XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System连续变量
连续变量量子开关
摘要 - 光场单个模式的连续四元素提出了一个有希望的量子途径，可以编码量子信息。凭借协会希尔伯特空间的有限维度，与单个基于光子的Qubit编码相比，这些连续变量（CV）的量子状态可以实现更高的通信速率。量子中继器协议，对于以增强的速率扩展量子通信范围而不是直接传输。在这里，我们为CV量子编码提供了一个量子重复开关，该开关符合多个通信流。交换机的体系结构基于量子光源，检测器，记忆和交换结构，路由协议基于吞吐量最佳的最大权重调度策略。我们对可实现的二分纠缠率区域的数值结果呈现了多个CV纠缠流，该纠缠流可以通过开关稳定支持。我们借助示例性的3型网络来阐明我们的结果。索引术语 - Quantum连续变量，量子重新质量，量子开关，最大重量调度，纠缠分布
连续变量测量的流动条件-...
在基于测量的量子计算 (MBQC) 中，计算是通过对纠缠态进行一系列测量和校正来完成的。流和相关概念是描述校正对先前测量结果的依赖性的强大技术。我们引入了基于流的量子计算方法，该方法具有连续变量图状态，我们称之为 CV-流。这些方法受到量子比特 MBQC 的因果流和 g-流概念的启发，但不等同于它们。我们还表明，具有 CV-流的 MBQC 在无限压缩极限下可以很好地近似任意幺正，从而解决了无限维设置中不可避免的收敛问题。在开发我们的证明时，我们提供了一种将 CV-MBQC 计算转换为电路形式的方法，类似于 Miyazaki 等人的电路提取方法，以及一种基于 Mhalla 和 Perdrix 的量子比特版本在存在 CV 流时查找 CV 流的有效算法。我们的结果和技术自然扩展到具有素数局部维度的量子位元的 MBQC 量子计算的情况。
与连续变量的无统治加密
量子信息理论与密码学的婚姻已经引起了一系列规程，这些方案利用了独特的量子现象，最著名的是无关原则[1，2，3]，以实现在经典环境中无法实现的安全性。这样一个概念，即无法统一的加密，可以利用量子状态的不可分割性，以防止对手复制加密消息。术语“无统治加密（UE）”于2003年首次出现在Gottesman [4]的论文中。爱丽丝将经典消息加密到量子状态。引入了一个安全定义，基本上指出“如果鲍勃决定解密有效，那么夏娃，鉴于钥匙，只有关于宣传的信息可忽略不计。”安全定义是根据不同消息的加密之间的痕量距离提出的。在同一框架中，Leermakers和škorić通过钥匙回收设计了UE方案[5]。Broadbent和Lord [6]基于克隆游戏引入了修改的安全定义，并在随机的Oracle模型中构建了UE。在[7、8、9]中引入了几个UE方案，并在[10，11]中给出了UE的可行性和局限性结果。到目前为止，UE已在离散变量（DV）量子系统中专门研究。，在量子密钥分布（QKD）领域，连续变量（CV）量子系统已成为DV的有吸引力的替代品[12、13、14、14、15、15、16、17、18、19、20、21]。在本文中，我们提出了与连续可变状态一起使用的第一个不封合的加密方案。CV不需要昂贵的单光子探测器，并且可以使用低损失的电信波长（1310nm，1550nm）的优势，这使得可以利用数十年的连贯光学通信技术经验。超出QKD，实用的优势更普遍地用于其他量子信息处理应用程序，这引起了人们对将基于DV的加密思想转化为简历域的重大兴趣。我们在[6]的UE框架中提供了安全证明。事实证明，将UE从离散变为连续变量具有许多非平凡方面。在构造方面，需要调整方案的参数，以使得可以满足解密性和不荡情性。在验证技术方面，我们引入了许多“游戏啤酒花”，以将克隆游戏（在UE安全定义中具有特色的克隆游戏）连接到CV一夫一妻制的游戏中，最近证明了获胜概率上的上限[22]。此外，有必要稍微修改
离散与连续变量模型
