On binary constructions of quantum codes
利用广义权的概念，我们改进了Steane从二进制码构造量子码的参数估计。这产生了几个新的量子码族。
1998-12-22 quant-ph
Exploiting quantum discord for analyzing complex systems: two-state Markov-binary
我们利用量子不和谐来检测二态马尔可夫系统的量子关联，这在量子信息理论中有着广泛的应用。为了计算马尔可夫二进制的关联，我们编写了一个基于正交态的转移矩阵元，计算结果显示了相关变量的振荡行为。结果表明，当量子信息最大时，量子不和谐达到最小。
2017-06-01 quant-ph
Quantum Ordered Binary Decision Diagrams with Repeated Tests
量子分支程序（量子二元决策图）是一个方便的工具，用于检查量子计算只使用对数数量的空间。最近几种类型的限制量子分支程序已被考虑，例如。G.只读一次量子分支程序。本文考虑量子有序二元决策图（QOBDDs），并回答了这样一个问题：如果我们允许重复测试，QOBDDs的计算能力如何增加。此外，它描述了如何合成QOBDD根据布尔运算。
2005-07-27 quant-ph
Optimal Partitioned-Interval Detection Binary Quantum Receiver with Practical Devices
从理论上分析了采用非理想器件的分区间检测二进制量子接收机。采用全局最优分割策略，在平均光子数一定的情况下，以较小的分割数获得了相对较大的超标准量子限增益。
2013-04-27 quant-ph
The theory of the quantum kernel-based binary classifier
二进制分类是机器学习中的一个基本问题。最近开发的基于量子相似性的二进制分类器和利用量子干涉和特征量子希尔伯特空间的核方法为量子增强机器学习提供了巨大的机会。为了给它的进一步发展奠定基础，这项工作扩展了基于量子核的分类器的一般理论。比较了现有的基于量子核的分类器，分析了它们之间的联系。以量子态之间的平方重叠作为相似性度量，研究了量子二元分类的基本和最小成分。分类器还扩展了各个方面，如数据类型，测量和集成学习。明确地表明了希尔伯特-施密特内积作为正定对称核的有效性，从而将量子二元分类器和核方法联系起来。
2020-04-07 quant-ph
Quantum efficiency of binary-outcome detectors of solid-state qubits
我们讨论了非完美保真度的二进制结果量子比特探测器的量子效率的定义，重点是量子非破坏探测器的子类。分析了几种探测器模型的量子效率，包括间接投影测量、二进制输出区的线性探测器、超导相位量子比特探测器和基于隧穿连续谱的探测器。
2008-06-23 cond-mat.other quant-ph
Multi-party quantum private comparison based on entanglement swapping of Bell entangled states within d-level quantum system
提出了一种基于d能级Bell纠缠态纠缠交换的多方量子私有比较（MQPC）方案，该方案只需执行一次，即可完成n个用户秘密二进制序列的相等性比较.详细的安全性分析表明，无论是外部攻击还是参与者攻击都是无效的。该方案不需要通过量子密钥分发（QKD）方法预先在n个用户之间建立私钥来加密秘密二进制序列。与基于d能级Cat态和d能级Bell纠缠态的MQPC方案相比，该方案在量子资源、第三方量子测量和量子比特效率等方面具有明显优势.
