我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较,这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类,该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行,与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比,表现出非常好的性能。特别是,我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类,其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC),但使用的资源数量要少得多,训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示,但它代表了
摘要 量子计算机是模拟多体量子系统的有前途的工具,因为它们比传统计算机具有潜在的扩展优势。虽然人们在多费米子系统上投入了大量精力,但在这里我们用收缩量子特征求解器 (CQE) 模拟了一个模型纠缠的多玻色子系统。我们通过在量子比特上编码玻色子波函数将 CQE 推广到多玻色子系统。CQE 为玻色子波函数提供了一个紧凑的假设,其梯度与收缩薛定谔方程的残差成正比。我们将 CQE 应用于玻色子系统,其中 N 个量子谐振子通过成对二次排斥耦合。该模型与量子设备上分子系统中耦合振动的研究有关。结果表明,即使在存在噪声的情况下,CQE 也能以良好的精度和收敛性模拟玻色子过程(例如分子振动)。
•噪声恶魔使用任意K-Local(有限的Pauli重量)门具有通用计算能力(例如1- Quit(连续)门)。•噪声恶魔的速度有限(我们希望)。•您的计算能力较小 - 仅非全世界的克利福德门和测量值。
如前所述,熵产生(表征热力学过程的不可逆性的关键数量)与系统自由度及其热环境之间的相关程度的产生有关。这就提出了一个问题,即这种相关性是否具有分类或量子性质,即,是否可以通过对相关自由度的局部测量来访问它们。我们通过考虑费米子和玻色症高斯系统来解决这个问题。我们表明,对于费米子,熵产生主要是量子的,这是由于均衡超选择规则限制了一组物理允许的测量值,从而显着限制了经典可访问的相关性的数量。相比之下,在骨髓系统中,可以通过高斯测量访问更多的相关性。特别是在低温下量子的贡献可能很重要,但在高温限制中,熵产生对应于纯粹的经典位置 - 摩托明相关性。我们的结果表明,在熵产生的显微镜公式中,费米子和骨系统之间存在着关于存在量子到古典跨性别的重要区别。他们还表明,即使在弱耦合极限中,熵产生也可能主要是由量子相关性引起的,该耦合极限在状态种群的经典速率方程方面以及在低粒子密度极限中的描述,其中玻色子的传输性能和费米子的运输特性将其转化为经典颗粒的粒子。
量子代码通常依靠大量的自由度来达到低错误率。但是,每个额外的自由度都会引入一套新的错误机制。因此,最大程度地减少了量子代码使用的自由度是有帮助的。一种量子误差校正解决方案是将量子信息编码为一个或多个骨气模式。我们重新审视旋转不变的骨气代码,这些代码在fock状态下由整数g隔开,而间隙g则赋予了这些代码的数字弹性。直觉上,由于相位运算符和数字换档运算符不会通勤,因此人们期望在弹性到数换速器和旋转错误之间进行权衡。在这里,我们获得了与高斯dephasing误差相对于GPAP的单模单模式代码的近似量子误差的不存在的结果。我们表明,通过使用任意多种模式,G型多模式代码可以为任何有限的高斯dephasing和振幅阻尼误差产生良好的近似量子误差校正代码。
3 设计可编程玻色子量子模拟器 22 3.1 玻色子概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 48 3.3.2.3 最佳控制脉冲 . ...
最近,人们对量子最优控制和变分量子算法相互作用的兴趣和见解激增。我们在量子比特的背景下研究该框架,例如,量子比特可定义为与传输器耦合的超导腔系统的可控电磁模式。通过采用 (Petersson and Garcia, 2021) 中描述的最新量子最优控制方法,我们展示了对多达八个状态的单量子比特操作和两个量子比特操作的控制,分别映射到谐振器的单个模式和两个模式。我们讨论了对参数化门的封闭系统进行数值脉冲工程的结果,这些门可用于实现量子近似优化算法 (QAOA)。结果表明,对于大多数研究案例,在足够的计算努力下,可以实现高保真度 (> 0.99),并且可以扩展到多种模式和开放的噪声系统。定制的脉冲可以被存储起来并用作电路量子电动力学 (cQED) 系统中未来编译器的校准原语。
光子学是一个很有前途的平台,它通过在明确定义的计算任务上超越最强大的经典超级计算机来展示量子计算优势 (QCA)。尽管前景光明,但现有的提案和演示仍面临挑战。在实验上,高斯玻色子采样 (GBS) 的当前实现缺乏可编程性或损失率过高。从理论上讲,GBS 的经典难度缺乏严格的证据。在这项工作中,我们在改进理论证据和实验前景方面取得了进展。我们提供了 GBS 难度的证据,可与 QCA 最强的理论提案相媲美。我们还提出了一种称为高维 GBS 的 QCA 架构,它是可编程的,可以使用少量光学元件以低损耗实现。我们表明,在适中的系统规模下,高维 GBS 实验优于模拟 GBS 的特定算法。因此,这项工作为使用可编程光子处理器展示 QCA 开辟了道路。
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析,我们可以更好地了解量子系统的不同阶段,以及如何用于量子信息。在可集成的极限中,我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中,系统伸出了交叉。取决于议会和数量,量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中,基态对反应强度(倾斜度振幅)的变化(高度敏感)的稳定性(高度敏感),这可能用于量子信息协议(量子传感)。
我们证明玻色子和费米子高斯态(也称为“压缩相干态”)可用其线性复结构 J 来唯一表征,该结构是经典相空间上的线性映射。这扩展了基于协方差矩阵的传统高斯方法,并提供了一个同时处理玻色子和费米子的统一框架。纯高斯态可以用兼容凯勒结构的三重 ( G , Ω , J ) 来识别,由正定度量 G、辛形式 Ω 和线性复结构 J 组成,其中 J 2 = − 1 。混合高斯态也可以用这样的三重结构来识别,但 J 2 ̸ = − 1 。我们应用这些方法来展示如何将涉及高斯态的计算简化为这些对象的代数运算,从而得到许多已知和一些未知的身份。我们将这些方法应用于研究(A)纠缠和复杂性、(B)稳定系统的动力学、(C)驱动系统的动力学。由此,我们编制了一份全面的数学结构和公式列表,以并排比较玻色子和费米子高斯态。