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World File Search System量子计
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
量子计算机开发的状态
图15.4：（a）两个双z切入点之间的逻辑CNOT操作的电路图，由双X式量子介导。在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。... 176
分子生物学的量子计算
足以建立生化途径的功能网络（经典的例子是糖酵解途径和克雷布斯循环），从而使人们对分子函数的理解可能被视为分子事件的何种词素 - next静态图片。仍然，只有详细的定量物理模拟（与详细的实验具有较高的空间和时间分辨率），将允许高度置信地提取这种图片。经典的分子动力学模拟提供有效的模型，并且可以基于量子力学进行严格的模型（从技术上讲，这是通过Born-Oppenheimer近似近似，该近似是电子和核运动，然后将后者鉴定为经典动力学中的原子运动）。不幸的是，对量子机械方程的更详细的模拟非常困难，只有少数原子才有可能。但是，如果我们要通过当前的硬件和算法开发所推动的量子计算来推进分子模拟，[9-13]我们可能想知道生物分子模拟在多大程度上会从多大程度上受益于这种发展，以及量子计算是否会成为计算量子分子生物学的关键。[15–18]提到的是，问题是，量子计算的新兴分支是否最终可以比传统方法带来重大进步。换句话说，反应虽然正在进行深入的搜索以对生物学功能的量子作用进行深入的搜索，但[19-22]最重要的量子效应首先是植根于生物分子的电子结构，在较小程度上，在其量子核运动中（例如，提高到隧道和动力学同位素效应）。分子的电子结构确实是定量理论描述和通过反应能量和通过Born-Oppenheimer势能表面进行化学反应的定量理论描述和预测的关键（PES；见图1）。
创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
从多体视角看基于 Transmon 的量子计算机
量子计算机的探索正在如火如荼地展开。在过去十年中，量子计算的前沿领域已经从探索少量子比特设备扩展到开发可行的多量子比特处理器。超导 transmon 量子比特是当今时代的主角之一。通过和谐地结合应用工程与计算机科学和物理学的基础研究，基于 transmon 的量子处理器已经成熟到令人瞩目的水平。它们的应用包括研究物质的拓扑和非平衡状态，有人认为它们已经将我们带入了量子优势时代。然而，建造一台能够解决实际相关问题的量子计算机仍然是一个巨大的挑战。随着该领域以无拘无束的热情发展，我们是否全面了解潜伏的潜在危险的问题变得越来越紧迫。特别是，需要彻底弄清楚，在拥有 O (50) 量子比特的可行量子计算机的情况下，是否会出现与多量子比特性质相关的新的和迄今为止未考虑的障碍。例如，小型设备中量子门的高精度很难在大型处理器中获得。在硬件方面，大型量子计算机提出的独特要求已经催生了量子比特设计、控制和读出的新方法。本论文介绍了一种新颖的、不太实用的多量子比特处理器视角。具体来说，我们通过将局域化和量子混沌理论中的概念应用于多 transmon 阵列，将量子工程和多体物理学领域融合在一起。从多体的角度来看，transmon 架构是相互作用和无序非线性量子振荡器的合成系统。虽然 transmon 之间的一定程度的耦合对于执行基本门操作是必不可少的，但需要与无序（量子比特频率的站点间变化）进行微妙的平衡，以防止局部注入的信息在扩展的多体状态中分散。 Transmon 研究已经建立了不同的模式来应对效率低下（由于耦合小或无序大而导致的门速度慢）和信息丢失（耦合大或无序太小）之间的困境。我们使用当代量子处理器作为蓝图，在精确对角化研究中分析了 transmon 量子计算机的小型实例。仔细研究光谱、多体波函数和量子比特-量子比特相关性以获得实验相关的参数范围，发现一些流行的 transmon 设计方案在接近不可控混沌波动的区域运行。此外，我们在经典极限中建立了混沌的出现与量子混沌特征的出现之间的密切联系。我们的概念补充了传统的少量子比特图像，该图像通常用于优化小规模的设备配置。从我们全新的视角，可以探测到超出这个局部尺度的不稳定机制。这表明，在多体定位领域开发的技术应该成为未来 transmon 处理器工程的一个组成部分。
我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
跨越量子计算应用鸿沟
● DOE 花费数十亿 CPU 小时使用 TDDFT 计算停止能力 ● 仅我们的合作者每年就为此使用了 Trinity 超级计算机的 10%（约 2 亿美元） ● TDDFT 不太准确但别无选择 - 很难通过实验测量 ● 很难进行实验。只有 3 个数据集（即使是现在）处于热致密物质状态 ● 停止是聚变反应堆设计加热和建模的主要源项（准确性至关重要）
量子计算助力数字化转型
探索和发现。人类开始变得富有创造力，因此对新事物的探索产生了发明和创造性价值创造。他们还学会了创造性破坏的过程，为新事物和“创新”腾出空间，通过让生活更美好、更友好的道路前进。这个过程从未停止，因为charaiveti或通往自我实现的漫长而无尽的旅程演变为让生活更有意义的咒语的新内容。人们开始通过加速的文明进程前进。这里的自我实现这个词不是从精神角度使用的，而是指自我实现。两种力量引领创新思维，让世界成为一个更美好、更轻松、更令人满意的生活场所。但满足感仍然无法满足。第一个是永恒的渴望，即了解事物以特定方式发生的原因以及在自然界中观察到的原因。这方面最重要的例子是牛顿发现的万有引力定律、可见光原理和运动定律。第二个是通过做一些可以消除人类痛苦的事情来实现自我实现。医学界的众多发明和发现就是明证。最近的一项发明是 LED 灯泡，以最大限度地减少用电，从而减少碳排放并节省成本。
利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。