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智能手机上的 ASW（反潜战）模拟器
智能手机上的 ASW（反潜战）模拟器 Hyunhui Kim、Jemin Lee、Tesup Kim 和 Kangsun Lee* 明知大学计算机工程系 San 38-2 NamDong，龙仁，京畿道，449-728，韩国 以及 Kyu Cheol Cho、Sung Ho Jang、Tae Young Kim、JongSik Lee 仁荷大学计算机科学与工程学院 #253，YongHyun-Dong，南区，仁川，402-751，韩国 摘要 1 随着现代武器系统变得复杂和昂贵，在实际开发之前预测新武器系统的有效性的需求日益增加。在本文中，我们介绍了一个 ASW（反潜战）模拟器来衡量智能手机上 TAS（拖曳阵列声纳）的有效性。我们的模拟器由红蓝潜艇模型、环境模型（即海）和交战模型组成，以真实地模拟水下战争并据此衡量 TAS 的有效性。已经开发了 Web 服务来将模拟结果发送到智能手机客户端。根据我们进行的实验，在智能手机上模拟武器系统只消耗了有限的内存和电池。我们的工作表明，智能手机可以成为随时随地模拟武器系统的可行设备。关键词：国防建模与仿真、模型可重用性、建模形式主义、标准接口 1.简介 由于现代武器系统配备了高科技传感器和复杂控制器，因此开发成本也相应增加。然而，在现实生活中，期待新武器系统的有效性和投资回报率 (ROI) 几乎是不可能的。SBA（基于模拟的采购）[1] 旨在通过在实际开发和部署新武器系统之前提供其性能和有效性的测量来帮助决策者。随着 SBA 在新武器系统的采购过程中的普及，越来越多的人希望随时随地在各种手持设备上准备好有效性数据。* 通讯作者：所有通信应发送至 ksl@mju.ac.kr
量子计算机上的mRNA密码子优化
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年2月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.02.19.431999 doi：Biorxiv Preprint
量子计算机上的差分密码分析
摘要：随着量子计算的进步，人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法（如差分密码分析和线性密码分析）相结合，有可能降低复杂性。在本文中，我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中，明文和输入差分都处于叠加态。实际上，虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速，但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟，考虑到量子比特的数量有限，我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。
量子计算机上的集合流体模拟
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子，即使是最强大的超级计算机，也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作（每秒10亿个流量点操作）。此外，这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此，每个案例研究都需要几个实现，以积累足够的统计信息（集合模拟），从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制，因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中，巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发，使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备（量子纠缠）。直接优势是，量子系统原则上可以执行多种并行量子计算，而不是只能在二元状态下运行的经典计算机（位）。最近，没有一天没有
量子计算机上的集体中微子振荡
摘要我们使用量子兰科斯（qlanczos）算法在IBM Q Quantum Compertical Comperty Hardwardwear上实现了集体振荡系统的中微子系统的能量水平。我们的计算基于Patwardhan等人引入的多体性中微子相互作用。（Phys Rev D 99，https：// doi。org/10.1103/physrevd.99.123013，2019）。我们表明，哈密顿系统可以分为较小的块，可以使用比将整个系统表示为一个单元所需的量子量较少，从而减少了量子硬件上实现的噪声。我们还使用Trotterterization方法计算集体中微子振荡的过渡概率，该方法在随后在硬件上实现之前就可以简化。这些计算表明，集体中微子系统和集体中微子振荡的能量特征值都可以在量子硬件上使用一定的简化来计算，以符合与确切结果的良好一致性。
测量量子计算机上的相关量子比特误差
缺乏纠错能力是阻碍科学家开发全尺寸量子计算机的障碍之一。纠正相关错误需要庞大而复杂的纠错方案，这些方案难以实施且成本高昂。在我的实验中，我研究了真实 IBM 量子计算机上量子计算中相关错误的普遍性，以提高对纠错的理解。我假设量子位在相邻时会出现相关错误，但在非相邻时不会出现相关错误。
量子计算机上的二进制域蒙哥马利乘法
Google、IBM 等国际公司正在推进大规模量子计算机的研发。量子计算机在某些领域比经典计算机拥有更强大的计算能力，比如深度学习、化学、密码学等。如果研发出能够运行量子算法的大规模量子计算机，那么目前广泛使用的密码算法的安全性可能会降低甚至被突破。Shor 算法已经被证明可以突破 RSA 和椭圆曲线密码 (ECC) 的安全性。RSA 和 ECC 能够使用多久取决于量子计算机的发展和 Shor 算法的优化 [1]。在 [2] 中，作者估计对于 n 位密钥的 RSA，Shor 算法可以应用 2 n + 2 个量子比特。Gidney 估计了改进的 2 n + 1 个量子比特的数量 [3]。Shor 算法也可以应用于椭圆曲线中的离散对数 (即 ECC)。在 [4] 中，作者通过估算解决椭圆曲线离散对数所需的量子资源，指出 ECC 比 RSA 更容易受到量子计算机的攻击。在 [5] 中，作者证明了
囚禁离子量子计算机上的最近质心分类
近年来，量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展，已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们结合了最先进的算法和量子硬件，为量子机器学习应用提供了实验演示，并可证明其性能和效率。具体来说，我们设计了一个量子最近质心分类器，使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术，并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示，其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当，可用于 MNIST 手写数字数据集，并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
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。
噪声量子计算机上的量子振幅估计
[1] G. Brassard 等人。量子振幅放大与估计。当代数学，305:53–74，2002。[2] Y. Suzuki 等人。不带相位估计的振幅估计。量子信息处理，19(2):75，2020。[3] S. Aaronson 和 P. Rall。量子近似计数，简化。在算法简单性研讨会上，第 24-32 页。SIAM，2020 年。[4] D. Grinko 等人。迭代量子振幅估计。arXiv 预印本 arXiv:1912.05559，2019。[5] K. Nakaji。更快的振幅估计。 arXiv preprint arXiv:2003.02417，2020 年。[6] R. Venkateswaran 和 R. O'Donnell。具有非自适应 Grover 迭代的量子近似计数，2020 年。[7] DS Abrams 和 CP Williams。用于数值积分和随机过程的快速量子算法。arXiv preprint quant-ph/9908083，1999 年。[8] A. Montanaro。蒙特卡罗方法的量子加速。英国皇家学会学报 A：数学、物理和工程科学，471(2181)：20150301，2015 年。[9] P. Rebentrost、B. Gupt 和 TR Bromley。量子计算金融：金融衍生品的蒙特卡罗定价。 Physical Review A, 98(2):022321, 2018. [10] S. Woerner 和 DJ Egger. 量子风险