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量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
机上连接革命 - Inmarsat
Inmarsat 拥有并运营专为移动服务而设计的全球 Ka 波段卫星网络。GX 拥有三个卫星星座，可提供全球覆盖，第四个卫星星座将在需要时提供额外容量。GX 采用最先进的技术，允许动态容量分配，让飞机在需要时随时随地获得连接。对乘客来说，这意味着在世界任何地方都能获得始终可靠、高质量的宽带体验。GX 是唯一真正的全球卫星网络，也是唯一采用动态可控波束来解决移动网络运行中不可避免出现的热点问题的卫星网络。GX 还采用双接收终端技术，让飞机能够无缝地从一个波束“切换”到另一个波束。
机上连接革命 - Inmarsat
Inmarsat 拥有并运营专为移动服务而设计的全球 Ka 波段卫星网络。GX 拥有三个卫星星座，可实现全球覆盖，第四个卫星星座可在需要时提供额外容量。GX 采用最先进的技术，可实现动态容量分配，让飞机随时随地获得所需的连接。对于乘客而言，这意味着在世界任何地方都能获得始终如一的可靠、高质量的宽带体验。GX 是唯一真正的全球卫星网络，也是唯一采用动态可控波束来解决移动网络运行中不可避免出现的热点问题的卫星网络。GX 还采用双接收终端技术，让飞机能够无缝地从一个波束“切换”到另一个波束。
对量子计算机上的量子灯干扰建模
传统上，光子设备的建模涉及求解光 - 膜相互作用和光传播的方程。在这里，我们通过使用量子计算机重现光学设备功能来演示另一种建模方法。作为例证，我们模拟了薄膜上的光的量子干扰。这种干扰可以导致通过薄膜的完美吸收或总传输光，这种现象吸引了对经典和量子信息网络中数据处理应用的关注。，我们将光子在干扰实验中的行为映射到Transmon的量子状态的演变，Transmon是IBM量子计算机的超导电荷矩形。实际光学实验的细节在量子计算机上无效地复制。我们认为，这种方法的优势在建模复杂的多光子光学效果和设备方面应该显而易见。
在量子计算机上建立量子光干涉模型
光子器件的建模传统上涉及求解光与物质相互作用和光传播方程。在这里，我们通过使用量子计算机重现光学器件功能来演示一种替代建模方法。作为说明，我们模拟了光在薄吸收膜上的量子干涉。这种干涉可以导致光在薄膜上完全吸收或完全透射，这种现象引起了经典和量子信息网络中数据处理应用的关注。我们将干涉实验中光子的行为映射到 transmon 量子态的演化，transmon 是 IBM 量子计算机的超导电荷量子位。真实光学实验的细节在量子计算机上完美再现。我们认为，这种方法的优越性将在复杂的多光子光学现象和器件建模中得到体现。
量子计算机上激发态计算的量子轨道最小化方法
摘要：我们提出了一种量子-经典混合变分算法，即量子轨道最小化方法（qOMM），用于获得厄米算子的基态和低激发态。给定表示本征态的参数化拟设电路，qOMM 实现量子电路来表示轨道最小化方法中的目标函数，并采用经典优化器根据拟设电路中的参数最小化目标函数。目标函数具有隐式嵌入的正交性约束，这使得 qOMM 可以对每个输入参考态应用不同的拟设电路。我们进行了数值模拟，试图使用 UCCSD 拟设电路在 STO-3G 基中寻找 H 2 、LiH 和由四个氢原子排列成方格的玩具模型的激发态。将数值结果与现有的激发态方法进行比较，qOMM 不太容易陷入局部最小值，并且可以通过更浅的假设电路实现收敛。
从旋翼机上拆下的部件 - EASA
EASA 认证备忘录阐明了欧盟航空安全局针对特定认证项目的一般行动方针。它们旨在为特定主题提供指导，并且作为非约束性材料，可提供符合当前标准的补充信息和指导。认证备忘录仅供参考，不得误解为正式采用的可接受合规手段 (AMC) 或指导材料 (GM)。认证备忘录并非旨在引入新的认证要求或修改现有的认证要求，也不构成任何法律义务。EASA 认证备忘录是动态文件，只要 EASA 确定有需要，就可以在其中纳入其他标准或其他问题。
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。