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World File Search System演算
结构 Proto-Quipper - 结构化环境中线性量子编程语言的机械化
因此，我们有一个量子λ演算（它是线性的），这是许多量子编程语言的基础。“量子编程语言在线性类型理论中捕捉了量子计算的思想”（Staton，2015）
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2量子测量理论15 2.1前奏：从经典到量子测量。。。。。。。。。。。。16 2.1.1经典测量理论：基本概念。。。。。。。。。。。16 2.1.2系统环境相互作用的经典玩具模型。。。。。。22 2.1.3量子玩具模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.2连续量子测量：量子轨迹和随机演算的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.1带有旋转的时污染模型。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.2.2连续测量的几何表示：在双曲线上随机行走。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 2.2.3连续限制：维纳噪声和随机演算。。。。。。43 2.3量子轨迹理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 2.3.1光电检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 2.3.2同伴和杂作检测。。。。。。。。。。。。。。。53 2.4进一步阅读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59
量子计算设计工具的基础
摘要 — 量子计算机有望有效解决传统计算机永远无法解决的重要问题。然而，为了利用这些前景，需要开发一个完全自动化的量子软件堆栈。这涉及到许多复杂的任务，从量子电路的经典模拟到它们在特定设备上的编译，再到要执行的电路的验证以及获得的结果。所有这些任务都极其复杂，需要高效的数据结构来处理固有的复杂性。从相当直接的决策图数组（受设计自动化社区的启发）到张量网络和 ZX 演算，已经提出了各种互补方法。这项工作提供了当今工具的“幕后”视角，并展示了如何在其中使用这些方法，例如，用于量子电路的模拟、编译和验证。索引术语 — 量子计算、数据结构、数组、决策图、张量网络、ZX 演算
掌握计算神经科学和神经工程
• 认知和功能刺激 • 脑机接口 • 神经形态演算 • 神经机器人 • 视觉、听觉、感觉运动知觉 • 神经信号的建模和处理 • 神经网络的建模和分析 • 功能性脑成像 • 神经启发学习
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）。
面向学生和专业人士的基础 ZX 微积分
ZX 演算 [7, 8, 9] 早在 2007 年就已经出现，但只是在过去几年才开始广泛应用，尤其是随着量子产业的兴起，这带来了新的科学和技术挑战 [12]。它在编译 [17, 27]、电路优化 [20, 28]、纠错 [18, 22]、量子自然语言处理 [6]、QML [35, 34]，以及围绕光子量子计算的诸多问题 [19, 29]。它最近声名鹊起的另一个原因是有了《量子过程图解》[14] 一书，该书在介绍 ZX 演算时没有参考范畴论，而范畴论以前对很多人来说是个障碍。更重要的是，最近还有一本书《量子图解》[11]，它不需要任何数学前提条件。因此，本书还将 ZX-calculus 确立为一种教育工具，它可以为使量子更具包容性做出重要贡献，同时提供一个全新的视角。
通过 Barbs 和 Contexts 实现量子双相似性
过去几年，我们见证了一些关于过程演算量子扩展的提案的发展。其理由很明确：随着量子通信协议的发展，需要抽象并关注量子并发系统的基本特征，就像 CCS 和 CSP 对其经典对应物所做的那样。但到目前为止，还没有出现公认的标准，无论是语法还是行为语义。事实上，各种提案对量子值的观测属性应该是什么并没有达成一致，事实上，这些属性的合理性从未根据量子理论的规定得到验证。为此，我们引入了一种新的演算，即线性量子 CCS (lqCCS)，并研究基于反讽和上下文的行为等价性的特征。我们的演算可以被认为是 qCCS 的异步线性版本，而 qCCS 又基于值传递 CCS。线性与异步通信的结合非常符合量子系统的特性（例如不可克隆定理），因为它可以确保每个量子比特只发送一次，从而精确指定某个过程的哪些量子比特与上下文交互。我们利用上下文来研究双相似性与量子理论的关系。我们表明，一般上下文的观察能力与量子理论是不相容的：粗略地说，它们可以根据量子值执行非确定性移动，而无需测量（因此会扰乱）它们。因此，我们细化了操作语义，以防止上下文执行不可行的非确定性选择。这会产生更粗的双相似性，以更好地适应量子设置：（푖）它将量子态的不可区分性提升到过程的分布，并且尽管存在额外的限制，（푖푖）它仍保留了基于经典信息的非确定性选择的表达能力。据我们所知，我们的语义是第一个满足上述两个属性的语义。
特刊 - 分形和分数
分数演算在机器学习和生物医学工程中的应用是一个新颖且快速增长的研究领域。分数演算（FC）与机器学习（ML）和生物医学工程（BME）的交集是一个新兴领域，有望彻底改变我们在数据分析，信号处理，生物医学系统建模和控制方面解决问题的方式。该特刊旨在将FC应用于ML和BME领域的领域中的尖端研究和发展，包括但不限于以下内容：FC的理论进步及其对ML和BME的含义；开发对机器学习和重新学习的范围的分数算法的开发；包括Neural Intervers in Neural Intervers in Neural Interials fr Fr Fring; FRIF;和图像分析；使用分数阶微分方程对生物系统进行建模；生物医学设备和机器人技术中的分数控制系统；分数演算在生理建模和生物信息信息学中的应用；在FC与ML和BME集成中的挑战和未来方向。
AI 从 ML 到 LLM - 礼仪 2024
1943 年 - 美国神经生理学家和控制论专家沃伦·麦卡洛克和自学成才的逻辑学家和认知心理学家沃尔特·皮茨发表了《神经活动中即将出现的想法的逻辑演算》，描述了“麦卡洛克-皮茨神经元”，即神经网络的第一个数学模型
