开发数值方法以在通用量子计算机上有效模拟非线性流体动力学是一项具有挑战性的问题。在本文中,定义了 Madelung 变换的广义以通过狄拉克方程求解与外部电磁力相互作用的量子相对论带电流体方程。狄拉克方程被离散化为离散时间量子游动 (DTQW),可在通用量子计算机上有效实现。提出了该算法的一种变体,以在均匀外力的情况下使用当前的噪声中间尺度量子 (NISQ) 设备实现模拟。使用该算法在当前 IBM NISQ 上执行相对论和非相对论流体动力学冲击的高分辨率(高达 N = 2 17 个网格点)数值模拟。这项工作表明可以在 NISQ 上模拟流体动力学,并为使用更一般的量子游动和量子自动机模拟其他流体(包括等离子体)打开了大门。
IonQ 正在开发其下一代 32 量子比特量子计算机系统,该系统尚未向客户提供。IonQ 预计该系统将拥有 22 个算法量子比特,即可用于运行量子算法的量子比特,但该系统中可用的算法量子比特数量尚未最终确定,可能少于计划。这一代量子计算机系统供客户使用或第三方独立验证的时间可能会大幅延迟,甚至永远不会实现。此外,IonQ 技术路线图的未来成功将取决于其能否将其量子计算机的每一代后续量子比特数量增加一倍左右。因此,IonQ 的技术路线图可能会被推迟或永远无法实现,这两种情况都会对 IonQ 的业务、财务状况或经营业绩产生重大影响。
摘要 — 并非所有加密货币都一样。如今,它们通过使用非量子安全的椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA) 数字签名而具有共同的量子漏洞,但它们遭受量子攻击的风险却大不相同。加密货币遭受攻击的风险取决于许多已知因素,例如区块间隔时间、延迟未处理交易完成时间的攻击漏洞以及加密货币用户的行为,从而增加量子计算机攻击的成本。Shor 算法可用于使用量子计算机破解 ECDSA 签名。这项研究解决了两个问题:量子计算机何时才足够强大,可以执行 Shor 算法?量子计算机需要多快才能破解特定的加密货币?在本文中,我们观察到,通过对量子计算机上的电路速度和量子加法时间进行基准测试,我们可以确定何时对特定加密货币存在潜在威胁。
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机,已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器,它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器,其中控制信号随时间连续变化:我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中,通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟,证明了我们的算法对线性不可分数据集(例如同心圆和 MNIST 数字)进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现,通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能,直到性能饱和并波动。此外,我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此,当我们的模型大小增加时,训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性,并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
1.量子计算与量子信息。MA Nielsen 和 IL Chuang,剑桥大学出版社 2. Ciaran Hughes、Joshua Isaacson、Anastatsia Perry、Ranbel F. Sun、Jessica Turner,“量子计算的量子好奇者”,Springer,2021 3. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione,“使用量子计算机进行机器学习”,第二版,Springer,2021 4. Maria Schuld 和 Francesco Petruccione,“使用量子计算机进行监督学习”,Springer,2018 5. Peter Wittek,“量子机器学习——量子计算对数据挖掘意味着什么”,爱思唯尔。 7. Michael A. Nielsen 和 Issac L. Chuang,“量子计算与信息”,剑桥,2002 年 8. Mikio Nakahara 和 Tetsuo Ohmi,“量子计算”,CRC Press,2008 年 9. N. David Mermin,“量子计算机科学”,剑桥,2007 年 10. https://qiskit.org/
60。Stapleton,L.,Saxena,D.,Kawakami,A.,Nguyen,T.谁对“公共利益技术”有兴趣?:与地方政府和受影响社区合作的关键问题。在2022年计算机支持合作与社会计算会议的同伴出版物中(CSCW 2022),第282-286页。
1.最大流量受限于患者离地面的高度 2.开/关控制不利用计算机控制的滚轮泵 3.流动动力学较差 - 更容易凝结。4.放置在地板上可能会有危险 5.运送患者时难以使用
•这种恐惧,不确定性和怀疑(FUD)背后的基础围绕量子计算机对现有数据的未来威胁进行了围绕。通常被称为“现在的收获”,以后解密(HNDL),该理论以担忧,即民族国家将访问当前加密的数据,然后使用量子计算机在以后的时间进行解密。
L 学习目标 在本课程中,你将学习: • 如何实现基本的量子算法并理解其行为 • 如何使用特定于量子计算环境的平台来实现基本的应用程序 • 关于设计量子计算机的国际竞赛 • 关于荷兰、欧洲和全球的量子计算生态系统 • 辨别量子计算的现实与炒作