分布式量子计算研究进展

量子比特的高效拓展是量子计算获取量子加速优势需要解决的基本问题,分布式量子计算(DQC)因其高度可行性和灵活性,成为解决量子比特拓展问题的关键技术之一。根据芯片间通信方式的不同,分布式量子计算可以分为基于量子隐形传态和基于量子线路拆分的分布式量子计算两种类型,前者主要面向容错量子计算,而后者被认为可在中等规模含噪声量子(NISQ)时代有效提升量子计算机算力。从长远角度来看,作为量子网络的主要应用之一,分布式量子计算可以更好地整合接入量子网络的海量量子计算机以解决高难度问题。首先介绍了分布式量子计算的来源和类型,在此基础上,给出了两类分布式量子计算的基本原理和发展状况,以及关注度较高的应用算法和编译优化方法。

基于金融领域的量子贝叶斯网络应用研究

随着国内外金融创新的深入和金融市场的拓展,传统的贝叶斯算法已不能处理大量的复杂金融数据和业务场景。文章以传统贝叶斯算法为切入点,对贝叶斯网络的量子转化过程展开介绍,形成量子贝叶斯算法,并围绕该算法在金融应用面临的挑战,提出了金融机构发展和应用量子贝叶斯算法的建议和展望。

基于自适应物理模型的量子网络排序算法

对网络节点进行排序是复杂网络分析的核心问题之一.提出了一种改进的SpringRank算法.该算法基于一个把节点之间连接视为静止长度可变的弹簧的自适应物理模型,并基于此定义一个新型罚函数.通过最小化罚函数,该算法可以对有向和加权复杂网络的节点进行排序.为了避免经典算法中计算复杂度随着节点数量的增加而过快增加的情况,使用量子算法加速罚函数最小化过程.罚函数的凸性使我们能够通过求解线性系统的方式找到最小值.当线性系统具有稀疏且条件数较小的性质时,使用量子线性求解器HHL算法找到罚函数的最小值.如果线性系统没有这两个性质,则使用量子虚时演化QITE算法通过迭代方法找到最小值.最后,使用量子模拟器QPanda对多个网络用所提出的两种求最小值算法进行了节点排序测试,实验结果显示两种算法都能给出正确的排序结果.

量子计算与人工智能

文章探讨了量子计算在人工智能中的一些潜在应用,并回顾量子理论与人工智能之间的相互作用。通过介绍一些著名而简单的量子算法,让读者了解量子计算的能力。此外,文章对量子计算做了一个简单的概述,使读者对量子计算有一个全貌的认识。对于AI研究人员来说,此文将会是一座更加深入地探索AI与量子计算以及量子理论之间联系的桥梁。