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通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。
通过量化景观美度改善可再生能源资源评估
实现经济高效且可持续的能源转型需要可靠的可再生能源分布信息。我们利用来自 Scenic-Or-Not 的约 200,000 张带地理标记的照片的 150 多万个风景评级来量化英国陆上风能设施可能位于的景观的美学价值。对规划申请的分析提供了定量证据，表明在风景更优美的地区提出的陆上风电项目更有可能被拒绝。利用包括 OpenStreetMap 在内的更多开放数据源，我们基于这些发现对英国陆上风电的可行潜力和成本进行了新的估计，我们发现这两个数字分别约为 1700 TWh 和 2800 亿英镑。我们还发现风景和风能资源质量之间存在很强的空间相关性，这意味着成本效率和公众接受度之间不可避免地存在权衡。
通过量子信道相干控制进行通信
完全去极化的量子通道始终输出完全混合态，因此无法传输任何信息。然而，在最近的一封信 [D. Ebler et al. , Phys. Rev. Lett. 120, 120502 (2018) ] 中，却表明如果量子态通过两个具有不同阶量子叠加的通道（这种装置称为“量子开关”），则信息仍然可以通过这些通道传输。在这里，我们表明，当人们相干地控制通过两个相同的去极化通道之一发送目标系统时，可以获得类似的效果。虽然人们很容易将量子开关中的这种效应归因于通道之间不确定的因果顺序，但因果不确定性在这种新场景中不起作用。这引发了人们对其在量子开关相应效应中的作用的质疑。我们详细研究了这一新场景，发现当量子信道被相干控制时，有关其具体实现的信息可以在联合控制目标系统的输出状态中访问。这允许区分通常被认为是同一信道的两种不同实现。更一般地，我们发现，要完整描述相干控制量子信道的作用，不仅需要指定信道的描述（例如，以 Kraus 算子的形式），还需要根据其实现指定一个额外的“变换矩阵”。
量子信息理论通过量子组上的傅立叶乘数
在本文中，我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论，我们的结果使用了一个新的，精确的描述，对1 的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。 的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。
通过量子退火优化电池材料中的离子配置
多元素化合物中离子排列的建模是能源材料计算研究的普遍挑战。混合或部分占据晶格位置的材料被广泛研究，例如用于光伏电池的掺杂半导体[1-3]，或用于锂离子电池（LIB）的插层材料和离子导体[4-7]。虽然元素的配置排列会影响计算的热力学[8,9]、电子[10]、化学[11]和离子传输参数[12,13]，但构建可靠的占据无序模型是模拟的一大困难[14-19]。对于包含 M 个位置的模拟单元，其中一部分 θ 被占据，可能的配置总数由（使用斯特林公式）M θ M 给出
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
不可逆对称性通过量子操作局部起作用
简介 — 近年来，对称性的概念在量子场论和凝聚态系统的理论研究的各个方面都得到了推广。其中一种推广就是允许所涉及的对称操作具有某些不可逆性，由此产生的结构现在被称为不可逆对称性，是一个活跃的研究领域。然而，在创造这个时髦的名字之前，这种操作的重要例子已经为人所知数十年，最典型的是伊辛模型的 Kramers-Wannier 对偶变换 D。这种变换在临界状态下与哈密顿量可交换，因此起着与普通对称操作类似的作用。尽管如此，它并不完全等于 1，而是满足
提示，计划，执行：通过量化模仿学习
摘要 - 近年来，强化学习和进化学习表现出了控制人形机器人运动的巨大潜力。但是，这些方法通常会为特定任务创建模拟环境和奖励，从而产生了多种策略和限制功能的要求，以解决复杂和未知任务。为了克服这些问题，我们提出了一种新颖的方法，将对抗性模仿学习与大语言模型（LLMS）相结合。这种创新方法使代理商可以通过单个政策学习可重复使用的技能，并在LLMS的指导下解决零拍摄任务。特别是，我们利用LLM作为战略规划师，通过理解特定于任务的提示，将先前学到的技能应用于新颖的任务。这使机器人能够以序列执行指定的动作。为了改善我们的模型，我们合并了基于代码的向量量化，使代理可以生成合适的操作，以响应LLM的看不见的文本命令。此外，我们设计了一般的奖励功能，考虑了人形机器人的独特运动特征，确保代理模仿运动数据，同时保持目标取向，而无需其他指导方向方法或策略。据我们所知，这是第一个使用单个学习策略网络和LLM作为计划者来控制人形机器人的框架。广泛的实验表明，我们的方法在复杂的运动任务中表现出有效和适应性的能力。
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
通过量子计算实现现代金融
人类的智力躁动源于对现代世界知识的需求。金融界正在努力以低风险的方式对准确、快速的数据进行原型设计。量子金融方法可以满足这种愿望。本文的目的是全面回顾关于量子计算如何应用于金融的文献。这项研究旨在揭示量子金融领域的最新架构。在方法论方面，PSALSAR 框架用于进行系统的文献综述。选择程序遵循 PRISMA 指南，并应用于两个数据库（Web of Science 和 Scopus），没有时间限制。总共有 1646 篇文章中的 94 篇被纳入数据提取和内容评估，涵盖 2001 年至 2023 年期间。当前对量子金融文献的回顾围绕以下主题展开：期刊、研究方法、测试数据系列、量子金融研究主题和未来研究方向。在金融领域，量子计算主要用于三个领域：模拟、优化和机器学习。这些领域得到了近年来创建的算法的支持。最后，我们建议强调量子金融的好处和应用，并激发人们对辩论未来前景的兴趣。