2022-05-14 quant-ph
Quantum Algorithms for Mixed Binary Optimization applied to Transaction Settlement
将求解二次无约束二元优化问题的变分量子优化算法推广到求解混合二元优化问题。这允许我们将二元决策变量与连续决策变量相结合，例如，通过松弛变量对不等式约束进行建模。我们提出了两种算法，并引入交易结算问题来证明它们。交易结算被定义为各方之间的证券和现金交换，对金融市场基础设施至关重要。我们使用经典模拟以及IBM量子计算中心提供的真实量子设备来测试我们的算法。
2019-10-13 quant-ph
Representation of binary classification trees with binary features by quantum circuits
Fraunhofer ITWM（弗劳恩霍夫工业数学研究所）；BASF SE（巴斯夫股份公司）
我们提出了一个量子表示的二进制分类树的二进制特征的基础上的概率方法。通过使用量子计算机作为概率分布的处理器，可以经由量子线路的测量来实现决策树的概率遍历。我们描述了如何树归纳和预测的类标签的查询数据可以集成到这个框架。按需采样方法使预测具有恒定数量的经典内存插槽，独立于树的深度。我们使用量子计算模拟器和实际的IBM量子硬件来实验研究我们的方法。据我们所知，这是在量子设备上首次实现决策树分类器。
2022-03-23 cs.LG quant-ph stat.ML
Binary Subdivision for Quantum Search
在本文中，我们认为嵌入一个量子搜索算法的可能性在一个经典的二进制搜索框架。结果似乎很有希望：充分利用量子并行性，我们证明了在O（lg（N））中搜索非结构化列表实际上是可能的，只要我们愿意用不同的量子位序列多次重新开始量子搜索，并在每次结束时执行一系列非幺正测量。
2011-01-25 quant-ph
Conditional Pulse Nulling Receiver for Multi-pulse PPM and Binary Quantum Coding Signals
Dolinar提出了一种条件脉冲调零（CPN）接收机，用于识别脉冲位置调制（PPM）信号.使用分束器和开关光子检测器的接收器可以优于PPM信号的标准量子限制（SQL）。本文将该接收机应用于多脉冲PPM（MPPM）和二进制量子编码信号，并采用动态规划算法优化控制策略。采用MPPM信号提高了带宽利用率，采用二进制量子编码使通信具有纠错能力。数值仿真结果表明，优化后的CPN接收机在MPPM和二进制量子编码信号下的性能都优于SQL。
2016-01-26 quant-ph
Security of Binary Modulated Continuous Variable Quantum Key Distribution under Collective Attacks
考虑到量子信道对交换信号施加任意噪声，给出了二进制调制连续变量量子密钥分发方案在集体攻击场景下的可达密钥速率. Bob对接收到的状态执行零差测量，并且两个诚实方在协议的经典后处理步骤中采用反向和解过程。
2008-07-23 quant-ph
Performances of Block Codes Attaining the Expurgated and Cutoff Rate Lower Bounds on the Error Exponent of Binary Classical-Quantum Channels
本文提出了一种概念上简单的方法，用于推导有限Hilbert空间上任意信号状态的经典量子信道上特定分组码族的误差指数的下界。结果表明，家庭的二进制分组码与适当的重新缩放的二项式多重计数器用于二进制经典量子信道和解码的次优决策规则引入Holevo达到删除和截止率下界的错误指数。
2000-07-17 quant-ph
Quantum state reconstruction with binary detectors
我提出了一个简单而强大的量子态重建方法，使用非理想的探测器，能够区分只存在和不存在的光子。利用该方案，可以利用期望最大化估计技术确定相平面上任意给定点处的维格纳函数值。
2005-08-06 quant-ph
New Binary Quantum Codes Constructed from Quasi-Cyclic Codes
众所周知，量子码可以用经典的辛对偶包含码来构造。本文研究了一类两生成元拟循环码，给出了该类码是辛对偶包含码的充分条件。然后，提出了一种利用辛对偶包含码构造二元量子码的新方法。作为应用，我们构造了8个二进制量子码，其结果超过了最著名的结果。进一步，利用传播规则得到了另外36个新的二进制量子码，它们都提高了最小距离的下界。
2023-01-06 cs.IT math.IT quant-ph
