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World File Search System逼退
为计算机创建逼真的神经毒剂受害者档案……
作者：R De Rouck · 2023 年 · 被引用 6 次 — 在过去的几十年里，化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁已成为严重风险，促使各国优先考虑做好准备……
启用显微镜逼真的大脑的电场模型
电气和计算机工程部，伍斯特理工学院，美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学，德国莱比锡c莱比锡应用科学大学（HTWK），工程学院，莱比锡，德国d d d div>计算神经刺激研究计划，无创神经调节单元，实验治疗和病理生理学分支，国家心理健康研究所，美国国立卫生研究院，贝塞斯达，马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像，马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州查尔斯敦，h伍斯特理工学院数学科学系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国马萨诸塞州
量子噪声和退相干 - Rainer Hauser
量子力学超越了自由粒子和封闭系统，还涵盖了具有许多子系统的复合系统。与经典物理学不同，由于不可克隆定理，量子信息无法复制。因此，如果想要获取有关某个封闭量子系统的信息，就必须与该系统交互，而这将不可避免地对系统产生一些影响。测量行为会扰乱系统。在日常的经典物理学中，人们也会遇到这种影响。例如，从股票市场获取信息并根据信息采取行动，将会引起干扰，因为其他交易者会对此行为做出反应。社会心理学中的观察者效应也表明了这种现象，即实验参与者知道他们被观察，因此会表现出不同的行为。然而，在量子力学中，测量会从根本上扰乱系统。
退相干作为量子信息的资源
量子信息领域发展迅速，因为它有望解决各种传统计算机无法解决的计算问题。然而，构建一台功能齐全的量子计算机是一项艰巨的任务，因为它的性能受到不可避免的退相干的影响。退相干消除了物质的量子性质，从而消除了量子计算相对于传统计算的优势。然而，对于特定的应用，一些精心设计的退相干有助于幺正量子演化，可能会大有裨益。在本文中，我讨论了两个这样的例子：量子随机游动 (QSW) 和混合量子经典退火 (HQCA)。QSW 将幺正量子游动的概念推广到额外的非幺正演化。这产生了定向游动。QSW 可以是连续时间的，也可以是离散时间的。在这项工作的第一部分，我提出了两种算法，用于在相干量子计算机上模拟特定的 QSW。第一种适用于连续时间 QSW，第二种适用于离散时间 QSW。在这项工作的第二部分，我提出了一种称为混合量子经典退火的方法来提高绝热量子计算 (AQC) 的性能，该方法应该找到某个目标汉密尔顿量的基态。HQCA 应该通过将量子比特系统耦合到工程热浴来增加最终基态概率。对单个量子比特和两个量子比特的 HQCA 性能进行了数值测试。
量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
论量子电路退相干的本质
量子信息技术为提高设备相干性，对材料和界面的质量提出了严格的要求。然而，人们对顺磁杂质的化学结构和来源知之甚少，这些杂质会产生通量/电荷噪声，导致脆弱量子态的退相干，阻碍大规模量子计算的发展。在这里，我们对量子器件的常见基板-Al 2 O 3 进行高磁场电子顺磁共振 (HFEPR) 和超精细多自旋光谱分析。在无定形形式下，-Al 2 O 3 也不可避免地存在于铝基超导电路和量子比特中。检测到的顺磁中心位于表面之内，具有明确但高度复杂的结构，延伸到多个氢、铝和氧原子。建模表明，这些自由基可能源自许多金属氧化物中常见的活性氧化学。我们讨论了 EPR 光谱如何有益于寻找表面钝化和退相干缓解策略。
黑洞 退相干 量子叠加
这个思想实验有电磁和引力两种版本；讨论适用于其中一种或两种。在时间 t = 0 之前，爱丽丝开始用自旋在 x 方向的粒子，并将其送入施特恩-格拉赫装置，从而将其置于自旋“向上”和自旋“向下”各 50%-50% 的叠加态中。在 t = 0 之前，鲍勃将他的粒子放在一个陷阱中。从时间 t = 0 开始，爱丽丝将她的粒子送入“逆向施特恩-格拉赫装置”，并确定其相干性（例如，通过测量其 x 自旋）。在时间 t = 0 时，鲍勃从陷阱中释放他的粒子，并试图通过测量爱丽丝粒子的库仑/牛顿场强度来获取爱丽丝粒子的“哪条路径”信息。如果爱丽丝和鲍勃在彼此光程时间内完成测量，爱丽丝的叠加态会保持相干性吗？
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
量子退火器的近似近似
许多工业界感兴趣的问题都是 NP 完全的，随着输入规模的增加，计算设备的资源会迅速耗尽。量子退火器 (QA) 是一种物理设备，旨在利用自然界的量子力学特性来解决这类问题。然而，它们与经典机器上的高效启发式算法和概率或随机算法相竞争，后者允许找到大型 NP 完全问题的近似解。虽然 QA 的第一批实现已经投入商业使用，但它们的实际好处还远未得到充分开发。据我们所知，近似技术尚未受到广泛关注。在本文中，我们探讨了如何为量子退火程序系统地构建不同程度的问题近似版本，以及这如何影响结果质量或给定一组量子比特上较大问题实例的处理。我们在不同的开创性问题上展示了模拟和真实 QA 硬件上的各种近似技术，并解释了结果，以更好地理解当前和未来量子计算的现实能力和局限性。