我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种方法,该方法利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化,并且我们证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心,这是一种特殊准备的量子态,可在目标状态下诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的,并通过机器学习进行增强。此外,我们提出了一个框架,其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值,从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新的途径。
摘要 — 量子计算有可能在处理方面提供比传统计算高得多的性能优势。它利用量子力学现象(如叠加、纠缠和干涉)来解决计算问题。它可以探索传统计算机无法有效执行的数据的非典型模式。量子计算机处于发展的初期,由于退相干而产生噪声,即量子比特会因环境相互作用而恶化。虽然量子算法可以提前开发,但量子计算机需要很长时间才能实现容错。在开发量子硬件、软件开发工具包和模拟器方面的大量投资导致了多种量子开发工具的出现。选择合适的开发平台需要正确理解这些工具的功能和局限性。虽然对不同的量子开发工具进行全面比较将非常有价值,但据我们所知,目前还没有如此广泛的研究。因此,我们的论文将对这些工具进行详尽的描述,并从实用性、容量、成本、效率和社区支持等方面对它们进行比较。它还将提供使用这些工具的指南以及为组合优化问题设计量子解决方案的端到端教程。
摘要 - 由于硬件,软件以及有前途的应用程序的开发,Quantum Computing正在快速发展,作为一项技术。要使用该技术来解决特定问题,必须确定合适的量子算法,必须以适合选定算法的形式对问题进行编码,必须执行它,并且必须解码结果。迄今为止,这些乏味且容易出错的步骤都是以手动方式进行的。这为使用量子计算创建了一个高的进入障碍,尤其是对于该域中几乎没有专业知识的用户。在这项工作中,我们设想了一个框架,旨在通过允许用户自动采用量子计算解决方案来降低此障碍。为此,提供了与经典求解器尽可能相似的接口,而工作流的量子步骤则通过全自动的后端尽可能地屏蔽用户。为了证明此类框架的可行性和可用性,我们为两种不同类别的问题提供了概念概念的实现,这些问题是在Github(https://github.com/cda-tum/mqtproblemsolver)上公开可用的,作为慕尼黑量子工具基(MQT)的一部分。,这项工作为低阈值方法实现了量子计算解决方案的基础。
我们研究了 Trotter-Suzuki 分解的变体,其中哈密顿指数由两个量子比特算子指数的有序乘积近似,使得 Trotter 步长在少数项中得到增强。这种分解直接反映了分布式量子计算机的硬件约束,其中单片量子设备上的操作与使用互连在不同节点之间进行纠缠分布相比更快。我们模拟了横向场 Ising 和 XY 自旋链模型的非平衡动力学,并研究了与量子互连越来越稀疏的使用相关的局部增加的 Trotter 步长的影响。我们发现近似的整体质量平稳地取决于局部稀疏性,并且局部误差的扩散很慢。因此,我们表明,即使在使用互连成本高昂的分布式量子计算机上,也可以利用单片设备上的快速局部操作来获得整体改进的结果保真度。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年2月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.02.19.431999 doi:Biorxiv Preprint
量子计算机的一个备受期待的应用是作为量子多体系统的通用模拟器,正如理查德·费曼在 20 世纪 80 年代所推测的那样。过去十年,量子计算在模拟量子系统静态属性(即小分子的基态能量)方面取得了越来越多的成功。然而,在目前到不久的将来,在嘈杂的中型量子计算机上模拟量子多体动力学仍然是一个挑战。在这里,我们展示了在 IBM 的 Q16 Melbourne 量子处理器和 Rigetti 的 Aspen 量子处理器上成功模拟非平凡量子动力学;即通过原子厚度的二维材料中的太赫兹辐射对新兴磁性进行超快速控制。其中包括执行此类模拟的完整代码和分步教程,以降低未来对这两台量子计算机进行研究的门槛。因此,这项工作为在不久的将来的量子计算机上进行各种量子动力学的有前景的研究奠定了基础,包括弗洛凯态的动态局部化和噪声环境中量子比特的拓扑保护。
摘要:随着量子计算的进步,人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法(如差分密码分析和线性密码分析)相结合,有可能降低复杂性。在本文中,我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中,明文和输入差分都处于叠加态。实际上,虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速,但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟,考虑到量子比特的数量有限,我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子,即使是最强大的超级计算机,也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作(每秒10亿个流量点操作)。此外,这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此,每个案例研究都需要几个实现,以积累足够的统计信息(集合模拟),从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制,因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中,巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发,使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备(量子纠缠)。直接优势是,量子系统原则上可以执行多种并行量子计算,而不是只能在二元状态下运行的经典计算机(位)。最近,没有一天没有
摘要我们使用量子兰科斯(qlanczos)算法在IBM Q Quantum Compertical Comperty Hardwardwear上实现了集体振荡系统的中微子系统的能量水平。我们的计算基于Patwardhan等人引入的多体性中微子相互作用。(Phys Rev D 99,https:// doi。org/10.1103/physrevd.99.123013,2019)。我们表明,哈密顿系统可以分为较小的块,可以使用比将整个系统表示为一个单元所需的量子量较少,从而减少了量子硬件上实现的噪声。我们还使用Trotterterization方法计算集体中微子振荡的过渡概率,该方法在随后在硬件上实现之前就可以简化。这些计算表明,集体中微子系统和集体中微子振荡的能量特征值都可以在量子硬件上使用一定的简化来计算,以符合与确切结果的良好一致性。
- (sign-based signature) CROSS, Enhanced pqsigRM, FuLeeca, LESS, MEDS, Wave (homogeneous map signature) SQIsign (lattice-based signature) EagleSign, EHTv3 and EHTv4, HAETAE, HAWK, HuFu, Raccoon, SQUIRRELS (MPC-in-the-Head signature) Biscuit, MIRA, MiRitH, MQOM, PERK, RYDE, SDitH (multivariable signature) 3WISE, DME-Sign, HPPC, MAYO, PROV, QR-UOV, SNOVA, TUOV, UOV, VOX (symmetric base signatures) AIMer, Ascon-Sign, FAEST, SPHINCS-alpha (other signatures) ALTEQ, eMLE-Sig 2.0, KAZ-SIGN, Preon, Xifrat1-Sign.I