Lester Ingber 教授,博士 摘要:背景:自 1980 年左右以来,大脑皮层相互作用的模型——大脑皮层相互作用的统计力学 (SMNI) 已成功计算了许多实验现象,包括使用重要性采样代码自适应模拟退火 (ASA) 拟合注意力任务中的脑电图 (EEG) 数据。SMNI 模型是在经典路径积分的背景下开发的,它提供了直观的见解以及直接的数值优势,例如,使用有效作用作为数据参数拟合的成本/目标函数。目标:先前的作者已经将情感 EEG 数据拟合到神经网络模型中。该项目旨在使用基于物理和生物学的模型来拟合相同的数据。先前的研究表明,注意力状态的 EEG 拟合有所改善;该项目将这些方法扩展到情感状态。方法:路径积分用于经典和量子背景。经典路径积分用于定义成本/目标函数以拟合数据,量子路径积分用于推导在磁矢量势存在下 Ca 离子波的闭式解析表达式,该磁矢量势由高度同步的神经元放电产生,从而产生 EEG。ASA 用于拟合 EEG 数据。结果:该研究的数学物理和计算机部分是成功的,因为使用这些模型拟合 EEG 数据的成本/目标函数与其他作者发表的先前研究一致。但是,由于 SMNI 模型包括这些量子效应,这是继续研究这些问题的另一个原因。这里的结果是一致的,而不是比以前使用神经网络模型的工作更好,尽管这里只使用了一个参数,而不是以前在这些数据上使用的多个过滤器和内核。结论:虽然这些量子效应具有高度推测性,但明确的计算表明它们与实验数据一致,至少到目前为止是这样。当前的超级计算机项目将此模型扩展到情感/情绪数据。几位作者在单个电极位置使用神经网络方法的结果显示出一定的预测能力;这里给出的结果与其他结果一致。然而,由于 SMNI 模型包括这些量子效应,这是继续研究这些问题的另一个原因。关键词:量子力学;路径积分;重要性抽样;神经科学 2022 年 1 月 11 日收到;2022 年 1 月 23 日修订;2022 年 1 月 25 日接受 © 作者 2022。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
摘要:对一种考虑有限尺寸效应的被动连续变量量子密钥分发(CV-QKD)协议进行了安全性分析。在被动 CV-QKD 方案中,Alice 利用热源被动制备量子态,无需高斯调制。利用这种技术,可以精确制备量子态以匹配高传输速率。这里,考虑了渐近状态和有限尺寸状态以进行比较。在有限尺寸场景中,我们说明了被动 CV-QKD 协议抵御集体攻击的能力。仿真结果表明,被动 CV-QKD 协议在有限尺寸情况下的性能比渐近情况下的性能更悲观,这表明有限尺寸效应对单模被动 CV-QKD 协议的性能有很大影响。然而,通过提高热态的平均光子数,我们仍然可以在有限尺寸范围内获得合理的性能。
复杂网络是社会、生物、物理和工程系统中的重要范式,用于理解新兴行为、弹性、可控性、影响力和传输等多种现象 [1-11]。人们广泛关注的一个问题是复杂网络中的信息动力学,以了解传播、存储和处理等方面 [12]。经典系统中已经考虑了这些方面,突出的例子包括万维网、大脑和机器学习中的神经网络。近年来,人们还探索了基于量子系统设计网络的可能性 [13,14]。据报道,复杂网络在量子通信 [15,16]、量子生物学 [17-19] 和新兴量子现象 [20-25] 中都有应用。在这些情况下,网络链接可以通过 (量子) 节点之间的相干耦合 [ 26 – 32 ] 以及通过量子关联 [ 21 , 33 , 34 ] 或传输信号 [ 35 – 37 ] 来建立,重点是高效、安全的能量和信息传输以及新出现的复杂现象。最近,人们也开始探索量子网络处理信息的能力。通过结合神经网络的性质和量子领域独有的特征,量子神经网络有望比经典神经网络提供多种优势,例如有效维度更高、内存容量呈指数级增长,以及训练和学习速度更快 [ 38 , 39 ]。在此背景下,最近还提出了基于量子比特网络将储存器计算 (RC) 扩展到量子领域的首个提案 [ 40 ]。 RC 是一种三层(循环)神经网络,特别适合解决时间任务 [41]。近年来,经典 RC [41-43] 的几种实现已在光子学、自旋电子学、力学和生物系统 [44-53] 中得到实现。众所周知,通过利用高维物理系统、内部存储器和非线性,RC 可以实现良好的性能 [41,54]。至于系统规模,可以在经典系统中考虑大型储存器网络,或者在量子系统中作为一种有前途的替代方案。事实上,对于量子网络,即使节点数量减少也能显示出巨大的希尔伯特空间,这是扩展 RC 的主要动机之一
2008 年,一种新颖的基于端口的隐形传态协议(PBT)被提出 [14, 15]。与 [5] 中发现的第一个隐形传态程序不同,它不需要接收方根据发送方测量的经典结果进行校正,见图 1。无需校正导致了许多普通隐形传态无法实现的新应用,例如 NISQ 协议 [3, 14]、基于位置的密码学 [4]、量子信道鉴别的基本限制 [24]、非局域性与复杂性之间的联系 [7],以及许多其他重要结果 [8, 16, 21, 23, 25, 27]。无需接收方校正带来的巨大优势是有代价的。根据无编程定理 [22],只有当各方利用无限数量的最大纠缠对时,这种方案中的理想传输才有可能。因此,我们区分了确定性场景和概率场景,前者是隐形传态不完美,隐形传态后的状态被扭曲,后者是隐形传态完美,但必须接受整个过程的非零失败概率。在第一种情况下,要学习