Quantum Annealing with Qubit-Resonator Systems for Simultaneous Optimization of Binary and Continuous Variables
针对同时包含二进制和连续变量的优化问题，提出一种基于量子比特与谐振器混合系统的量子退火方法，构建一般框架并通过数值模拟验证其可行性与有效性。
2025-06-25 quant-ph
Unconstrained Binary Models of the Travelling Salesman Problem Variants for Quantum Optimization
量子计算为解决组合优化问题提供了新的视角。为了充分探索量子计算机提供的可能性，需要将问题表述为无约束的二进制模型，同时考虑到量子设备的局限性和优势。在这项工作中，我们提供了一个详细的分析旅行推销员问题的时间窗口（TSPTW）的背景下，解决它在量子计算机上。我们介绍了二次无约束二元优化和高阶二元优化公式这个问题。我们证明了基于边缘和基于节点的配方的TSPTW问题的优势。此外，我们调查的量子退火装置上的实验实现所提出的方法。所提供的结果为利用量子计算机解决各种现实世界的任务铺平了道路，这些任务可以以时间窗口问题的旅行商问题的形式进行。
2021-12-28 quant-ph
Speedup of high-order unconstrained binary optimization using quantum Z2 lattice gauge theory
该研究将高阶无约束二进制优化映射到对偶图上的量子 Z2 格点规范理论，提出受规范对称性保护的规范局域量子退火及量子启发经典算法，实现一个数量级的计算加速。
2025-03-18 quant-ph
Adiabatic Quantum Computing for Binary Clustering
用于机器学习的量子计算吸引了越来越多的关注，并且最近的技术发展表明，特别是绝热量子计算可能很快就会有实际意义。因此，在本文中，我们考虑这种范式，并讨论如何采用它的问题的二进制聚类。数值模拟证明了我们的方法的可行性，并说明了量子比特系统如何自动地向一个解决方案发展。
2017-06-17 quant-ph stat.ML
Implementation of quantum secret sharing and quantum binary voting protocol in the IBM quantum computer
量子秘密共享是一种在组内的客户端之间完全安全地共享秘密信息的方法。Hillery等人（Phys Rev A 59：1829，1999）首次提出了使用GHZ态的经典秘密共享协议的量子版本。在这里，我们实现了上述量子秘密共享协议在'IBM Q 5 Tenerife'量子处理器和比较实验获得的结果与理论预测的。在此基础上，提出了一种新的量子二进制投票协议，并在14量子比特的“IBM Q 14 Melbourne”量子处理器上实现.通过量子态层析技术对结果进行了分析，并计算了器件中不同执行次数下的态保真度。
2020-03-22 quant-ph
Some aspects of noise in binary classification with quantum circuits
该研究分析受限单量子比特噪声模型与训练数据损坏对量子电路二分类性能的影响，发现纠缠下量子比特测量仅受自身噪声影响，且数据噪声可作正则化项，对机器学习有潜在益处。
2023-05-08 quant-ph
Realization of a binary-outcome projection measurement of a three-level superconducting quantum system
二元结果测量允许确定多能级量子系统是否处于某个状态，同时保持所有正交状态之间的量子相干性。在本文中，我们探讨了不同制度的色散读出的三能级超导量子系统耦合到一个微波腔，以实现二进制输出测量。通过对系统的第一和第二激发态设计相同的腔频移，我们实现了对基态的强投影二值测量，保真度为$94.3\%$ .与标准微波控制和低噪声参量放大相配合，该方案能够实现泄漏误差的量子非破坏检测，并可用于创建兼容的测量集，以揭示超导电路的上下文性质。
2016-08-18 quant-ph
Binary Quantum Random Number Generator Based on Value Indefinite Observables
本文利用三维值不定可观测量构造二进制量子随机数发生器，使其输出具有与三进制方案相同的最大不可预测性。
2024-06-09 quant-ph
Quantum string comparison method
我们提出了一个量子字符串比较方法，其主要组成部分是一个专门设计的甲骨文建设其次是格罗弗的搜索算法。Oracle的目的是并行比较字符串的所有字母。这需要一个独特的输入状态准备，当与一些辅助工具组合时，将导致确定性的二元成功和失败比较结果。
