一种面向含噪中尺度量子技术的量子-经典异构计算系统

量子计算有望加速解决经典计算难以解决的问题,如质因子分解、量子化学模拟等.已有单个量子系统可集成大于50个含噪声的固态量子比特,并在特定的计算任务上超越了经典计算机,标志含噪中尺度量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)计算时代的到来.随着人们可在单个系统中集成越来越多的量子比特,如何将量子比特与控制硬件、软件开发环境、经典计算资源集成得到完整可用的量子计算系统,是一个有待进一步明确的问题.对比了量子计算与经典计算在控制及执行上的异同,并在此基础上提出了面向NISQ时代的量子-经典异构系统.以一个典型的NISQ算法(迭代相位估计算法)为例,介绍了量子算法从软件描述到硬件执行的整体流程,及与该过程相关的高级程序设计语言、编译器、量子软硬件接口和硬件等.在此基础上,讨论了流程中各个层次在NISQ时代面临的挑战.旨在从工程实现的视角,从宏观层面为读者(尤其是量子计算初学者)介绍量子计算系统,希望可以促进人们对NISQ时代下量子计算系统整体结构的理解,并激发更多相关研究.     

基于光量子芯片的量子自旋链中完美态转移可编程量子模拟

近些年,量子计算物理实现技术进步很快,构建能够发挥实际用途的量子计算装置成为发展重点。采用量子模拟研究量子自旋系统的演化行为,相比于经典模拟会更加高效。一维量子自旋链中完美态转移模型在量子通信和量子计算领域具有重要的研究价值。提出一种基于双光子连续时间量子漫步的可编程完美态转移量子模拟方法,并且基于光量子芯片完成了2类特殊哈密顿量作用下XY型量子自旋链中双激发“周期-镜像”完美态转移的量子模拟实验,为模拟量子自旋系统的演化提供了一种实用且可扩展的实验方案。     

量子–经典混合神经网络及其故障诊断应用

量子神经网络由于结合了量子计算和神经网络的优点, 近年来受到了广泛的关注. 然而由于目前量子计算 资源受限(如量子比特数、量子逻辑门的保真度等)以及贫瘠高原现象(量子神经网络优化过程中解空间变得平坦时 出现的训练困难)的存在, 量子神经网络当前还难以大规模训练. 针对上述问题, 本文面向量子–经典混合神经网络 模型提出了一种基于无监督学习的特征提取方法. 所采用的无监督学习方法结合了量子自编码器和K-medoids聚类 方法, 可用于多层次结构的特征学习. 该方法创新地利用了K-mediods方法对训练得到的量子自编码器进行聚类, 以 最大化量子自编码器性质的差异. 进一步, 本文在轴承异常检测问题上, 通过实验验证了所提出的无监督特征提取 方法的有效性和实用性, 测试集准确率在二分类、四分类和十分类分别达到100%, 89.6%和81.6%.     

量子模拟器优化综述

近年来, 不断发展的量子计算已成为众人关注的焦点. 然而, 量子硬件存在稀缺性和噪声等问题, 这使得研究量子算法、验证量子芯片等行为都依赖运行在经典计算机上的量子模拟器. 本文讨论了不同量子模拟器使用的主要模拟方法, 并讨论了主流的全振幅状态向量模拟器和基于张量网络的量子模拟器的各种优化. 最后, 我们总结了量子模拟器的现状和未来发展方向.     

量子计算技术在金融领域的应用探索

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算机制,被认为在特定算法上可实现并行处理能力,对信息领域技术变革有着重要意义。针对近年来量子计算在金融领域应用进展进行梳理总结。首先,从量子计算基本原理出发阐述了量子比特、量子逻辑门、量子线路等基础理论,重点分析了实现量子计算几种技术路线优缺点;其次,归纳总结了量子计算在衍生品定价、投资组合优化、风险计量、欺诈检测和市场预测方面算法研究进展,以及量子金融软件开发的主要组成架构;最后,分析了目前量子计算技术在金融领域应用发展的三大挑战：人才问题、效率问题、合规性问题,并对未来发展趋势进行展望,为相关领域研究提供参考。     

清华大学马雄峰课题组成功合作制备出可扩展多原子纠缠态北大核心CSCD

近日,清华大学交叉信息研究院马雄峰课题组与中国科学技术大学潘建伟院士、苑震生教授,复旦大学周游副研究员合作,成功制备出一种可扩展多原子纠缠态,向制备和测控大规模中性原子纠缠态迈出重要一步。量子纠缠是量子计算的核心资源,量子计算能力随纠缠比特数目的增加呈指数增长。因此,大规模多体量子纠缠的制备、测量与操控成为衡量当前量子计算机性能的关键指标。     

基于W态的高效量子信息拆分方案

为提高基于W态的量子通信方案的效率,提出了一种新的基于W态的量子信息拆分(QIS)方案。该方案中,秘密分发者通过局域操作将经典信息编码在量子比特上,并在分发的量子比特中随机插入非正交态粒子进行检测窃听,参与者只需进行3粒子投影测量即可恢复秘密。方案使参与者能够利用1个W态直接共享2比特经典信息,并能够抵御截获-测量、截获-重发和纠缠附加粒子攻击,安全性得以保证。该方案效率较高, 理论上其量子比特效率为67%。     

适用网络的W态双服务器盲量子计算协议设计

结合实际的网络环境，为提高盲量子计算协议的执行效率和减少客户端占用量子服务器的时间，利用Bell态与W态的纠缠交换原理，提出了一种适用网络的双服务器盲量子协议方案。方案中客户端将计算任务分为两部分，并分别与Bob1和Bob2按照单服务器盲量子计算步骤执行完成。因为制备分别用于构造两台量子服务器中砖墙态的量子比特，只由一台量子计算机、执行一次制备过程就可以完成，与单服务器BQC相比并没有增加额外的量子服务器资源投入。方案可以实现客户端完全经典，协议具有无条件安全性。     

