XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通过量
通过量子干涉法观察纠缠双光子吸收
最近的研究表明，使用非经典光状态（例如纠缠光子对）可能会为实验性双光子吸收光谱开辟新的令人兴奋的途径。尽管对纠缠双光子吸收 (eTPA) 进行了几项实验研究，但关于 eTPA 是否真正被观察到仍然存在激烈的争论。这场有趣的争论之所以出现，主要是因为最近有人认为单光子损耗机制（例如散射或热带吸收）可能模仿预期的纠缠光子线性吸收行为。在这项工作中，我们专注于 eTPA 的透射测量，并在评估 eTPA 的背景下探索了三种不同的双光子量子干涉仪。我们证明所谓的 N00N 状态配置是唯一一种被认为对线性（单光子）损耗不敏感的配置。值得注意的是，我们的结果表明，N00N 状态可能成为量子光谱学的潜在强大工具，使其成为任意样本中 eTPA 认证的有力候选者。
利用通过量子云连接的量子节点实现物联网量子网络
摘要：计算机网络由数百万个节点组成，由于这些节点持续受到攻击，因此需要持续保护。如果量子计算机普及，保护此类网络的传统安全方法将不够有效。另一方面，我们可以利用量子计算和通信的能力来构建新的量子通信网络。在本文中，我们专注于提高经典客户端-服务器互联网应用程序的性能。为此，我们引入了一种新型物联网 (IoT) 量子网络，与传统物联网网络相比，它提供了更高的安全性和服务质量 (QoS)。这可以通过向传统物联网网络添加量子组件来实现。使用量子对应节点、通道和服务器。为了在量子节点和量子服务器之间建立安全通信，我们为建议的物联网量子网络定义了一个新的通信程序 (CP)。目前可用的量子计算机的量子比特大小较小（从 50 到 433 个量子比特）。拟议的物联网量子网络使我们能够通过连接多个量子节点（量子处理器）的计算工作来克服这个问题。
通过量子随机步道筛分晶格
摘要。基于晶格的密码学是量词后加密的领先建议之一。最短的向量问题（SVP）可以说是基于晶格的密码学的加密分析最重要的问题，许多基于晶格的方案都具有基于其硬度的安全性主张。SVP的最佳量子算法是由于Laarhoven [LAA16]引起的，并且在（启发式）时间2 0中运行。2653 D + O（D）。 在本文中，我们对Laarhoven的结果进行了改进，并提出了一种（启发式）运行时间为2 0的算法。 2570 D + O（d）其中d是晶格尺寸。 我们还提出了时间内存交易，其中我们量化了算法的量子存储器和量子随机访问存储器的量。 核心思想是通过量子随机步行替换[LAA16]中使用的[LAA16]中使用的Grover的算法。2653 D + O（D）。在本文中，我们对Laarhoven的结果进行了改进，并提出了一种（启发式）运行时间为2 0的算法。2570 D + O（d）其中d是晶格尺寸。我们还提出了时间内存交易，其中我们量化了算法的量子存储器和量子随机访问存储器的量。核心思想是通过量子随机步行替换[LAA16]中使用的[LAA16]中使用的Grover的算法。
通过量子ZENO动力学和一种用于优化Zeno Evolution
摘要：如果节点缺少它们共享的纠缠铃对中的信息，则量子网络节点之间共享的任意数量的纠缠可能是不可证实的。使这样的系统可蒸馏（称为绑定纠缠（BE）的超激活）被证明是通过节点之间的系统量子传送，需要用节点数量来实现受控的gates缩放。在这项工作中，我们在两种情况下表明，如果节点仅基于单个量子旋转和简单的阈值测量值实施了提出的局部量子Zeno策略，则可能会产生超级激活。在我们考虑的第一种情况下，我们像原始的超级激活建议一样，获得了一个两分的可蒸馏纠缠系统。在第二种情况下，我们表明可以在五个节点中的八个量子位网络中实现超激活。除了获得全粒子可蒸馏的纠缠外，还增加了系统的总体纠缠，而两部分切割的总和也增加了。我们还设计了一种具有可变贪婪的一般算法，以优化QZD演化任务。在第二种情况下实施我们的算法，我们表明可以通过将初始BE系统驱动到最大的纠结状态来获得显着的改进。我们认为，我们的工作从实践和基本观点中都促进了量子技术，从而弥合了非局部性，绑定的纠缠以及量子Zeno的动力学之间的量子技术。
可以通过量子误差校正中的综合征测量来估计泡利通道