缺乏纠错能力是阻碍科学家开发全尺寸量子计算机的障碍之一。纠正相关错误需要庞大而复杂的纠错方案,这些方案难以实施且成本高昂。在我的实验中,我研究了真实 IBM 量子计算机上量子计算中相关错误的普遍性,以提高对纠错的理解。我假设量子位在相邻时会出现相关错误,但在非相邻时不会出现相关错误。
量子密钥分发 (QKD) 在存在潜在窃听者的情况下,为可信通信双方 (Alice 和 Bob) 提供了一种由量子力学保证的密钥共享方法 [1–3]。目前,有两种密钥分发方法:离散变量 (DV) QKD [4,5] 和连续变量 (CV) QKD [6–9]。其中,CVQKD 有两个主要优点。一方面,它避免了单光子计数的缺点。另一方面,它确保了标准光通信器件的兼容 [10,11]。CVQKD 的无条件安全性已经在信息论中在渐近情况 [12,13] 和有限尺寸范围内 [14–16] 得到证实,以抵御一般的集体窃听攻击。用于相干检测的强本振(LO)作为CVQKD系统的重要组成部分,可作为滤波器有效抑制噪声,但实际CVQKD系统的不完善之处导致存在潜在漏洞,危及通信系统的安全。由于Eve通过操纵LO进行截取-重发攻击,因此几乎所有的攻击都与LO有关[17-21]。例如,基于本地本振(LLO)的CVQKD系统通过将LO直接发送到接收端来防止LO相关攻击[22-25]。目前CVQKD的传输距离与离散变量系统相比有限,不适合长距离分布。在检测过程中,备受瞩目的无噪声线性放大器(NLA)是一种很好的工具,可以在保持较低起始噪声水平的同时增强相干态的幅度[26-29]。近年来,该装置的实用性已得到证实,为理论提供了令人信服的证据[30–35]。此外,在Bob的正交测量中,与实际探测器相关的缺陷导致了密钥速率限制[36]。为了弥补这一弱点,光放大器补偿技术提供了一种可行的解决方案,在特定情况下也可以提高传输距离[37–39]。本文提出了一种基于LLO的CVQKD方案,通过在检测端放置HLA,它由基于预测测量(MB)的NLA和基于NLA的NLA组成
离散性的美感全能量子量,而忘记了连续的量子。将量子力学的课程转换为离散的量子计算偏置的趋势,其中强调了限定的希尔伯特空间中的离散量子和计算。基于坐标表示波函数,de broglie波,傅立叶变换等的“较旧”教学方式。似乎正在消失,但是,这种知识对于连续可变量子计算(CVQC)至关重要。在此教学介绍中,我们旨在弥合这一差距。在这里,我们介绍了处理量子力学中连续数量时使用的基本数学概念和工具,并解释了如何将它们用于CVQC算法开发。许多物理量,例如位置和术语或电磁场的四倍体,可以接受量子力学中连续光谱的值。由于量子力学的性质和海森堡的不确定性关系,对连续量子进行的精确操纵从根本上是不可能的。此外,量子系统中噪声的质量进一步加剧了这种情况,似乎在使用连续量子数量进行计算时似乎没有观点。然而,相关的实现实现和量子误差校正代码的发展促使CVQC作为独立的计算范式的研究。CVQC普遍性的问题是一个微妙的,但是在多个元素汉密尔顿人的限制案例中已经解决了它[1]。从那时起,已经为CVQC开发了许多算法。除了
肿瘤内异质性和肿瘤进化导致癌症患者的治疗衰竭1。在疾病过程中,这些过程受到细胞突变性的影响和增强,包括整体基因组的相互作用和癌细胞存活2,代谢和稳态机制,微环境因素(例如,缺氧)和药物选择压力(包括适应性突变性3、4)的分布和特征的细胞和典型的特征,这些因素和药物选择压力的范围是tamor的范围和流体,这些细胞和典型的特征是均无作用的细胞,并且是造成的,这些因素和药物选择压力均为变化的范围,这些均受范围的细胞和流体,这些细胞是造成的。时间5。通过大型协作努力使用不同的OMICS技术来阐明肿瘤内和肿瘤间异质性,用于原始和转移性肿瘤分析,包括国际癌症基因组联盟(ICGC)6,癌症基因组基因组ATLAS(TCGA)(TCGA)7的分析,全基因组
抽象盲量计算(BQC)可以确保具有有限量子能力的客户端安全地将计算任务委派给远程量子服务器。为了抵制攻击忽略BQC协议中的身份身份验证,有必要保证多方BQC网络中客户端和服务器的合法性。因此,我们提出了一个多方BQC协议,该协议涉及三个阶段,以分发共享密钥和身份验证身份。首先,通过使用测量设备独立量子密钥分布(MDI-QKD)的优势,注册客户端和分配的服务器可以在注册阶段安全共享初始密钥。其次,在半冬天的认证权限(CA)的帮助下,相互身份认证阶段同时通过共享密钥实现了双方的双向身份验证。第三,在盲量计算阶段,注册客户端可以通过测量分配的服务器而不是准备Qubits来完成其计算任务。与第一个(FIFO)原理结合使用,可以并行处理客户的身份验证和盲量计算。该协议也可以应用于具有资源状态通用性的其他多方BQC协议中。与其他BQC协议相比,保证具有身份认证协议的可靠性,并且在实际实验中将显着反映效率。
