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通过量子学习控制实现线性高斯量子系统的最优控制
有效控制线性高斯量子 (LGQ) 系统是基础量子理论研究和现代量子技术发展中的重要任务。在此，我们提出了一种基于梯度下降算法的通用量子学习控制方法，用于最佳控制 LGQ 系统。我们的方法利用完全描述 LGQ 系统量子态的一阶和二阶矩，灵活地设计用于不同任务的损失函数。我们使用这种方法展示了深度光机械冷却和大型光机械纠缠。我们的方法能够在短时间内对机械谐振器进行快速和深度基态冷却，超越了连续波驱动强耦合机制中边带冷却的限制。此外，即使热声子占有率达到一百，光机械纠缠也可以非常快地产生，并且超过相应稳态纠缠的几倍。这项工作不仅拓宽了量子学习控制的应用范围，而且为 LGQ 系统的最优控制开辟了一条途径。
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
通过量身定制的治疗彻底改变医疗保健
在医疗保健领域，一种尺寸并不适合所有尺寸。每个人都是独特的，具有独特的遗传构成，生理特征和环境影响。认识到这种多样性，个性化医学已成为医疗保健的范式转变，旨在为个体患者的特定需求量身定制医疗治疗和干预措施。本文探讨了个性化医学的概念，其在各种医学学科中的应用以及其对患者护理和临床结果的变革性影响。
通过量子程序调度减少超导量子处理器的执行延迟
量子计算得到了广泛的关注，特别是在噪声中型量子（NISQ）时代到来之后。量子处理器和云服务在全球范围内日益普及。遗憾的是，现有量子处理器上的程序通常是串行执行的，这对处理器来说工作量可能很大。通常，由于排队时间长，人们需要等待数小时甚至更长时间才能在公共量子云上获得单个量子程序的结果。事实上，随着规模的增长，串行执行模式的量子比特利用率将进一步降低，造成量子资源的浪费。本文首次提出并引入了量子程序调度问题（QPSP），以提高量子资源的利用效率。具体而言，提出了一种涉及电路宽度、测量次数和量子程序提交时间的量子程序调度方法，以减少执行延迟。我们对模拟的 Qiskit 噪声模型以及 Xiaohong（来自 QuantumCTek）超导量子处理器进行了广泛的实验。数值结果表明了 QPU 时间和周转时间的有效性。
通过量化对称和不对称分裂的平衡
1干细胞生物学，干细胞生物学和再生医学中心，东京大学医学科学研究所，日本东京大学，2个跨学科生物学实验室（IBLAB），自然科学生物科学学院，科学研究生院，纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本，日本研究生委员会，3个研究生委员格里森大楼，网球法院，剑桥大学，剑桥大学，英国，英国，5干细胞生物学和再生医学研究所，斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国，美国6号工业数学研究所，日本福克索，日本福克索大学，日本福克索大学，日本高级研究所，kyushu University for Human Gialogy for Human Giology for Human Giology of Human Biy Biy Biy Libul Bioguard Oligan Iligy of Human Biy Biy Biy Liver Iligure（Ashbo）跨学科的理论和数学科学计划（ITHEMS），瑞肯，西塔玛，日本，日本9个下一个卫生计划，日本癌症研究基金会（JFCR），日本东京，日本，10 Science Groove Inc.，福冈，日本，日本福库卡
通过量子信号观察量子到经典的转变
