XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通过量
通过量子计算进行投资组合优化的最佳实践，在实际量子设备上进行了实验
最终，投资组合优化的目的是确定最佳投资，从而使回报和风险之间的权衡最大化。此二次优化问题的经典表述具有精确或启发式的解决方案，但是随着市场维度的增加，复杂性扩大。最近，研究人员正在评估通过采用量子计算来面对复杂性缩放问题的可能性。在本文中，使用变异量子本质量（VQE）解决了问题，这原理是非常有效的。这项工作的主要结果包括定义要设置的最佳超参数，以便在实际量子计算机上执行VQE的投资组合优化。尤其是考虑了约束二次问题的一般公式，该公式通过变量的二进制编码以及在目标函数中包含约束，将其转化为二次不受限制的二进制优化。这将转换为一组量子运算符（Ising Hamiltonian），其最小特征值由VQE找到，并对应于最佳解决方案。在这项工作中，分析了该过程的不同超参数，包括通过模拟器和实际量子计算机的实验进行的不同的ANSATZE和优化方法。实验表明，解决方案质量对精度尺寸的量子计算机和正确的超参数有很强的依赖性，并且有了最佳选择，量子算法在实际量子设备上运行的量子算法运行在实时量子设备上非常接近确切的解决方案，即使没有误差计算技术，也没有强大的融合速率，即使是具有强大的融合率。此外，对于小型示例，在不同的实际量子设备上获得的结果显示了解决方案质量与量子处理器尺寸之间的关系。的证据允许结论是解决量子设备上的实际投资组合优化问题的最佳方法，并确认在现有方法方面，一旦量子硬件的尺寸将有限地高，就可以用较高的效率解决它们。
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
通过量子神经网络的合奏技术节省资源
抽象的量子神经网络对许多应用程序具有重要的承诺，尤其是因为它们可以在当前一代的量子硬件上执行。但是，由于量子位或硬件噪声有限，进行大规模实验通常需要显着的资源。此外，模型的输出容易受到量子硬件噪声损坏的影响。为了解决这个问题，我们建议使用集合技术，该技术涉及基于量子神经网络多个实例构建单个机器学习模型。尤其是，我们实施了具有不同数据加载配置的包装和ADABOOST技术，并评估其在合成和现实世界分类和回归任务上的性能。为了评估不同环境下的潜在性能改善，我们对基于模拟的无噪声软件和IBM超导QPU进行了实验，这表明这些技术可以减轻量子硬件噪声。此外，我们量化了使用这些集成技术节省的资源量。我们的发现表明，这些方法即使在相对较小的量子设备上也能够构建大型，强大的模型。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
Edegem，比利时10。荷兰莱顿大学医学中心生物医学数据科学系11.ÖREBRO大学医学科学学院，Örebro，瑞典电子邮件地址（作者顺序）sr773@cam.ac.uk，endre.czeiter.czeiter@gmail.com，tina.amrein84@gmail@gmail@gmail.com andrew.maas@uza.be，e.w.steyerberg@lumc.nl，andras.buki@oru.se，dkm13@cam.ac.uk，vfjn2@cam.ac.uk
通过量子隐形传态实现四量子比特纠缠态
引言量子协议领域的研究已经得到了广泛的开展。在量子密码学领域，Ekert [1]使用两个EPR量子比特(Einstein、Podolsky、Rosen)的状态作为状态紧密性测试器，并在Bennet通信协议[2]中通过单粒子和双粒子算子共享这个EPR。1993年，Bennet等人[3]首次提出了通过EPR通道进行一个量子比特状态的量子隐形传态的理论协议。量子隐形传态是通过划分量子纠缠态和涉及一些非局部测量的经典态，在发送者(Alice)和接收者(Bob)之间的不同地方发送任意数量的无法识别的量子比特的过程。一般来说，Alice中的非局部测量采用射影测量，而Bob中的非局部测量则是幺正操作。还有一些协议，其非局部测量是通过 Aharanov 和 Albert [4] 的方法实现的，Kim 等人 [5] 的实验和 Cardoso 等人 [6] 的工作中实现了非线性相互作用，这些相互作用利用了状态源腔和通道源之间的共振。对于任意两个比特的纠缠态，量子通道的选择是通过 Schmidt 分解测试 [23] 获得的，而在多立方体中，则是通过其约化密度矩阵的秩值的组合 [24] 获得的。