2020-05-16 cs.DS quant-ph
Fidelity-based supervised and unsupervised learning for binary classification of quantum states
在这里，我们开发了两个量子计算模型的监督和无监督的分类任务在量子世界。假设一组给定的量子系统（或物体）的状态属于两个已知类别之一，这里的目标是决定每个系统属于这些类别中的哪一个-而不知道它的状态。监督二进制分类算法基于具有其类成员已知的量子系统的训练样本。然而，无监督二进制分类算法使用量子预言机，该量子预言机知道计算基的状态的类成员关系。这两种算法都需要能够评估具有未知状态的量子系统的状态之间的保真度，在这里，我们也开发了一个通用的方案。
2021-04-01 quant-ph
Divide et impera: hybrid multinomial classifiers from quantum binary models
Università degli Studi di Pavia（帕维亚大学）；INFN Sezione di Pavia（意大利国家核物理研究所帕维亚分部）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文研究如何将多个量子二元模型组合成多项式分类器，采用一 vs 一、一 vs 其余和二元决策树等策略，通过比较计算开销和量子优势，证明决策树是一种高效方案，能以对数开销实现与其它方法相似的准确性。
2026-04-09 quant-ph
Proof of quantum mechanical H-theorem beyond binary collisions in quantum gases
通过推广量子统计Boltzmann方程，在Lippmann-Schwinger形式下，证明了稀玻色和费米气体的量子力学H定理。泡利以前的研究只对二元弹性碰撞做了几乎相同的研究。在当前的研究中，我们正在考虑所有可能的多体弹性碰撞。我们的证明为量子气体热力学第二定律的基础提供了更好的理解。
2018-09-07 cond-mat.stat-mech quant-ph
Negational Symmetry of Quantum Neural Networks for Binary Pattern Classification
University of Oxford（牛津大学）；UiT The Arctic University of Norway（挪威特罗姆瑟大学（北极大学））；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
纠缠是一种物理现象，它推动了最近量子算法的成功。虽然量子神经网络（QNN）在解决简单的机器学习问题上取得了很好的效果，但量子网络中的纠缠效应以及量子网络在二值模式分类中的行为还有待进一步研究.在这项工作中，我们提供了一些理论上的洞察QNN的性质，提出和分析嵌入在QNN的量子二进制分类和量子表示学习，我们称之为负对称的不变性的新形式。给定量子二进制信号及其负对应物，其中逐位非运算应用于二进制信号的每个量子位，QNN输出相同的logits。也就是说，QNN不能区分量子二进制信号及其在二进制分类任务中的负对应物。我们进一步实证评估QNN的负对称性在二进制模式分类任务使用谷歌的量子计算框架。理论和实验结果表明，负对称性是QNN的一个基本性质，这是经典模型所不具备的。我们的发现也暗示了负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
2022-04-25 cs.LG quant-ph stat.ML
New Space-Efficient Quantum Algorithm for Binary Elliptic Curves using the Optimized Division Algorithm
在以往的研究中，量子资源被具体估计用于解决椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）。在文献[1]中，量子算法针对二元椭圆曲线进行了优化，主要优化目标是逻辑量子比特的数目。在[1]中主要对除法算法进行了优化，因为除法算法中使用了每个辅助量子比特。在本文中，我们提出了一个新的量子除法算法的二进制字段，它使用了更少的量子位数。对于$2^n$域中的元素，我们可以节省$\lceil n/2 \rceil - 1$量子比特，而不是使用$8n^2+4n-12+(16n-8)\lfloor\log(n)\rfloor$更多的Toffoli门，这导致了一个更节省空间的二进制椭圆曲线量子算法。
2023-03-12 cs.CR quant-ph
