XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量子计
量子计算在经济分析中的应用
引言：量子计算技术已成为包括经济分析在内的各种科学学科的关注中心。在经济分析中采用量子计算具有巨大的潜力，可以改善复杂经济数据的处理并提供深刻的见解。然而，在分布式信息系统背景下使用量子技术也带来了一些挑战，包括数据安全性和量子技术的局限性。目的：本研究旨在调查在经济分析中采用量子计算的影响，重点是分布式信息系统。方法：本研究采用描述性定性方法，数据来自相关研究和先前研究的结果。收集的数据将进行处理和分析，以更深入地了解量子计算在分布式信息系统的经济分析中的应用。结果：本研究发现，在经济分析中采用量子计算有可能提高经济洞察的效率、准确性和深度。然而，当前量子技术的局限性，包括量子误差、有限的操作规模和数据安全问题，限制了它们的应用。从长远来看，研究和开发将是克服这些障碍和最大限度地发挥该技术在经济分析中的潜力的关键。结论：长期影响包括提高经济竞争力和重大改变经济决策方式（假设也仔细考虑道德和监管问题）。
基于网格的量子计算机化学模拟方法
对于量子计算机来说，首先量化的、基于网格的化学建模方法是一种自然而优雅的选择。然而，使用今天的量子原型来探索这种方法的威力是不可行的，因为它需要大量近乎完美的量子比特。在这里，我们使用精确模拟的量子计算机，最多有 36 个量子比特，来执行深度但资源节约的算法，用单个和成对的粒子来建模二维和三维原子。我们探索了一系列任务，从基态准备和能量估计到散射和电离动力学；我们评估了分裂算子量子场论 (SO-QFT) 哈密顿模拟范式中的各种方法，包括先前在理论论文中描述的协议和我们自己的技术。虽然我们发现了某些限制和注意事项，但一般来说，基于网格的方法表现得非常好；我们的结果与以下观点一致：从早期容错量子计算时代开始，第一量化范式将占据主导地位。
量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
12 量子计算机上的量子化学
在经典计算机上精确模拟量子系统（包括量子化学中的量子系统）在计算上非常困难。问题在于描述所研究系统所需的希尔伯特空间的维数实际上会随着系统的大小而呈指数增长，如图 1 所示。无论我们模拟动态还是计算某些静态属性（例如能量），这个限制始终存在。理查德·费曼提出了一种替代经典模拟的方法 [1]。他的想法是将上述量子系统的缺点转化为其优点。他建议将所研究量子系统的希尔伯特空间映射到另一个量子系统上（它们都呈指数级大），从而有效地在一个量子系统上模拟另一个量子系统（即在量子计算机上）。虽然开发小型量子计算机已经花了 30 多年的时间，但我们可能很快就会从费曼的建议中受益。 1 事实上，量子化学被认为是小型噪声量子计算机（称为噪声中型量子 (NISQ) 设备）的首批实际应用之一 [4]。此外，人们相信量子计算机最终将使我们能够解决化学、物理学和材料科学中的经典难题 [5–7]。特别是，强关联系统，如催化剂或高温超导体，属于具有高度社会经济重要性的问题，这些问题可以借助量子硬件得到解决。到目前为止，已经提出了几种量子算法来有效地解决化学中的计算难题（即在多项式时间内使用多项式资源，相对于所研究系统的规模和精度）。其中一些也已通过实验得到证实 [6]。然而，由于量子硬件能力有限，这些实验“仅仅”代表了小型化学系统的原理验证模拟，我们可以轻松地用经典方式模拟这些系统。为了使它们具有可扩展性，需要进行量子误差校正，这需要比目前更低的误差率，而且还需要数量级更多的（物理）量子比特。另一方面，这个领域发展非常迅速，我们可能在不久的将来看到分子的误差校正数字量子模拟。如上所述，已经提出了几种可以解决化学中不同类型问题的量子算法[6]。事实上，量子计算化学[5]在过去的15年里取得了巨大的进步。2 在本章中，我们提到了一些算法，但大多数时候都局限于分子汉密尔顿量的电子结构问题，即寻找分子低能谱的问题。这些算法可以作为几何优化、光学特性计算或反应速率测定的子程序[5]。此外，这里阐述的方法可以很容易地应用于其他问题（例如振动分析）。我们专注于数字量子模拟（模拟量子模拟是另一章的主题），这意味着
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
量子计算机上的微扰理论方法
微扰理论广泛应用于各个领域，是一种从相关简单问题的精确解开始，获得复杂问题近似解的强大工具。量子计算的进步，尤其是过去几年的进步，为传统方法的替代提供了机会。在这里，我们提出了一个通用量子电路，用于估计能量和本征态校正，在估计二阶能量校正时，它远远优于经典版本。我们展示了我们的方法应用于双站点扩展 Hubbard 模型。除了基于 qiskit 的数值模拟之外，还介绍了 IBM 量子硬件上的结果。我们的工作提供了一种使用量子设备研究复杂系统的通用方法，无需训练或优化过程即可获得微扰项，可以推广到化学和物理学中的其他汉密尔顿系统。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
量子计算在健康领域的应用
摘要：本文旨在概述量子计算在医疗保健领域的现状，并探索其未来的潜在应用。量子计算有可能彻底改变包括医疗保健在内的众多行业，因为它可以大大提高药物发现、个性化医疗和医学成像等各种任务的速度和准确性。对现有关于量子计算在医疗保健领域的应用的文献进行了文献综述，揭示了量子计算在医疗保健领域的各种应用以及该领域的当前研究状况。本文的结论是，虽然该技术仍处于早期发展阶段，但量子计算有可能彻底改变医疗保健领域；然而，需要进一步研究才能充分了解量子计算在医疗保健领域的影响。
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。
量子计算机上的时间序列分析
摘要 — 由于量子电路上的旋转分量，一些基于变分电路的量子神经网络可以被认为等同于经典的傅里叶网络。此外，它们还可用于预测连续函数的傅里叶系数。时间序列数据表示变量随时间的状态。由于一些时间序列数据也可以被视为连续函数，我们可以预期量子机器学习模型能够成功地对时间序列数据执行许多数据分析任务。因此，研究用于时间数据处理的新量子逻辑并分析量子计算机上数据的内在关系非常重要。在本文中，我们使用需要少量量子门的简单量子算子，通过 ARIMA 模型对经典数据预处理和预测进行量子模拟。然后，我们讨论了未来的方向以及可用于量子计算机上时间数据分析的一些工具/算法。