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一项有关使用量子计算工具的系统调查
摘要 - Quantum Computing（QC）是指通过量子力学（QM）继承和构建的新兴范式，具有巨大的潜力，可以解锁以前无法解决科学家无法解决复杂且计算上棘手的问题的非凡机会。近年来，QC的巨大努力和进步标志着与古典计算技术更有效地解决现实世界问题的重要里程碑。虽然近年来正在转移量子计算，但仍需要致力于将该领域从一个想法转移到工作范式。在本文中，我们进行了系统的调查，并对论文，工具，框架，平台进行分类，以促进量子计算并从应用程序和量子计算的角度进行分析。我们提出量子计算层，量子计算机平台的特征，电路模拟器，开源工具CIRQ，TensorFlow量子，ProjectQ，允许使用功能强大且直观的语法在Python中实现量子程序。之后，我们讨论当前的本质，确定开放挑战并提供未来的研究方向。我们得出的结论是，在过去的几年中，出现了许多框架，工具和平台，目前可用的设施的改进将利用量子研究社区中的研究活动。
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
理解并补偿 IBM 量子计算机上的噪声
量子算法为传统方法解决起来成本高昂的计算问题提供了有效的解决方案。现在，可以使用公共量子计算机（例如 IBM 提供的量子计算机）来运行执行量子算法的小型量子电路。但是，这些量子计算机极易受到噪声的影响。在这里，我们介绍了量子电路噪声和连通性的重要概念，必须解决这些概念才能在量子计算机上获得可靠的结果。我们利用几个例子来展示噪声如何随电路深度而变化。我们介绍了 Simon 算法（一种用于解决同名计算问题的量子算法），解释了如何在 IBM 的 Qiskit 平台上实现它，并比较了在无噪声模拟器和受噪声影响的物理硬件上运行它的结果。我们讨论了 Qiskit 的转译器的影响，该转译器将理想的量子电路适配到量子比特之间连通性有限的物理硬件上。我们表明，即使是只有几个量子比特的电路，其成功率也会因量子噪声而显著降低，除非采取特定措施将其影响降至最低。 # 2021 由美国物理教师协会独家授权出版。https://doi.org/10.1119/10.0006204
指导原理到地址 - 算力偏见 -
这是根据CC-BY-NC-ND许可条款分发的开放访问文章。相应的作者：芝加哥大学MPH，MPH，MPH，5841 S. MARYLAND AVE，MC2007，芝加哥，芝加哥，伊利诺伊州60637（mchin@bsd.uchicago.edu）； Lucila Ohno-Machado，医学博士，博士学位，MBA，耶鲁大学医学院，CEDAR ST 333 CEDAR St，New Haven，CT 06510（Lucila.ohno-machado@yale.edu）。作者的贡献：Chin博士可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。概念和设计：Chin，Afsar-Manesh，Bierman，Chang，Colón-Rodríguez，Duran，Fair，Fair，Hernandez-Boussard，Hightower，Hightower，Jain，Jordan，Jordan，Konya，R.H。Moore，R.H. Moore，Rodriguez，Rodriguez，Shaheen，Shaheen，Shaheen，Srinivasan，Srinivasan，Umscheid，Umscheid，Ohno-Machado，Ohno-Machado。数据的获取，分析或解释：Chin，Bierman，Chang，Dullabh，Duran，Hernandez-Boussard，Hightower，Hightower，Jain，Jordan，Jordan，Konya，R.H。Moore，T.T.Moore，Rodriguez，Snyder，Srinivasan，Umscheid，Ohno-Machado。手稿的起草：Chin，Bierman，Dullabh，Hernandez-Boussard，Hightower，Jordan，Jordan，T.T。Moore，Rodriguez，Shaheen，Snyder，Srinivasan，Ohno-Machado。对重要智力内容手稿的批判性审查：Chin，Afsar-Manesh，Bierman，Chang，Colón-Rodríguez，Duran，Fair，Hernandez-Boussard，Hightower，Hightower，Jain，Jordan，Jordan，Konya，Konya，Konya，R.H。Moore，R.H。Moore，T.T.T.T.Moore，Shaheen，Umscheid，Ohno-Machado。 获得了资金：Bierman，Chang，Dullabh，Duran，Ja那教。 行政，技术或材料支持：Chin，Bierman，Chang，Colón-Rodríguez，Duran，Fair，Fair，Jain，Jordan，Jordan，Konya，R.H。Moore，T.T。 Moore，Rodriguez，Shaheen，Snyder，Srinivasan，Umscheid，Ohno-Machado。Moore，Shaheen，Umscheid，Ohno-Machado。获得了资金：Bierman，Chang，Dullabh，Duran，Ja那教。行政，技术或材料支持：Chin，Bierman，Chang，Colón-Rodríguez，Duran，Fair，Fair，Jain，Jordan，Jordan，Konya，R.H。Moore，T.T。Moore，Rodriguez，Shaheen，Snyder，Srinivasan，Umscheid，Ohno-Machado。监督：Duran，Umscheid。
通过低剂量焦平面镜进行实空间晶体结构分析...
