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使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
图解演算中的量子多值决策图
用于量子计算的图形演算，例如 ZX 演算 [9]、ZW 演算 [10] 和 ZH 演算 [2]，是设计和分析量子过程的强大而直观的工具。它们已经成功应用于基于测量的量子计算研究 [15]、通过对表面码进行格点手术进行纠错 [12,13]，以及量子电路优化 [4,11,22]。它们与“路径求和” [1,23,28] 的紧密联系，以及它们各自的完整方程理论 [4,16,21,27]，使它们成为自动验证的良好候选者 [7,14,17]。一个重要的问题是综合问题，其答案对许多不同方面都有好处。给定一个量子过程的描述，我们如何将其转换成 ZX 图？这一切都取决于所提供的描述。我们已经展示了如何有效地从量子电路 [4]、基于测量的过程 [15]、一系列格子手术操作 [13]、“路径求和” [23] 甚至过程的整个矩阵表示 [20] 获取图表。虽然最后一种转换在矩阵大小方面是有效的，但是矩阵本身的大小会随着量子比特的数量呈指数增长，因此实际上很少有过程会以整个矩阵的形式给出。然而，矩阵表示有一个优势：它 (本质上) 是唯一的。两个量子算子在操作上相同当且仅当它们的矩阵表示共线。这与之前的所有不同例子形成了对比，例如两个不同的量子电路可以实现相同的算子。
固定体+数位签章演算法成为后量子密码学标准，nist ...
2024年8月13日，美国国家标准技术研究所（NIST）正式发布了“基于无状态哈希的数字签名标准”，也称为联邦信息处理标准（FIPS）出版物205。这标志着量子后密码学的一个重要里程碑。创建该标准是全球努力以应对量子计算机构成的威胁的多年努力的结果，尤其是基于括约肌+算法，该算法是由国际团队开发的，并被选为2022年7月的Quantum Cryptography标准之一。团队包括信息科学研究所的副研究研究员Ruben Niederhagen博士，以及Tanja Lange博士和Daniel J. Bernstein博士，他们都是国际专家长期访问该研究所的国际专家。这是第二次与该研究所密码研究小组参与的密码系统被选为美国国家标准，此前在去年4月在FIPS 186中纳入了ED25519数字签名系统之后，有效地使其成为国际标准。
量子过程演算的效果语义 - DROPS
量子通信协议的发展激发了人们对过程演算和行为等价性的量子扩展的兴趣，但定义与量子系统观测特性相匹配的双相似性是一项出奇困难的任务。明确解决此问题的两个提案 qCCS 和 lqCCS 没有定义算法验证方案：通过比较两个过程在所有输入状态下的行为来证明它们的双相似性。我们引入了一种基于效应的新语义模型，即表示其可观察特性的量子态的概率谓词。我们定义并研究了效应分布和效应标记转换系统 (eLTS) 的属性，分别概括了概率分布和概率标记转换系统 (pLTS)。作为概念证明，我们为最小量子过程代数提供了基于 eLTS 的语义，我们证明它在量子过程的可观察概率行为方面是合理和完整的。据我们所知，我们的提案是第一个符合量子理论特性的可通过算法验证的提案。
当代亲密关系再定义：评介《演算式亲密》 -新闻学研究
S12115-013-9658-9 Elliott，A。，＆Turner，B.S。（2012）。社会。政治出版社。Giddens，A。（1990）。现代性的后果。政治出版社。li，J.（2024）。算法亲密关系：人际关系中的数字革命：
采用 ZX 演算的多控制相位门合成应用于中性原子硬件
量子电路合成描述了将任意酉操作转换为固定通用门集的门序列的过程，该门集通常由给定硬件平台的原生操作定义。大多数当前合成算法旨在合成一组单量子比特旋转和一个额外的纠缠双量子比特门，例如 CX、CZ 或 Mølmer-Sørensen 门。然而，随着中性原子硬件的出现及其对两个以上量子比特门的原生支持，针对这些新门集量身定制的合成方法变得必要。在这项工作中，我们提出了一种使用 ZX 演算合成（多）控制相位门的方法。通过将量子电路表示为图形状的 ZX 图，可以利用对角门的独特图形结构来识别某些量子电路中固有存在的多控制相位门，即使原始电路中没有明确定义。我们在各种基准电路上评估了该方法，并将它们与标准 Qiskit 综合进行比较，比较了其在具有多控制门原生支持的中性原子硬件上的电路执行时间。我们的结果显示了当前最先进硬件的可能优势，并代表了第一个支持任意大小多控制相位门的精确综合算法。
数据驱动的概率数字孪生外部演算
“政府、工业和军队正在建设的许多系统的规模和复杂性已经达到了极限，传统的分析、设计、实施和操作方法不再足够可靠。许多大型系统被恰当地描述为“系统的系统”，因为它们由许多系统组成” (Dvorak 2005)
使用 ZX 演算进行图形 CSS 代码转换
1 香港科技大学 2 滑铁卢大学量子计算研究所 3 滑铁卢大学组合学与优化系 4 牛津大学计算机科学系 5 Quantinuum，17 Beaumont Street，牛津 OX1 2NA，英国 6 圆周理论物理研究所
基于后量子密码学的同态加密演算法
Abel C. H. Chen Chunghwa Telecom Co.，Ltd。Chchen.scholar@gmail.com; OrcID 0000-0003-3628-3033Abel C. H. Chen Chunghwa Telecom Co.，Ltd。Chchen.scholar@gmail.com; OrcID 0000-0003-3628-3033
以人为本的人工智能的演算 - 论证
人工智能最初是认知科学中对人类智能的研究与计算机科学的方法和理论的综合。1 总体目标是制定人类智能的计算模型，并基于这些模型实现系统以模拟自然形式的智能。在人工智能发展的中期（1980-2010 年），这一最初的动机大部分时间都被搁置，重点转向超智能人工智能（Bostrom，2014 年），这种人工智能可以超越特定应用领域中普通人类的解决问题的能力，例如大规模规划（Bonet 和 Geffiner，2001 年）、数据分析和数据挖掘（Nisbet 等人，2018 年）。过去十年，人工智能重新回归其早期目标，即理解和构建以认知兼容和协同方式与人类运作的类人智能系统。 2 这在很大程度上是由市场对人工智能系统日益增长的需求推动的，这些系统可以充当人类用户的（专家）同伴或同伴。“旧人工智能”的重新出现，现在被称为以人为中心的人工智能（HCAI），旨在在自然或常识智能领域提供服务，以支持和增强用户在从组织日常工作到确保合规等任务中的自然能力