量子计算机的研究与应用

介绍了量子计算的最新研究方向,简述了量子计算和量子信息技术在保密通信、量子算法、数据库搜索等重要领域的应用。分析了量子计算机与经典计算机相比所具有的优点和目前制约量子计算机应用发展的主要因素,最后展望了其未来发展趋势。     

辅助量子比特驱动型通用盲量子计算

应用量子隐形传态将Broadbent等人提出的通用盲量子计算(universal blind quantum computation)模型和辅助量子比特驱动型量子计算(ancilla-driven universal quantum computation)模型进行结合, 构造一个新的混合模型来进行计算。此外, 用计算寄存器对量子纠缠的操作来代替量子比特测量操作。因为后者仅限于两个量子比特, 所以代替后的计算优势十分明显。基于上述改进, 设计了实现辅助驱动型通用盲量子计算的协议。协议的实现, 能够使Anders等人的辅助驱动型量子计算增强计算能力, 并保证量子计算的正确性, 从而使得参与计算的任何一方都不能获得另一方的保密信息。     

Ergodic Quantum Computing

We propose a (theoretical) model for quantum computation where the result can be read out from the time average of the Hamiltonian dynamics of a 2-dimensional crystal on a cylinder.The Hamiltonian is a spatially local interaction among Wigner–Seitz cells containing six qubits. The quantum circuit that is simulated is specified by the initialization of program qubits. As in Margolus Hamiltonian cellular automaton (implementing classical circuits), a propagating wave in a clock register controls asynchronously the application of the gates. However, in our approach all required initializations are basis states. After a while the synchronizing wave is essentially spread around the whole crystal. The circuit is designed such that the result is available with probability about 1/4 despite of the completely undefined computation step. This model reduces quantum computing to preparing basis states for some qubits, waiting, and measuring in the computational basis. Even though it may be unlikely to find our specific Hamiltonian in real solids, it is possible that also more natural interactions allow ergodic quantum computing.PACS:03.67.Lx     

量子计算与量子计算机

量子计算是一种依照量子力学理论进行的新型计算,量子计算的基础和原理以及重要量子算法为在计算速度上超越图灵机模型提供了可能。在发展与完善量子计算理论的同时,量子计算机的物理实现方案也被不断提出。光子量子计算机,基于核磁共振、离子阱或谐振子等技术的量子计算机物理模型已被逐一实现。近年来亦出现了几个典型的基于量子计算机的量子算法。2001年在一台基于核磁共振技术的量子计算设备上成功演示的Shor量子算法,显示出量子计算机处理复杂问题的巨大潜能。文章对当前量子计算机物理实现的研究进展进行了综述。     

基于再生密钥的量子安全通信方法

该文在分析传统保密通信方法、基于量子密钥发布机制的量子安全通信方法和目前已知的两种直接量子安全通信方案的不足的基础上，提出一种新颖的基于再生密钥的直接量子安全通信方案，该方案在量子密钥发布技术所要求的信道条件下，根据自治动力系统伪随机数发生器生成的再生密钥，选择量子比特的制备基并对明文进行加密，实现内容可控的直接量子安全通信，该文的方案不要求一条始终存在的不可阻塞经典信道，具有较高的安全性和传输、处理效率，且物理实现简单。     

Improving Gate-Level Simulation of Quantum Circuits

Simulating quantum computation on a classical computer is a difficult problem. The matrices representing quantum gates, and the vectors modeling qubit states grow exponentially with an increase in the number of qubits. However, by using a novel data structure called the Quantum Information Decision Diagram (QuIDD) that exploits the structure of quantum operators, a useful subset of operator matrices and state vectors can be represented in a form that grows polynomially with the number of qubits. This subset contains, but is not limited to, any equal superposition of n qubits, any computational basis state, n-qubit Pauli matrices, and n-qubit Hadamard matrices. It does not, however, contain the discrete Fourier transform (employed in Shor's algorithm) and some oracles used in Grover's algorithm. We first introduce and motivate decision diagrams and QuIDDs. We then analyze the runtime and memory complexity of QuIDD operations. Finally, we empirically validate QuIDD-based simulation by means of a general-purpose quantum computing simulator QuIDDPro implemented in C++. We simulate various instances of Grover's algorithm with QuIDDPro, and the results demonstrate that QuIDDs asymptotically outperform all other known simulation techniques. Our simulations also show that well-known worst-case instances of classical searching can be circumvented in many specific cases by data compression techniques. PACS: 03.67.Lx, 03.65.Fd, 03.65.Vd, 07.05.Bx     

SHOR量子算法的原理与程序模拟

本文首先介绍大数质因子分解的Shor量子算法的原理、实现步骤和实现方法，然后用现存的模拟器在常规计算机上加以模拟。最后讨论了Shor算法模拟的意义，并对量子计算提出了看法。     

量子线路模拟器QuEST在多GPU平台上的性能优化

在当前量子计算的研究中,量子线路模拟器作为重要的研究工具,一直受到研究者们的高度重视.QuEST是一款开源的通用量子线路模拟器,能在单个CPU结点、多个CPU结点和单个GPU等多种测试平台上灵活运行.量子线路模拟固有的并行性使其非常适合在GPU上运行,并能获得较大的性能加速.但是其缺点在于所消耗的内存空间巨大,单个GP...