通过量化经济粒度差距来改善能源系统设计：德国的自我消费案例
能源系统模型被广泛用于告知成功减轻能源行业气候变化所需的政治决策。用于识别成本最小转化途径的能源系统优化模型（ESOM）从中央规划师的角度假设市场参与者的完美行为。忽略在不确定性或偏见的看法和态度下的决策会导致对成功能源过渡的要求的假设不准确。特别是，与现实世界的能源系统相比，ESOM低估了发电，存储和传输所需的能力，这是一种称为“经济粒度差距”的现象。基于代理的模型（ABM）是捕获市场参与者行为的有用工具。因此，已经尝试通过ESOM和ABM的耦合来识别和减轻这种现象。在本文中，我们为这种模型耦合提出了一个自动化的工作流程，并量化了光伏 - 释放器自我消耗的情况的经济粒度差距。我们的结果表明，影响生产商自我消费模式的当前业务模型和监管框架需要适应成本最小的能源系统设计。但是，如果正确实施，诸如动态关税等工具可能会缩小经济粒度差距，从而改变现实世界中的能源系统，更接近其理想的对应物。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
通过量子计算优化交付计划
在线购物的传播导致较小的交货和增加的物流量和交付频率。（1）此外，由于越来越多的双重收入家庭和单人家庭的家庭，在线购物服务的用户数量一直在飙升。（2）随着竞争在交付服务市场的越来越激烈，客户需要越来越短的交货时间，包括第二天的交付。物流公司需要制定频繁交付大量包裹的计划。除了当前的第二天交货外，送货服务市场的激烈竞争还刺激了对更高级送货服务的需求，例如当天交货和快速交付。同时，还需要快速更改初始计划，并尽可能多地维护送货服务，以应对不断变化的道路状况（例如拥塞和折扣），以及天气状况，例如大雨和雪。如果将来将自动交付机器人和无人机部署用于交付，则需要考虑各种交付方式来instanta neely制定高度复杂的送货计划。
partononic共线结构通过量子计算
我们研究了在锤子图上定义的自由屈服模型的基础状态下的多部分信息和纠缠措施。使用邻接矩阵的已知对角线化，我们解决了模型并构建了基态相关矩阵。此外，当子系统由嵌入在较大较大的n个分离的子系统组成时，我们发现切碎相关矩阵的所有特征值。这些结果允许我们找到一个确切的公式，用于隔离图的纠缠熵以及相互和三方信息。我们使用这些措施的确切公式在两个不同的热力学限制中提取其渐近行为，并与数值计算相匹配。尤其是，我们发现纠缠熵承认对数违反该地区法的行为减少了与区域法规模相比的纠缠数量。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC根据许可证（http：// creativecommons .org /licenses /by /by /4 .0 /）的开放访问文章。由SCOAP 3资助。
通过量子系统参数估计增强随机过程分析
摘要 本文从所有可能的角度研究了向量空间中的线性伊藤随机微分方程。在这种情况下，势向量描述了作用于量子系统的经典噪声的大小。该向量势可以表示为其参数的线性函数，其中厄米算子作为其系数，因为其参数被假定为未知的。对于二阶扰动，可以借助势扰动参数确定幺正演化算子。至于第二项，它写成关于布朗运动的双迭代随机积分，而第一项写成伊藤随机积分。在控制量子系统时，来自环境的噪声可能是一个主要障碍；这种技术可以提供帮助。通过学习检测和调节噪声，提高计算机等量子技术的可靠性和实用性。如果势的参数受到噪声的影响，那么它们的可靠性就会降低。我们重点关注特殊情况，即势能是这些参数的线性函数，以厄米算子为系数。为了找到达到 O ( ǫ ) 的幺正演化算子，我们可以将 O ( ǫ ) 项写为关于布朗运动的伊藤随机积分，将 O ( ǫ 2 ) 项写为关于布朗运动的双迭代随机积分。