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量子计算的简要研究
摘要在20世纪，量子物理学是科学进步中最成功的方法之一。理论化量子计算的概念Max Planck使用了像物质这样的单个单元中能量存在的概念。从那时起，随着量子理论的技术进步，制造用于日常使用的量子计算机的想法变得越来越合理。经典计算机使用1或0的位进行逻辑操作。与经典计算机相比，量子计算机与量子位或量子量合作，不仅限于两个状态。可以存在于两个状态产生并行性的叠加中。量子代表原子，离子，光子或电子的状态。与控制设备一起使用的这些量子位充当计算机内存。量子计算机的潜力比当今的超级计算机具有高效的可能性，因为这些多个状态同时存在。量子计算的概念和思想已通过离子陷阱，量子点方法等不同的方法进行了证明。但是，这种出色系统的实际实现仍在将来。必须制定一种策略，以在允许的水平上保持变质和其他潜在错误来源。令人惊讶的是，即使物理学家知道亚原子颗粒的世界，量子计算花了很长时间才能起飞。即使这样，计算机科学家还是半个世纪的时间来考虑利用量子效应进行计算。此外，后来发现量子计算机可以解决在经典计算机上不切实际的量子机械多体问题。量子计算主题的基础可能已经发布了很广泛，但是知识仍在增长。因此，这是一份基于量子计算研究的研究论文。关键字：量子理论，量子计算，Qubits，parallelisl，离子陷阱方法，量子点法。
进化计算的生物学观点
2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。 今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。 突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。 Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。 定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。 人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。 进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。 ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。 相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图 1）。 这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。 除了这些实际应用之外，EC拥有2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图1）。这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。除了这些实际应用之外，EC拥有鉴于最近已获得的计算能力和数据（超过二十年前的数百万次）现在是实用的，可以模拟现实世界中的程序并进化与它们交互的工程系统的解决方案。示例包括：为农业的模拟和设计增长食谱，违反直觉但表现优于人类10，设计了改进的疾病和伤害的治疗方法11、12，造成机器人和车辆的造成的机器人和车辆，其中人为设计的控制效率不得，效率不足14，并为机器和化学工艺创造了改进的设计。
量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。
量子计算的构建模块
1. 需要一个具有良好特征的量子比特的可扩展物理系统。量子比特只是一个量子两能级系统，就像自旋为 1/2 粒子的两个自旋态，原子的基态和激发态，或单个光子的垂直和水平极化。量子比特状态的通用符号将一个状态表示为 | 0 ⟩，将另一个状态表示为 | 1 ⟩ 。量子比特与比特之间的本质区别是，根据量子力学定律，单个量子比特的允许状态填满一个二维复向量空间；一般状态写为 a | 0 ⟩ + b | 1 ⟩ ，其中 a 和 b 为复数，通常采用规范化约定 | a | 2 + | b | 2 = 1 。两个量子比特的一般状态 a | 00 ⟩ + b | 01 ⟩ + c | 10 ⟩ + d | 11 ⟩ 是一个四维向量，两个系统的每个可区分状态对应一个维度。这些状态一般是纠缠的，这意味着它们不能写成两个单独量子比特状态的乘积。n 个量子比特的一般状态由 2 n 维复向量指定
神经形态计算的物理学
图 1：深度神经网络硬件 (a) 由通过突触（箭头）连接的多层神经元（圆圈）组成的深度神经网络。(b) 连接两层神经元的忆阻交叉阵列 21。插图表示单个忆阻器单元，垂直连接一行和一列。突触前 CMOS 神经元（红色）向行施加电压。每列的输出电流 Ij 是所有输入电压 Vi 乘以忆阻器电导 Gij 的总和。每列的放大器驱动突触后 CMOS 神经元（蓝色）。(c) 由圆形谐振器组成的光学神经网络，将不同波长 λ i 输入（不同颜色）耦合到神经元（灰色）22。突触（橙色方块）和神经激活功能（绿色方块）由相变材料实现。
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
人工智能与量子计算的交汇
5 Spacepointe Limited，尼日利亚河流州 6 信息技术与管理，德克萨斯大学，达拉斯，美国 _______________________________________________________________________________ *通讯作者：Onyeka Franca Asuzu 通讯作者电子邮箱：asuzufranca@yahoo.com 文章收稿日期：03-01-24 接受日期：01-02-24 发表日期：17-02-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的署名在期刊开放获取页面上指定 _______________________________________________________________________________
关于医疗保健边缘计算的评论
在将AI纳入医疗保健边界时，可以找到更好的患者护理和更好的系统效率的潜力。然而，在这样的良好承诺中，有一些与同意，隐私，公平，问责制，透明度和保存医疗保健中人类因素有关的严重问题。只有在征服这些挑战时，AI将AI整合到医疗保健中才会带来最大的收益和最小的损害，从而使AI系统患者及其医疗保健服务提供者之间建立公平，透明的关系。因此，卫生保健中AI的新兴领域肯定会对道德和适应性治理进行持续审查，这将使以与社会价值观以及与医疗保健相关的方式兼容AI的潜力。
安全计算的研究生态系统
确定适量投资网络安全的数量是所有组织的重要问题。与此关注的一个基本问题是，以利润为导向的公司专注于与网络安全漏洞相关的私人成本，但通常会忽略与违规相关的外部性（即，在以利润为导向的公司的网络安全决策中不考虑违规的社会成本）。对联邦政府提供资金是针对发展经济激励措施的研究，这些研究有助于使公司的网络安全投资决策与社会最佳的网络安全投资决策（即考虑外部性的决策以及组织的私人成本）。