如果可以获得有关噪声的详细信息，则可以显著提高量子纠错的性能，从而优化代码和解码器。有人提出，在量子纠错过程中，无论如何都要根据已完成的综合征测量来估计错误率。虽然这些测量保留了编码的量子态，但目前尚不清楚可以通过这种方式提取多少有关噪声的信息。到目前为止，除了消失错误率的极限外，只为某些特定代码建立了严格的结果。在这项工作中，我们严格解决了任意稳定器代码的问题。主要结果是，稳定器代码可用于估计由纯距离给出的量子比特数之间的相关性泡利信道。该结果不依赖于消失错误率的极限，即使高权重错误频繁发生也适用。此外，它还允许在量子数据综合征代码框架内测量误差。我们的证明结合了布尔傅立叶分析、组合学和初等代数几何。我们希望这项工作能够开辟有趣的应用，例如解码器对时变噪声的在线适应。
通过量子计算揭示 H2O@C60 内富勒烯对称性破缺的起源
近年来，人们通过巧妙的路线/方法合成了分子内富勒烯，即将几种低质量分子（如 H2、HD、HF、H2O、CH4）封装在富勒烯笼内，这些方法涉及复杂的化学和物理过程，如被称为分子手术的多步有机合成程序。[1–7] 人们随后利用各种光谱技术对这种轻分子内富勒烯进行了研究，例如红外/远红外 (IR/FIR)、非弹性中子散射 (INS)、核磁共振 (NMR)、X 射线衍射，发现它们表现出独特和非常规的性质，因为捕获分子动力学具有高度量子性，特别是在低温实验条件下的证据。[3,8–16] 此外，其中一些物质也因潜在的长期应用而受到关注
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
通过量子振幅估计和切比雪夫插值进行百慕大期权定价
摘要 金融衍生品的定价，特别是百慕大期权等可提前行使的期权的定价，是金融机构重要但繁重的数值任务，其加速将对业务产生巨大的影响。最近，量子计算在金融问题中的应用开始被研究。在本文中，我们首次提出了一种百慕大期权定价的量子算法。该方法使用通过量子振幅估计估计出的插值节点的值，通过切比雪夫插值对百慕大期权定价的关键部分延续值进行近似。在该方法中，生成基础资产价格路径的调用预言机的次数为 O(ϵ –1)，其中 ϵ 是期权价格的误差容忍度。这意味着与基于经典蒙特卡洛的方法（如最小二乘蒙特卡洛）相比，速度提高了二次方，其中预言机调用次数为 O(ϵ –2)。
通过量子机学习的图像分类
摘要。量子计算，尤其是在短时间内学习的量子计算，通过世界各地的研究组引起了很多兴趣。这可以在一定程度上应用量子原理的模式分类的拟议模型数量越来越多。鄙视越来越多的模型，在实际数据集上测试这些模型，而不仅仅是在合成数据集上的空隙。这项工作的目的是使用量子分类器用二进制属性对模式进行分类。特别是，我们显示了应用于图像数据集的完整量子分类器的结果。实验在处理平衡的分类问题以及少数群体最相关的不平衡类时表现出了有利的输出。这在医疗领域是有希望的，通常重要的班级也是少数群体。
1个思维，机器和分子T. D. P. Brunet和... 主动脉“疾病中的疾病” 量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度 中度重度创伤性脑损伤患者血清生物标志物的预后价值，由Marshall CT分类区分 量子密钥分布：优点，挑战和政策
关键词代谢，知觉，分子机器，合成生物学，AI，功能主义摘要摘要有关感知生物学和进化条件的最近辩论引起了人们对细粒功能主义的重新兴趣。根据彼得·戈弗雷·史密斯（Peter Godfrey-Smith）提出的这样的说法，感知取决于生物体的精细活动特征。具体来说，这些细粒度活动的规模，上下文和随机性。这种观点的含义是当代人工智能（AI）是贫穷的候选人。在当前的AI缺乏从事此类生活活动的能力的情况下，无论其粗粒的功能如何，它都会缺乏知觉。在本文中，我们审查了细菌功能主义的案例，并表明有些当代机器满足了戈弗雷·史密斯（Godfrey-Smith）确定的精细功能标准，因此是候选人的候选人。分子机器（例如布朗计算机）在其规模，上下文和随机性中类似于代谢活性，并且可以作为AI的基础。分子计算是根据当代哲学叙述的知名度的有前途的人造知觉的候选人。1。介绍在向欧洲议会议员讲话中，哲学家托马斯·梅辛格（Thomas Metzinger）要求欧盟“禁止所有风险或直接旨在直接旨在创建合成现象学的研究”（Metzinger，2018，第2页）。Metzinger认为当前的人工智能（AI）缺乏政治和道德代表。因此，研究人员是创建一个能够具有主观经验（例如苦难）的人工系统，我们将缺乏减轻相关风险的工具。尽管Metzinger并不孤单，他对合成现象学的创建的关注，但其他人则认为人为的知觉超出了我们的技术能力（参见Dennett，1994年和Shanahan，2015年，有关讨论）。