高分辨率透射电子显微镜 (HRTEM) 能够实现原子分辨率的直接成像，是当代结构分析的核心方法之一。[1] HRTEM 需要大量的电子剂量，因此它主要限于在电子束下稳定的材料，如无机晶体。[2,3] 而有机材料对电子束敏感，[4–6] 因此，目前还没有通用的有机晶体 HRTEM 成像方法，而有机晶体在药物、[7] 有机电子器件 [8,9] 和生物系统中至关重要。[10,11] 对于金属有机骨架 [12–14] 共价有机骨架 [15] 石墨炔薄膜 [16] 酞菁晶体 [17–20] 和有序聚合物的 TEM 成像已经取得了进展，分辨率有所提高。 [21] 然而，在有机物的 TEM 成像中，为了减轻电子束损伤，需要使用低电子剂量来实现对比度，这就需要强烈的散焦条件，这会导致对比度解释困难和精细结构细节的丢失。[22,23] 此外，即使是接近焦点的有机物 TEM 成像，在图像解释方面，也会对轻微的局部结构变化非常敏感。[24] 提供相位恢复图像的 HRTEM 方法可以直接解释图像对比度和精细结构信息，因为它反映了成像对象的实际物理图像。[25,26] 这种方法对于解决与有机材料典型的多态性、异质性和局部无序有关的长期挑战非常有价值。它还可以解决未知的有机晶体结构，包括纳米级域的结构分析。HRTEM 图像形成涉及两个过程：电子与样品的相互作用和电子光学成像过程。后者阻碍了根据真实物体结构进行图像解释，因为 TEM 图像的形成高度依赖于透镜的光学缺陷。[27] 在 HRTEM 中，解开物体和仪器贡献的方法包括像差校正器 [28] 或
为什么在量子计算中实值振幅就足够了
需要量子计算。对于许多实际问题，仍然需要更快的计算。例如，如果我们能够处理更多数据，目前深度学习的惊人成功（参见 [2]）可能会更加惊人。计算机处理信息的能力受到限制，其中一个原因是所有速度都受光速限制。即使以光速，将信号从 30 厘米大小的笔记本电脑的一侧发送到另一侧也需要 1 纳秒 - 在此期间，即使是最便宜的当前计算机也要执行至少 4 次操作。因此，为了加快计算速度，有必要使计算机组件更小。这些组件（例如存储单元）已经由少量分子组成。如果我们将这些细胞做得更小，它们将只由几个分子组成。为了描述如此小物体的行为，有必要考虑量子物理学 - 微观世界的物理学；参见 [1, 4]。因此，计算机需要考虑量子效应。
RECTANGLE 和 KNOT 的量子实现和资源估计
摘要 随着量子计算技术的进步，大量研究工作致力于重新审视所用密码的安全性。能够使用量子计算机的对手可以采用某些新攻击，这些攻击在当前的前量子时代是不可能的。特别是，Grover 搜索算法是针对对称密钥加密原语的通用攻击，可以将搜索复杂度降低到平方根。要应用 Grover 搜索算法，需要将目标密码实现为量子电路。尽管这一研究领域相对较新，但它已引起研究界的极大关注，因为一些密码（如 AES、GIFT、SPECK、SIMON 等）正在实现为量子电路。在这项工作中，我们的目标是轻量级分组密码 RECTANGLE 和 Au-
SiC 中的 NV 中心：量子计算技术的解决方案？
金刚石和最近的碳化硅中的自旋 S = 1 中心已被确定为可用于各种量子技术的有趣固态量子比特。金刚石中氮空位中心 (NV) 是研究较多的案例，被认为是适用于大多数应用的量子比特，但也存在重大缺点。最近的研究表明，SiC 中的双空位 (V Si VC ) ° 和 NV (V Si NC ) 中心可以克服许多缺点，例如与微电子技术、纳米结构以及 n 型和 p 型掺杂的兼容性。特别是，4H-SiC 多型体是一种广泛用于功率器件的微电子半导体，这些问题已经得到解决，并且大规模基板 (300mmm) 可供商业化使用。研究较少的 3C 多型体可以拥有相同的中心 (VV、NV)，并且具有额外的优势，因为它可以在 Si 上外延，从而允许与 Si 技术集成。执行光学操控和自旋状态检测的光谱范围从金刚石中 NV 中心的可见光 632 nm 移至 SiC 中双空位和 NV 中心的近红外 1200 – 1300 nm（电信波长）。然而，还有其他关键参数对于可靠的信息处理至关重要，例如自旋相干时间、芯片上的确定性位置和受控缺陷浓度。在这篇评论中，我们重新审视并比较了金刚石中 NV 中心以及 4H 和 3C-SiC 中双空位和 NV 中心的一些基本特性。