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量子化学和光谱学
1. 微观物质的波粒二象性。经典力学无法描述原子和分子的结构。光和能量的量子。波粒二象性。德布罗意波及其实验观测。2. 薛定谔方程。微分方程。微观粒子的薛定谔方程。复数和复函数。概率和概率密度。波函数及其物理解释。算符、特征函数和特征值。汉密尔顿量。3. 自由和受限电子的平移运动。自由粒子。一维、二维和三维势箱中的粒子。盒中粒子模型的化学应用。化学键的矩形盒模型。穿过势垒的量子隧穿。4. 量子化学的数学形式。物理可观测量的算符。量子力学的假设。波函数的叠加。个体测量和期望值。交换和非交换算子。海森堡不确定性原理。跃迁偶极矩。光谱跃迁的强度。选择规则。5. 振动运动的量子力学描述。谐振子。谐振子的薛定谔方程。谐振子和双原子分子振动之间的联系。振动跃迁的选择规则。6. 旋转运动的量子力学描述。环中粒子的薛定谔方程。二维和三维旋转。角动量及其量化。球谐函数。双原子分子的刚性转子和旋转光谱。7. 氢原子的结构和光谱。单电子原子和离子的薛定谔方程。氢原子的能级、电子波函数和概率密度。原子轨道和量子数。自旋。8. 多电子原子。多电子波函数的轨道近似。自洽场。泡利不相容原理。构造原理和元素周期表。
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。
测量量子计算机上的相关量子比特误差
缺乏纠错能力是阻碍科学家开发全尺寸量子计算机的障碍之一。纠正相关错误需要庞大而复杂的纠错方案，这些方案难以实施且成本高昂。在我的实验中，我研究了真实 IBM 量子计算机上量子计算中相关错误的普遍性，以提高对纠错的理解。我假设量子位在相邻时会出现相关错误，但在非相邻时不会出现相关错误。
量子计算机上的二进制域蒙哥马利乘法
Google、IBM 等国际公司正在推进大规模量子计算机的研发。量子计算机在某些领域比经典计算机拥有更强大的计算能力，比如深度学习、化学、密码学等。如果研发出能够运行量子算法的大规模量子计算机，那么目前广泛使用的密码算法的安全性可能会降低甚至被突破。Shor 算法已经被证明可以突破 RSA 和椭圆曲线密码 (ECC) 的安全性。RSA 和 ECC 能够使用多久取决于量子计算机的发展和 Shor 算法的优化 [1]。在 [2] 中，作者估计对于 n 位密钥的 RSA，Shor 算法可以应用 2 n + 2 个量子比特。Gidney 估计了改进的 2 n + 1 个量子比特的数量 [3]。Shor 算法也可以应用于椭圆曲线中的离散对数 (即 ECC)。在 [4] 中，作者通过估算解决椭圆曲线离散对数所需的量子资源，指出 ECC 比 RSA 更容易受到量子计算机的攻击。在 [5] 中，作者证明了
囚禁离子量子计算机上的最近质心分类
近年来，量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展，已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们结合了最先进的算法和量子硬件，为量子机器学习应用提供了实验演示，并可证明其性能和效率。具体来说，我们设计了一个量子最近质心分类器，使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术，并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示，其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当，可用于 MNIST 手写数字数据集，并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
使用从头算 DFT 方法模拟 CMOS 量子点
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求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
AI俳句采用先进的计算机系统和人工智能......
2-1）书籍信息网站“Kosho Kojitsu”上发表了一篇关于AI俳句的文章，https://book.asahi.com/article/14253141 2-2）12月21日星期一，每日新闻上发表了一篇关于AI俳句的文章，标题为“数字与AI编织艺术不断涌现”，https://mainichi.jp/articles/20201221/ddm/003/300/118000c 2-3）12月9日星期三，每日新闻网络版上发表了一篇关于AI俳句的文章，标题为“只有挑战数字与艺术，才能为进步做出贡献：明年即将上映的“AI电影””，https://mainichi.jp/articles/20201208/k00/00m/020/313000c 3.教材出版
关于全面收购改革相关的各项措施（2016财年预算提案）
1.保持领先一步的技术能力，“技术优势”……P2-P7 2.维护和加强国防生产和技术基础・・・・・・・・・・・・P8-P10 3.项目管理的实施・・・・・・・・・・・・・・・・・P11-P18 4.推进国防装备与技术合作・・・・・・・・・・・・・・P19-P25 5.合同制度的完善等 P26-P35 6.检查/审核制度・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・P36-P37 7. 2016年度国防装备局预算提案・・・・・・・・・・・・・・P38-P42
IBM量子计算机上量子传送的错误缓解
摘要量子计算机可以执行超出经典计算机功能的计算任务，例如在材料科学和化学中模拟量子系统。量子传送是取决于量子计算产生的纠缠状态，量子信息在远处的传递。它正在成为发送信息的一种更安全的方式，但是结果中有噪音。我们试图减轻在IBM云量子计算机上模拟的量子传送误差。我们假设所有IBM量子计算机上的噪声都可以通过降噪矩阵来减轻。我们创建了一个量子传送电路，该电路以四种不同量子状态的500、1000、5000和8192的镜头进行了运行。我们研究了每台机器中的一般错误趋势，并创建了两种类型的降噪矩阵：通用和特定于机器。然后，我们比较了两种矩阵的减轻结果。我们发现在试验期间，每台IBM量子计算机都有噪音。三种测试机器的量子传送的通用降噪矩阵可减少大多数试验的误差，而在缓解后大多数情况下，大多数情况下的误差都在1％-5％之间变化。机器特异性降噪矩阵减轻了大多数机器的误差仅为1-2％，这与未限制的结果相比急剧下降（在三台机器上不同于1％-16％）。与通用缓解矩阵相比，机器特异性矩阵的错误率具有较小的可变性。我们得出的结论是，可以找到三台机器的通用缓解矩阵，但是机器特定的降解矩阵能够实现更准确的结果。