在绝热量子计算中，物理系统的总能量用于信息处理。D-wave 因其绝热量子计算机而成为头条新闻，该计算机使用给定系统的哈密顿量来寻找目标函数的全局最小解。绝热量子计算使用一个渐进的过程，将量子力学系统的能量从初始状态演变为描述给定问题解的状态。它非常适合优化和采样问题。量子力学系统的总能量（动能和势能）可以用一个称为哈密顿量的函数在数学上描述。它通过将特征态映射到能量，将系统的能量描述为粒子位置和动量的函数。量子退火是将初始能量状态演变为目标函数的全局最小解状态的过程。在物理系统中，这一理想过程是通过绝热过程实现的，绝热过程是一个缓慢、逐渐退火的过程，不受外界能量的干扰。
基于连续变量群集状态
量子计算（QC）为某些问题（例如整数保理[1]和量子仿真）提供了对经典计算的指数加速。[2]最近，使用多个系统（例如超级传导系统，[3-5]离子陷阱系统[6]和基于硅的系统[7]）的量子计算取得了巨大进展。通常，有两种QC模型，一种是传统的电路模型，其中需要对单个量子位的单一进化和连贯的控制，[8]另一个是基于测量的QC模型[9]，它也被命名为单向质量控制，因为通过执行测量和进率，可以实现组合的质量，并在大规模上进行测量结果。基于测量的QC是可扩展的，并且仅使用单量QC进行通用QC，并且给定一个专门准备且高度纠结的群集状态。[9，10]在基于测量的QC中，使用线性光学器件所需的资源可以明显地通过第一个通过非确定门创建光子群集状态来大幅降低。[10]基于测量的QC已经取得了必要的进步，例如基于测量的QC，具有单个光子的四个Qubit群集状态[11-13] [11-13]，以及基于测量的量子计算。[14]
标题：连续变量量子计算
摘要：连续变量 (CV) 量子计算是一种有前途的替代量子计算方法，与使用两级系统相比，它提供了生成确定性大纠缠态的可能性，并通过使用玻色子代码来保存量子信息。在这种方法中，典型的可观测量具有连续频谱，例如量化电磁场的实部和虚部正交。我将介绍这一领域，然后详细讨论我们当前的一些研究问题：如何设计 CV 中通用量子计算所需的工具？如何区分能够提供计算加速的 CV 量子计算架构与不能提供计算加速的 CV 量子计算架构？CV 方法能告诉我们关于基于量子位的量子计算机的丰富性吗？
连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
连续变量量子算法：简介
离散性的美感全能量子量，而忘记了连续的量子。将量子力学的课程转换为离散的量子计算偏置的趋势，其中强调了限定的希尔伯特空间中的离散量子和计算。基于坐标表示波函数，de broglie波，傅立叶变换等的“较旧”教学方式。似乎正在消失，但是，这种知识对于连续可变量子计算（CVQC）至关重要。在此教学介绍中，我们旨在弥合这一差距。在这里，我们介绍了处理量子力学中连续数量时使用的基本数学概念和工具，并解释了如何将它们用于CVQC算法开发。许多物理量，例如位置和术语或电磁场的四倍体，可以接受量子力学中连续光谱的值。由于量子力学的性质和海森堡的不确定性关系，对连续量子进行的精确操纵从根本上是不可能的。此外，量子系统中噪声的质量进一步加剧了这种情况，似乎在使用连续量子数量进行计算时似乎没有观点。然而，相关的实现实现和量子误差校正代码的发展促使CVQC作为独立的计算范式的研究。CVQC普遍性的问题是一个微妙的，但是在多个元素汉密尔顿人的限制案例中已经解决了它[1]。从那时起，已经为CVQC开发了许多算法。除了
迈向连续变量量子编译器
连续变量 (CV) 量子光学系统 (QOS) 是量子计算 (QC)、量子机器学习 (QML) 和量子传感 (QS) 的一个有利平台，因为它们可以在室温下运行，具有确定性纠缠操作，并且具有变分量子算法 (VQA) 中使用的高效量子噪声缓解协议 [1,2]。VQA 评估在量子计算机上执行的参数化量子电路的成本函数 [3]，而经典计算机通过优化电路参数来最小化该成本。到目前为止，VQA 已在 CVQOS 中为变分特征值求解器实现 [4]。CV 平台特别适合 CV 幺正的变分编译任务 [5]。这种量子编译可用于优化量子门组合，以最大限度地减少量子算法所需的资源。