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量子计算的两个不稳定支柱
物理学中的互补原理认为，要完全了解原子尺度上的现象，需要描述波和粒子的特性。该原理由丹麦物理学家尼尔斯·玻尔于 1928 年提出。他的说法是，根据实验布置，光和电子等现象的行为有时像波，有时像粒子，并且不可能同时观察到波和粒子两种特性。下面将表明，所有传统量子力学的实际怪异性都来自基本量子力学定义中含义的逻辑不一致，与现象尺度和附加的人为互补原理无关 [1] [2] [3] [4]。下面将解释，理论不应该谈论互补性，而应该谈论将测量过程布置适当地分为操作
1956 年和人工智能计算的起源
计算机及其辅助技术的发展不应被抹杀、削弱或削弱。毫无疑问：战争是可恶的。但持续的国家建设和军事行动可以带来惊人的技术进步。战争是技术创新的强大驱动力 (1)。“通用技术”的发展尤其如此，即那些提供全新材料或信息处理方式的技术 (2)。这些技术必然会创造和摧毁新的产业、运动方式、能源创造和信息处理（钢铁而非铁、书籍、发电机、汽车、数字计算机）。在此过程中，这些基础技术将带来新的通信形式、文化活动和众多辅助产业。我们再重复一遍：人工智能是第二次世界大战的产物，数字计算机、微波炉、晶体管收音机和便携式音乐设备、台式电脑和笔记本电脑、手机、iPod、iPad、计算机图形以及成千上万的软件应用程序也是如此。冷战的创造力和对计算机革命的塑造的间接影响理论在当前关于这一主题的学术讨论中盛行：其矛盾的创造力不容否认 (3)。
评估噪声量子计算的稳定性
在过去十年中，量子计算取得了长足的进步，多种新兴技术为此类计算提供了原理验证实验演示。然而，由于技术实施不完善而产生的噪声和错误，这些量子计算的实验演示面临着技术挑战。在这里，我们在量子计算的背景下构建了计算精度、结果可重复性、设备可靠性和程序稳定性的概念。特别是，我们为这些概念提供了直观的定义，从而为程序输出提供了具有操作意义的界限。我们的评估强调了对量子计算程序进行统计分析的持续需求，以增强我们对新兴量子信息科学领域的信心。
评估噪声量子计算的稳定性
量子计算在过去十年中取得了长足的进步，多种新兴技术为此类计算提供了原理验证实验演示。然而，由于技术实施不完善而产生的噪声和错误，这些量子计算的实验演示面临着技术挑战。在这里，我们在量子计算的背景下构建了计算精度、结果可重复性、设备可靠性和程序稳定性的概念。特别是，我们为这些概念提供了直观的定义，从而为程序输出提供了具有操作意义的界限。我们的评估强调了对量子计算程序进行统计分析的持续需求，以增强我们对新兴量子信息科学领域的信心。
模块1（软计算的基本工具）
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时，那就是我们在物理设备中遇到的变量，模糊数字用于描述这些变量，并且在设计控制器时使用此方法，它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述：零，几乎零，接近零。 - 零恰好是零，真值为 1 - 如果它几乎为 0，那么我可以认为在负 1 到 1 之间，0 附近的值是 0，因为这几乎为 0。
推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
光子量子计算的可制造平台
虽然对低噪声，易于操作和网络[1]保持着巨大的希望，但有用的光子量子计算已被MILIONS制造的超出状态组件的需求[2-6]所取得了。在这里，我们引入了一个可制造的平台[7]，用于带有光子的量子计算。我们将一组单一集成的基于硅光子的模块标记，以生成，操纵，网络和检测预示的光子量子量，表明具有99的双轨光子量子。98％±0。01％的状态预先预期和测量保真度，带有99的独立光子源之间的Hong-ou-mandel量子干扰。50％±0。可见度25％，两分融合与99。22％±0。12％的保真度，以及99的芯片到芯片量子。72％±0。04％的保真度，以光子检测为条件，不考虑损失。我们预览了一系列下一代技术，即低降低氮化硅波导和组件，以解决损失以及制造耐受性光子源，高效效率光子 - 单位分辨率的探测器，低溶质粉末 - 粉状粉末粉末的含量和滴定液滴定相位的较高的转换阶段。
量子计算的全纯表示
我们利用量子态的 Segal-Bargmann 表示法研究玻色子量子计算。我们认为这种全纯表示法是一种自然表示法，它不仅使用复分析的基本元素给出了玻色子量子计算的规范描述，而且还提供了描绘离散变量和连续变量量子信息理论之间界限的统一图景。利用这种表示法，我们表明，高斯哈密顿量下单个玻色子模式的演化可以描述为经典 Calogero-Moser 粒子的可积动力学系统，对应于全纯函数的零点，以及高斯参数的共形演化。我们解释说，Calogero-Moser 动力学是由于玻色子希尔伯特空间的独特特征（例如压缩）所致。然后，我们将这种全纯表示的性质推广到多模情况，推导出非高斯量子态层次结构，并将纠缠与全纯函数的因式分解性质联系起来。最后，我们将这种形式应用于离散和连续变量量子测量，并获得亚通用模型的分类，这些模型是玻色子采样和高斯量子计算的推广。
量子计算的简洁经典验证
摘要。我们为量子计算 (BQP) 构建了一个经典可验证的简洁交互式论证，其通信复杂性和验证器运行时间在 BQP 计算的运行时间内是多对数的（在安全参数中是多项式的）。我们的协议是安全的，假设不可区分混淆 (iO) 和错误学习 (LWE) 的后量子安全性。这是第一个简洁的论证，适用于普通模型中的量子计算；先前的工作（Chia-Chung-Yamakawa，TCC '20）既需要较长的公共参考字符串，又需要非黑盒使用以随机预言机建模的哈希函数。在技术层面，我们重新审视了构建经典可验证量子计算的框架（Mahadev，FOCS '18）。我们为 Mahadev 的协议提供了一个独立的模块化安全性证明，我们认为这是有独立意义的。我们的证明很容易推广到验证者的第一条消息（包含许多公钥）被压缩的场景。接下来，我们将压缩公钥的概念形式化；我们将该对象视为受限/可编程 PRF 的泛化，并基于不可区分混淆对其进行实例化。最后，我们使用（足够可组合的）NP 简洁知识论证将上述协议编译成完全简洁的论证。使用我们的框架，我们获得了几个额外的结果，包括 - QMA 的简洁论证（给定见证的多个副本）， - 量子随机预言模型中 BQP（或 QMA）的简洁非交互式论证，以及 - 假设后量子 LWE（无 iO）的 BQP（或 QMA）的简洁批处理论证。
神经形态计算的概率未来
•深度学习 /常规人工神经网络•并行数据处理（背景和变化检测，卷积等）•线性代数（MVM，交叉相关，L1-NORM等）•经典机器学习（SVMS，K-Nearest邻居，群集，群集）