Teacher-student learning for a binary perceptron with quantum fluctuations
我们使用复制方法分析了具有量子涨落的二元感知器的泛化性能。指数数量的局部最小值占主导地位的二进制感知器的能量景观。局部搜索算法往往不能识别二进制感知器的基态。在这项研究中，我们考虑了师生学习方法，并计算了量子涨落的二进制感知器的泛化误差。由于量子涨落，我们可以有效地找到鲁棒的解决方案，具有更好的泛化性能比经典模型。我们通过量子蒙特卡罗模拟验证了我们的理论结果。我们采用了副本对称性（RS）假设和静态近似。RS解与我们的模拟结果是一致的，除了相对较低的横向场强度和高的方向图比。这些偏差是由于违反遍历性和静态近似而引起的。考虑到RS解和数值结果之间的偏差，量子涨落对泛化性能的增强是成立的。
2021-04-22 cond-mat.dis-nn quant-ph
On Quantum Algorithm for Binary Search and Its Computational Complexity
讨论了一种求解搜索问题的新量子算法及其计算复杂性。在包含2^n个对象的搜索问题中，我们的算法在多项式时间内运行。
2013-06-21 cs.IT math.IT quant-ph
Enhancing quantum state transfer efficiency in binary-tree spin networks by partially collapsing measurements
利用部分坍缩测量的优点，研究了二叉树自旋网络上的量子态转移。为此，我们首先对二叉树网络的中心量子比特进行弱测量（WM），并在整个系统的时间演化之后，对目标量子比特进行量子测量反转（QMR）。通过取QMR的最佳值，表明通过控制WM强度可以显著改善QST，并且通过选择它足够接近于1，可以实现接近完美的QST。我们还表明，如何在二叉树自旋网络的纠缠分布质量可以明显改善使用这种方法。
2016-11-16 quant-ph
Computing the Classical-Quantum channel capacity: experiments on a Blahut-Arimoto type algorithm and an approximate solution for the binary inputs, two-dimensional outputs channel
在我们以前的工作中，我们提出了一个计算离散无记忆（DM）经典量子信道容量的Blahut-Arimoto型算法。并对收敛速度进行了分析。在本文中，我们提出的数值实验表明，该算法的收敛速度远远快于理论预测。给出了二元输入、二维输出经典量子信道的显式近似解，其误差在$3\times10^{-4}$范围内
2019-05-18 quant-ph
Quantum Annealing Formulation for Binary Neural Networks
The University of Adelaide（阿德莱德大学）
量子退火是构建实用量子计算机的一个很有前途的范例。与其他方法相比，量子退火技术已经扩展到更大数量的量子位。另一方面，深度学习在推动人工智能的边界方面取得了巨大成功。因此，研究潜在的改变游戏规则的技术（如量子退火机）来增强深度学习的能力是很自然的。在这项工作中，我们探索二进制神经网络，这是轻量级但功能强大的模型，通常用于资源受限的设备。从目前的二进制网络，平滑/近似的激活函数，使网络可微的训练制度出发，我们设计了一个二次无约束二进制优化配方的训练问题。虽然这个问题很棘手，即，估计二进制权重的成本与网络大小成指数关系，我们展示了如何在量子退火机上直接优化该问题，从而打开了量子计算的潜在收益。我们通过在实际量子退火机（D-Wave Advantage）上的模拟和测试实验验证了我们的配方，后者在当前技术能力允许的范围内。
2021-07-05 cs.LG quant-ph
Multi-block ADMM Heuristics for Mixed-Binary Optimization on Classical and Quantum Computers
目前，通过量子启发式方法，在当前有噪声的量子设备上解决组合优化问题被提倡用于（并且限于）具有等式约束的二进制多项式优化。这是通过使用，例如，变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）。我们提出了一种基于分解的方法，以扩大目前的方法的适用性，“二次加凸”混合二元优化（MBO）问题，从而解决了广泛的现实世界的优化问题。在MBO框架中，我们证明了交替方向乘法（ADMM）可以将MBO分解为一个二元无约束问题（可以用量子算法解决）和连续约束凸子问题（可以用经典优化求解器廉价解决）。然后，通过在Qiskit（一个开源量子计算软件开发框架）中实现的量子线路上使用VQE和QAOA进行模拟，在几个优化问题上获得的数值结果显示了该方法的有效性。
