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剑桥量子科学家公布两项研讨聚焦量子计较处理现实天下题目标才能

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 楼主| 溧罚 发表于 2021-9-19 02:13:41 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题


剑桥量子科学家所做的研讨工作使量子计较机更接近于成为处理现实天下题目标适用装备。
Cambridge Quantum继续鞭策将量子计较机引入支流用处的研讨,此次颁发了两项研讨,旨在使当前阶段的量子计较性可以处理困难和复杂的计较。

在 LinkedIn 上的一份声明中,该公司报告称这些论文是在预印本办事器 arXiv 上颁发的。一项研讨是关于量子蒙特卡罗积分 (QMCI),另一项是关于量子幅度估量 (QAE)。

据该公司称,这项研讨代表了实现适用量子计较的重要步调。

研讨职员暗示,QAE 研讨表白,量子算法在存在噪声的情况下照旧可以很好地工作,这是噪声中级量子(或 NISQ)时代的一个重要题目。

他们写道:“CQ 表白,当所会商的算法是采样估量算法时,答案是必定的‘是’——究竟上,在典范信号处置中,他们已经这样做了几十年。我们经过利用 QAE 中利用的量子电路的结构来推导出定制的噪声模子,然后在 NISQ 装备上履行时将其用于扩大 QAE 的范围,从而证实 QAE 是这类方式的理想候选者。”

该团队包括高级研讨科学家史蒂文·赫伯特(Steven Herbert);研讨软件开辟职员 Roland Guichard 和 Cambridge Quantum 的 Darren Ng。

为了确认该方式的有用性,研讨职员在IBM和霍尼韦尔的量子计较机上停止了尝试。

这项工作填补了两个严重空缺,这两篇论文代表了将 QMCI 利用于现实天下题目标重要一步。

“我们进一步展现了我们提出的噪声模子若何用于为 QAE 的设想供给信息,并改良 QAE 中的参数估量——发生了关于若何实现噪声感知 QAE 的第一个倡议,”该团队总结道。

第二篇论文对 QAE 研讨停止了补充,先容了 Q 边沿并演示了从典范对应物构建量子采样电路。Q-marginals 是量子状态编码一些几率散布,可以在量子蒙特卡罗积分 (QMCI) 中利用,这是一种经过均匀样本数值估量几率散布的均匀值的方式,可用于帮助金融研讨职员治理风险和制药公司找到治疗疾病的药物

该研讨的作者赫伯特诠释说,这项工作很重要,由于蒙特卡洛积分中的量子上风表示为相对于样本数目,编码几率散布(在 QMCI 中)的量子态的利用次数削减这在典范 MCI 中是必须的。是以,假如预备这类对几率散布停止编码的量子态所需的操纵次数与天生典范样本所需的操纵次数相当,它只会转化为计较上风。

剑桥量子和霍尼韦尔比来公布合并,合并两家量子研讨巨头。


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