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量子计算的新抽象
2 超越二进制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3 先前工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 19 2.5.1 Grover 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.9.2 量子比特到 Ququart 压缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................................................................................................................................................................................45 2.11 讨论与总结 .......................................................................................................................................................................................................46
量子互联网计算的兴起
量子比特之间的纠缠2，在互联网规模的长距离上，是许多量子协议的关键，包括量子密钥分发、量子投票等，以及量子门的非局部控制。人们一直在努力建造量子计算机，是否有一种模式成为建造这种量子计算机的主导或最佳方式，还有待观察。与此同时，即使研究人员开发出更强大的量子计算机（支持更多量子比特进行操作，错误率更低），也有机会将来自不同站点的多台量子计算机连接起来，实现更复杂的量子计算，即将不同站点的多台量子计算机互连，使用分布式量子计算机系统（或不同节点的量子处理单元（QPU））执行分布式计算，从而实现分布式量子计算的概念，例如[3]。虽然分布式量子计算可以涉及彼此相邻或位于同一站点的多个QPU，但借助量子互联网，人们可以设想分布式量子
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
量子计算的软件工程挑战
2.1雷击在研讨会共同主席的短暂欢迎之后，第一个Session包括研讨会参与者的15次十分钟闪电谈判。谈判集中在连接到量子软件工程的多个主题上。课程的主要目标是让参与者彼此了解，并将他们暴露于工作店中涵盖的各个专业知识领域。更具体地说，会议开始了与量子理论有关的谈话。之后，随后的闪电谈判集中在四个主要主题上。首先，我们包括了与量子编程有关的谈判，除了应对诸如混合软件模范之类的特定挑战之外，概述了最初几十年中所学到的教训，除了解决Quan-k-Union问题与Quantun-union Computs的解决方案，用Quantum Computs的解决方案，如何编程量子量子的消灭者，以及如何编程量子量子计算。在第二，我们朝
量子计算的基本门
我们证明，由全部为 1 位量子门（U(2)）和 2 位异或门（将布尔值（x, y）映射到（x, x ⊕ y））组成的一组门是通用的，因为对任意多个位 n（U(2 n)）的所有幺正运算都可以表示为这些门的组合。我们研究了实现其他门所需的上述门的数量，例如广义 Deutsch-Toffili 门，这些门对一个输入位应用特定的 U(2) 变换当且仅当满足所有剩余输入位的逻辑与。这些门在许多提出的量子计算网络构建中起着核心作用。我们推导出构建各种二位和三位量子门所需的基本门的确切数量的上限和下限，以及 n 位 Deutsch-Toffili 门所需的渐近数，并对任意 n 位酉运算所需的数量进行了一些观察。PACS 编号：03.65.Ca、07.05.Bx、02.70.Rw、89.80.+h
量子计算的三大原理
构建量子计算机的意义在于它能够以预测能力对生物进行建模，并提供了控制生命的机会。它的扩展不仅意味着仪器部分的改进，而且主要是数学和软件工具，以及我们对 QC 问题的理解。量子建模的第一个原理是将现实简化为类似于光学腔中 QED 的有限维模型。第二个原理是对所谓的费曼原理（QC 标准公式中的量子比特数）的严格限制。这意味着将退相干完全视为经典建模计算机内存的限制，并随着模型的扩展对量子态希尔伯特空间的工作区域引入相应的渐进限制。第三个原理是不同性质过程的相似性。现实的量子性质体现在这一原理中；它的性质是量子非局域性，这是确保量子物理设备的前景及其相对于经典设备的根本优势的主要特性。
量子计算的 Rodeo 算法
我们提出了一种随机量子计算算法，该算法可以在选定的能量区间 [ E − ϵ, E + ϵ ] 内准备量子哈密顿量的任意特征向量。为了将所有其他特征向量的谱权重降低一个抑制因子 δ ，所需的计算工作量为 O [ | log δ | / ( pϵ )] ，其中 p 是初始状态与目标特征向量的平方重叠。这种方法被我们称为 rodeo 算法，它使用辅助量子位来控制哈密顿量减去某个可调参数 E 的时间演化。对于每个辅助量子位测量，特征向量的振幅都会乘以一个随机因子，该因子取决于它们的能量与 E 的接近程度。通过这种方式，我们以测量次数的指数精度收敛到目标特征向量。除了准备特征向量外，该方法还可以计算哈密顿量的全谱。我们用几个例子来说明其性能。对于误差为ϵ 的能量特征值确定，计算规模为 O [(log ϵ ) 2 / ( pϵ )] 。对于特征态准备，计算规模为 O (log ∆ /p ) ，其中 ∆ 是残差向量正交分量的大小。特征态准备的速度比相位估计或绝热演化的速度快得多。
量子计算的数据编码模式
量子计算机有潜力比传统计算机更快地解决某些问题。然而，将数据加载到量子计算机中并非易事。要加载数据，必须将其编码为量子位 (qubits)。量子位有多种表示数据的方式，因此可以进行多种数据编码。数据本身和所选编码都会影响加载过程的运行时间。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这一点至关重要，因为承诺加速的量子算法假设数据加载速度更快，在对数或线性时间内完成。为了概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三种常见编码作为模式。特别是在量子计算等复杂领域，模式有助于让具有不同背景的用户能够利用这项新技术及其广阔的潜力。特别是，它们促进了软件开发人员开发量子应用程序。
量子计算的数据编码模式
量子计算机可能比经典计算机更快地解决某些问题。但是，将数据加载到量子计算机并不是微不足道的。要加载数据，必须用量子位（Qubits）编码。有几种方法可以如何表示数据，从而可以进行多个数据编码。数据本身和所选编码的加载过程的运行时。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这是至关重要的，因为承诺加速的量子算法假设可以在对数或线性时间以对数或线性时间更快地完成加载数据。要概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三个常见的编码作为模式。尤其是在量子计算等复杂域中，模式可以使这项新技术及其广泛的潜力可供不同背景的用户访问。，它们促进了软件开发人员的量子应用程序的开发。
量子计算的数学建模
Arunabh Singh Suraj Kumar Singh 电子和通信系，电子和通信系，FET，MRIIRS，法里达巴德，121003，哈里亚纳邦，印度 FET，MRIIRS，法里达巴德，121003，哈里亚纳邦，印度 摘要 - 量子计算是一种可能彻底改变计算的有利技术。它不同于传统计算，它需要计算算法和与量子力学原理相对应的实现方法。现有计算机处理器系统的时钟频率可能在未来十年内达到约 40 GHz。到那时，一个原子可能代表一个比特，但在这种条件下的电子无法用经典物理学来描述，因此，新的计算模型将变得绝对必要。量子计算的前景可能有潜力解决经典计算面临的问题。关键词：量子计算、量子比特、布洛赫球、量子寄存器、线性光学、捕获离子、光纤、激光脉冲整形等。