研究项目：测量问题和量子到经典的转变是自量子理论出现以来的主要概念问题，并且自近年来量子技术的发展以来已成为核心的实际问题。退相干的物理学源自系统与其环境之间的纠缠，它为深入理解这些问题奠定了理论基础。然而，尽管取得了许多成功，量子到经典的问题仍然没有完全阐明。传统的退相干方法中缺少的一个核心要素是研究观察者本身的物理学，而不仅仅是系统的物理学，以便了解配备特定资源的观察者网络如何重建共同的经典图像（如果存在的话）。Zurek 关于量子达尔文主义的工作强调了这个问题，其中量子信息理论的工具占主导地位。然而，这些想法仍处于起步阶段，需要工具来评估经典图像的存在和观察者网络的重建能力。该项目旨在构建一个基于资源的通用量子信息框架，使我们能够精确分析经典描述的出现和重建问题。这项工作的具体目标是通过研究测量信号来检验这些一般思想。本项目将解决以下问题：
通过量热和电位计量滴定阐明电池电解质配位球体热力学
可充电金属阳极电池是有希望的锂离子电池开发。然而，金属阳极与电解质的高反应性导致形成固体 - 电解质相间（SEI）。电解质设计是控制金属阳极电池中SEI组成的关键手柄，但是我们对电解质（特别是阳离子的第一个协调球）的理解是有限的。在本文中，对离子溶剂化和络合技术的研究将其带入电池电解质的背景下。在一组偏光溶剂中，总结了文献中的相关数据，并补充了溶液（δsol H）的焓（δsol H）和转移（δTrh）测量的焓（δTrh）测量。通过考虑溶剂和阴离子特性，尤其是溶剂捐赠和阴离子的大小，观察到的趋势是合理化的。使用一组示例电解质来实现LI +配位球，等温滴定量热法（ITC）和电位滴定（PT），以探测Li +协调复杂的较弱的溶剂的热力学演化，该溶剂是由弱溶剂的较弱的溶剂所取代的，该溶剂是由强度溶剂替代的。拉曼光谱法用于确认溶剂位移是按预期发生的，并且研究了阴离子对ITC测量的影响。开发了一个统计结合模型，该模型符合实验滴定数据，以提取Gibbs自由能（ΔG），焓（ΔH）和熵（ΔS）的平均变化。使用此方法对EC的优先溶剂化趋势进行了量化的EC：DMC和EC：PC电解质，并与其他工人观察到的偏好进行了比较。本论文为将来的有关更复杂的电池电解质配位环境的热力学研究及其与SEI组成的联系提供了一个框架。
通过量子机械速率光谱法对石墨烯的电子结构的电化学测量
量子比率理论定义了符合普朗克 - 因斯坦关系𝐸= ℎ𝜈 = ℎ𝜈 = ℎ𝜈 =𝑒=𝑒22 ∕ℎ𝐶的量子机械速率是一个与量子电容𝐶𝐶𝐶𝐶𝑞𝐸=𝐸=𝐸=𝑒=𝑒22 ∕𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑞以前，这种对𝜈的定义已成功地用于定义氧化还原反应的电子转移（ET）速率常数的量子机械含义，其中与ET反应有关的法拉达电流证明了与室温下的相对论量子电动力学有关（Bueno，2023c）。这项研究表明，𝜈的定义需要与态密度的扰动（𝑑𝑛𝑑𝑛𝑑𝐸）=𝐶𝑒2的扰动本质上相关的相对论量子电动力学现象。在此基础上，计算了嵌入电解质环境中的石墨烯的电子结构。使用量子比率光谱法（QRS）测量的电子结构与通过角度分辨的光发射光谱（ARPE）或通过计算密度功能官能理论（DFT）方法计算得出的电子结构非常吻合。电化学QRS比ARPE具有明显的实验优势。例如，QRS可以在室温和电解质环境下获得石墨烯的电子结构，而ARPES需要低温和超高效率。更重要的是，QRS可以使用手持式，廉价的设备在原位上操作，而Arpes一定需要昂贵且繁琐的设备。
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正
通过量子经典自适应门控实现时间扭曲不变量子循环神经网络
摘要 自适应门控在通过经典循环神经网络 (RNN) 进行时间数据处理中起着关键作用，因为它有助于保留预测未来所需的过去信息，从而提供一种保持时间扭曲变换不变性的机制。本文以量子 RNN (QRNN)（一种具有量子记忆的动态模型）为基础，介绍了一类新型的时间数据处理量子模型，该模型保持了 (经典) 输入输出序列的时间扭曲变换的不变性。该模型称为时间扭曲不变 QRNN (TWI-QRNN)，它在 QRNN 中增强了一种量子-经典自适应门控机制，该机制通过经典循环模型选择是否在每个时间步骤中根据输入序列的过去样本应用参数化酉变换。TWI-QRNN 模型类源自第一原理，其成功实现时间扭曲变换的能力已在具有经典或量子动力学的示例上通过实验证明。