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量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
选择性旅行商问题的量子退火方法
摘要 — 量子计算为更快、更有效地解决大规模、现实世界的优化问题铺平了道路，而这些问题对传统计算系统来说具有挑战性。例如，选择性旅行商问题 (sTSP) 在物流优化等领域很出名，并引起了研究界越来越多的关注，然而，它被称为 NP-Hard 问题。因此，解决 sTSP 非常复杂，因为优化函数可能带有指数数量的变量，一般无法在多项式时间内解决。为此，我们提出了一个量子退火框架，用于 sTSP 的时间限制和近乎最优的解决方案，克服了近期量子设备的硬件限制。特别是，我们提出了一个有效的汉密尔顿算子 (QUBO) 来对嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 退火器上的 sTSP 复杂决策进行编码。此外，我们在 D-Wave 2000Q 量子硬件上获得的实验结果表明，可以获得多个实例的最优解。索引术语 — 量子计算、量子退火、优化和选择性 TSP。
绝热量子计算和量子退火
在 AQC 模型中开发的几种值得注意的算法包括用于解决非结构化搜索和组合优化问题的方法。在理想情况下，这些算法的渐近复杂性分析表明，与最先进的传统方法相比，计算速度可能有所提高。然而，非理想条件的存在，包括非绝热动力学、残余热激发和物理噪声，使潜在计算性能的评估变得复杂。量子退火的互补计算启发式方法捕获了绝热条件的放松，它适用于在有限温度和开放环境中运行的物理系统。虽然量子退火 (QA) 为实际量子物理系统的行为提供了更准确的模型，但非绝热效应的可能性掩盖了与传统计算复杂性的明显区别。
量子退火对网络安全的可能影响
量子退火是一种量子计算方法，可作为通用量子计算的替代方案。但是，密码学界目前并不认为量子退火对密码算法构成重大威胁。最近的研究表明，量子退火可用于流密码的有效密码分析。此外，尽管需要进行额外的分析，但使用量子退火进行密码分析似乎只需要相对较少的资源，这表明它具有实际适用性。这与 Grover 算法形成鲜明对比，后者需要具有相当深度的量子电路和数十亿个量子门。本文将探讨如果不认真对待量子退火的影响，潜在的网络安全风险。
DNA寡核苷酸/双链形成的退火
代替国际农业| Semmelweisstrasse 3 | 82152 planegg/steinkirchen |德国电话：+49 899 363 0 |传真：+49 89 899 363 11 |电子邮件：info@metabion.com | www.metabion.com
高温合成气体退火对HfO2的影响...
德克萨斯大学奥斯汀分校微电子研究中心，美国德克萨斯州奥斯汀 78758 电话：(512) 471-1627，传真：(512) 471-5625，电子邮件：k-onishi@mail.utexas.edu 摘要 研究了合成气体 (FG) 退火对 HfO 2 MOSFET 性能的影响。结果表明，高温 (500-600°C) FG 退火可显著改善 N 和 PMOSFET 的载流子迁移率和亚阈值斜率。这种改善与界面态密度的降低有关。还在 HfO 2 沉积之前用 NH 3 或 NO 退火进行表面处理的样品上检查了 FG 退火的有效性。结果发现，FG 退火不会降低 PMOS 负偏置温度不稳定性特性。
量子退火 DNA 序列组装算法
摘要背景：组装任务是测序新生物基因组和研究结构基因组变化中不可或缺的步骤。近年来，下一代测序 (NGS) 方法的蓬勃发展为使全基因组测序成为一种快速可靠的工具（例如用于医学诊断）带来了希望。然而，当前处理算法的缓慢性和计算要求阻碍了这一目标的实现，因此需要开发更高效的算法。一种可能的方法是使用量子计算，但目前还未得到充分探索。结果：我们提出了从头组装算法的概念验证，使用基因组信号处理方法，通过计算 Pearson 相关系数来检测 DNA 读数之间的重叠，并将组装问题表述为优化任务（旅行商问题）。将在经典计算机上执行的计算与结合 CPU 和 QPU 计算的混合方法获得的结果进行了比较。为此，使用了 D-Wave 的量子退火器。实验使用来自模拟器的人工生成的数据和 DNA 读数进行，使用实际生物基因组作为输入序列。据我们所知，这项工作是少数使用实际生物序列研究量子退火器上的从头组装任务的工作之一。结论：我们进行的概念验证表明，使用量子退火器 (QA) 进行从头组装任务可能是经典模型中执行的计算的一个有前途的替代方案。现有设备的当前计算能力需要混合方法（结合 CPU 和 QPU 计算）。下一步可能是开发一种专门用于从头组装任务的混合算法，利用其特异性（例如重叠布局共识图的稀疏性和有界度）。
碳覆盖材料在高温退火过程中对
关键词：离子注入、SiC、封盖、碳、退火。摘要本研究报告了一项广泛的研究，研究了离子注入 SiC 材料高温退火过程中使用的封盖材料对表面粗糙度和质量、掺杂剂分布和扩散以及晶体缺陷的影响。本研究调查了化学气相沉积 (CVD)、物理气相沉积 (PVD) 和热解光刻胶 (PR) 碳封盖材料。CVD 碳层（也称为高级图案化膜 (APF®)）是使用 Applied Producer® 沉积的。引言 在加工碳化硅 (SiC) 晶片以制造功率 MOSFET 和二极管 [1] 等微电子器件的过程中，离子注入后在衬底晶片顶部沉积一层保护层，以防止 Si 升华和台阶聚束形成以及其他表面缺陷的出现 [2, 3, 4]，从而保持表面质量，这些缺陷发生在激活 SiC 中掺杂剂所需的高温退火步骤中 [5]。这项工作研究了在这种高温退火过程中使用的保护性覆盖材料对表面和块体材料质量的影响。实验细节 在高温 (500 ˚C) 下用铝离子注入样品，铝离子以 180 keV 和 2.5E15 离子/cm2 的剂量加速，以便在约 0.2 微米深度处实现约 2E20 离子/cm3 的峰值浓度。然后用不同的碳基材料覆盖样品，然后在 1800˚C 下退火 30 分钟。然后用 O2 灰分去除保护盖，随后进行清洁和擦洗，然后进行原子力显微镜 (AFM)、在 SICA 工具上实现的表面和体光致发光 (PL) 以及二次离子质谱 (SIMS)。结果我们报告了模拟和 SIMS 显示的铝注入后轮廓之间的出色一致性
在体外进行退火温度的优化温度
在聚合酶链反应（PCR）技术中，通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA：DNA变性，引物 - 板板退火和DNA合成，由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数，其中之一是退火温度（T。）。在亚和超级最佳的TA值下，可以形成非特异性产物，并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时，优化T。特别关键。在本文中，我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度（TAOPT）值，并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t，OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb，因此在每个连续循环中TA较高。
两级设施选址问题的量子退火算法
摘要。本研究探讨了量子方法在解决物流领域组合优化问题方面的有效性。特别是，我们专注于两级设施选址问题，该问题已知是 NP 难问题，因此无法在多项式时间内解决。由于解决这些问题很困难，我们探索了使用 D-Wave 求解器解决量子无约束二元优化公式的量子退火技术的潜力。此外，鉴于该公式对于大型实例仍然表现不佳，我们提出了一种预处理物流网络的方法。该方法的开发目的是减小物流网络的规模，从而随着实例规模的增加而提高系统性能。我们通过执行计算实验证明了我们提出的解决方案的有效性。这些实验的目的是使用我们的预处理网络技术验证量子退火的性能。