XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量子数
量子数据转换为扩大量子技术架构提供了一条途径
为了成功，这个过程需要一种非常特殊的资源光学纠缠，即所谓的离散变量量子比特和连续变量薛定谔猫量子比特之间的“混合纠缠态”。为了实现贝尔态测量，混合纠缠的单光子部分被用来干扰输入量子比特，然后进行增强的单光子检测。为了验证，输出量子比特的特征是通过一种称为“量子断层扫描”的过程来计算输入和输出量子比特之间的保真度，这是一种评估过程质量的典型方法。对于任何输入量子比特，都确认了高于经典极限的转换。
面向量子数据结构以增强数据库性能
量子计算有望通过引入全新的数据交互方式来扩展数据管理功能，而不仅仅是提高处理速度和效率。本文提出了开发创新的量子数据结构，旨在利用量子力学的独特功能（例如叠加和纠缠）来优化数据库搜索和操作操作。我们引入了量子分区数据库 (QPD)，利用改进的 Grover 算法检索数据库中的多个元素的数据，并展示了基于电路的量子数据结构的实际实现。我们的方法以量子随机存取存储器 (QRAM) 和量子随机存取门 (QRAG) 等基础概念为基础，弥合了理论进步与实际应用之间的差距。这项研究旨在促进量子技术在数据管理中的应用，为未来的创新、性能增强和数据库搜索和操作的新范式提供强大的框架。
第二届量子数据科学与管理国际研讨会（QDSM）研讨会总结
延续去年研讨会的成功，第二届量子数据科学与管理 (QDSM) 国际研讨会与 VLDB 2024 同期举行，主要探讨量子计算在数据科学和数据管理中的可能性。量子计算是一个相对较新的新兴领域，被认为在未来具有巨大的计算潜力。在 QDSM 研讨会上，我们希望提供一个平台来讨论和发布将量子计算应用于硬数据科学和数据管理问题的新成果。今年，这些问题包括在通用量子计算机上存储关系表、基于量子图神经网络的深度学习、基于电路的量子数据结构、在量子计算机上执行图算法，以及研究在量子平台上托管 SQL 查询执行的可行性。研讨会为积极讨论这些主题和相关主题提供了一个平台。
希尔伯特空间和量子数学（...
课程讲师：Markus Pflaum 博士 联系信息： 办公室：MATH 255 电话：2-7717 电子邮件：markus.pflaum@colorado.edu 讲座时间：MTWThF 上午 9:00 – 下午 12:00，2024 年 8 月 5 日至 22 日 地点：HUMN 1B90 目标受众：本课程面向具有跨学科兴趣的数学、物理、化学、计算机科学或工程学高年级本科生和研究生。建议具备线性代数和分析的基本知识。课程主页：http://math.colorado.edu/courses/HilbertSpaces 课程内容：本课程将介绍希尔伯特空间的理论及其在量子力学中的应用。在数学方面，将解释厄米内积、希尔伯特空间、有界线性算子、希尔伯特基和傅里叶展开、自伴随性和线性算子的谱的概念。此外，还将介绍香农经典数学通信理论的基本概念。然后将应用这些概念来描述量子力学公理、谱定理、冯·诺依曼熵和量子信息理论基础。课程项目和家庭作业：每个学生必须就希尔伯特空间理论中的特定主题撰写一篇短文（约 5 页）或完成扩展的家庭作业问题。此外，还必须在课堂上就课程论文或家庭作业进行简短介绍。论文截止日期为 2024 年 8 月 22 日。课程页面上将提供一系列可能的主题，但您可以提出自己的项目主题。课程评分：您的成绩将根据家庭作业或课程论文以及相应的演示文稿确定。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化问题。虽然已知一些突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们观察到构建高效量子算法的编程抽象很少。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对于量子计算机至关重要，特别是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子比特数量受到严重限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色为例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化。虽然已知有几种突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们发现构建高效量子算法的编程抽象非常稀缺。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对量子计算机至关重要，尤其是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子位数受到极大限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色作为说明性示例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
高能物理中量子数据学习的量子扩散模型
基于参数化量子电路的量子机器学习模型作为当前噪声量子处理器的早期应用，引起了广泛关注。虽然此类算法在实际学习任务中相对于经典算法的优势尚未得到证实，但学习由本质上是量子的量子系统生成的分布是一种很有前途的探索途径。在其他量子生成模型中，量子扩散模型已经证明了它们学习量子分布的能力，并且已被证明可以在经典数据集上工作。在这项工作中，我们提出了将量子扩散模型应用于部分子簇射的量子数据学习，因为这些是高能物理现象，由于其固有的量子特性，很难用经典方法模拟，并构成了量子数据学习的基准。
量子数据管理：从理论到机遇
近年来，计算机科学领域一直热议量子力学的潜力。量子计算利用叠加和纠缠原理，其计算能力远超传统计算机 [1]。此外，量子互联网还有潜力提供超越传统互联网系统的优势和能力，例如安全通信 [2] 或分布式计算 [3]。量子互联网是一个连接终端节点的网络，终端节点的范围从具有一个量子比特的简单量子设备到大规模量子计算机 [4]。最近的研究表明，现实世界中量子互联网的可能性达到千米级，例如使用光纤 [5] 可实现 248 公里，使用卫星 [6] 可实现 1203 公里。一种愿景是，跨洲的云数据中心将通过量子互联网连接起来，量子纠缠可实现即时、一致且安全的数据传输。自 20 世纪 60 年代以来，数据库系统经历了重大发展，从早期的层次化和网络模型过渡到 70-80 年代广泛采用的关系模型 [7] 和关系数据库。随着万维网的诞生和 90 年代基于 Web 的应用程序的激增，我们见证了分布式数据库和面向对象数据库的兴起 [8]，[9]。在 2010 年代，大数据技术、NoSQL 数据库和云计算的出现进一步重塑了数据管理的格局 [10]。随着数据在数量和种类上持续急剧增长，传统的数据管理手段最终将达到极限。量子计算凭借其革命性的潜力，将成为数据管理系统持续发展中的关键未来技术。
改进的量子数据分析
统计数据中最基本的问题，无监督的学习和属性测试涉及以下方案：可以观察到被认为是从未知概率分布p中明确绘制的数据；说P是离散的，并且在[D] = {1，2，。。。，D}。任务是学习，测试或估计p的某些属性。完全估算p到误差ǫ（例如，总变化距离）需要θ（d/ǫ2）样本，因此，当d很大时，可能只想学习或测试p的部分方面。进行检查，一个人可能只想估计一些已知的，固定的随机变量A 1，。。。，a m：[d]→[0，1]（有时在学习/隐私文献中称为“统计查询”）。或者，一个人可能想在某些两个或多个假设分布q 1中执行假设选择。。。，[d]上的q m。通常很简单地确定这些任务所需的最佳样本复杂性。例如，很容易证明一个人可以同时估计所有期望e p [a 1]，。。。，e p [a m]使用n = o（（（log m） /ǫ2）样品（独立于d）的批次的精度±ǫ：一个人简单地计算每个a i的经验平均值，重用每个计算中的样本。