2021-02-03 math.OC quant-ph
Width Hierarchies for Quantum and Classical Ordered Binary Decision Diagrams with Repeated Test
我们考虑已知的计算模型的量子，无定数和概率版本的有序读取$k$倍分支程序或有序二元决策图与重复测试（$k$ -QOBDD，$k$ -NOBDD和$k$ -POBDD）。我们给出了由这些模型计算的布尔函数复杂性类的宽度层次，并讨论了$k$ -OBDD的不同变体之间的关系。
2017-03-23 cs.CC quant-ph
Binary Matroids and Quantum Probability Distributions
我们将量子电路中所有的门都是可交换的概率分布，并展示了这些分布何时可以有效地进行经典模拟。我们还考虑边际分布和相关系数的计算，并绘制稳定器电路的模拟和可表示拟阵的组合学之间的连接，如在20世纪90年代开发的。
2010-05-11 cs.CC quant-ph
Switching Time Optimization for Binary Quantum Optimal Control
本文研究二元量子控制优化问题，提出一种基于经典优化技术的算法框架，通过连续松弛、启发式方法和序列最小二乘规划依次优化控制切换次数与区间时长，在保证高质量控制的同时显著减少计算时间。
2023-08-06 math.OC quant-ph
A Quantum Approach for Stochastic Constrained Binary Optimization
分析和实践证据表明，量子计算解决方案优于经典的替代方案。基于量子的几何学依赖于变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）已经被数值地示出以生成高质量的解决方案来解决困难的组合问题，然而将约束结合到这样的问题一直是难以捉摸的。为此，本工作提出了一个量子启发式处理随机二次二次约束二次规划（QCQP）。识别量子线路的强度以有效地从否则难以从中采样的概率分布生成样本，训练变分量子线路以生成二进制值向量来近似求解前述随机程序。该方法建立在对偶分解，需要解决一系列明智的修改标准VQE任务。使用量子模拟器对几个合成问题实例进行的测试证实了该方法的近最优性和可行性，以及其为确定性QCQP生成可行解的潜力。
2023-01-04 math.OC quant-ph
Efficient circuit implementation for coined quantum walks on binary trees and application to reinforcement learning
IRT Saint Exupery（圣埃克苏佩里技术研究所）；Université Paul Sabatier（保罗·萨巴捷大学）；IRIT（图卢兹信息学研究所）
二叉树上的量子行走被用于许多量子算法中，以实现相对于经典算法的重要加速。这种算法作为量子电路的形式呈现出易于读取、在基于电路的量子计算机和模拟器上可执行以及资源利用最优的优点。根据通用门模型量子计算原理，我们提出了一种在二叉树上进行量子行走的量子电路构成策略。我们特别关注NAND公式求值算法，因为它在博弈论和强化学习中有许多应用。因此，我们提出了该算法的应用程序，并展示了它如何可以用来训练量子强化学习代理在两个玩家的游戏环境。
2022-10-14 cs.ET cs.LG quant-ph
Solving constrained quadratic binary problems via quantum adiabatic evolution
量子绝热演化被认为是有用的二元二次规划问题，是一个先验的无约束。对于约束问题，通常的做法是放松线性等式约束作为目标函数中的惩罚项。然而，还没有提出一种使用量子绝热方法有效处理不等式约束的方法。在本文中，我们给出了一种方法来解决的拉格朗日对偶的二元二次规划（BQP）问题的存在不等式约束，并采用这种程序中的一个分支定界框架内的约束BQP（CBQP）问题。
2018-02-09 cs.ET math.OC quant-ph
Quantum Discriminator for Binary Classification
Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）；University of Tennessee（田纳西大学）
量子计算机具有在高维空间中相对快速运行的独特能力-这是为了使它们比经典计算机具有竞争优势。在这项工作中，我们提出了一种新的量子机器学习模型，称为量子鉴别器，它利用了量子计算机在高维空间中操作的能力。使用量子-经典混合算法在O（NlogN）时间内训练量子推理机，并且在通用量子计算机上在线性时间内执行推理。量子编码器将从给定数据中提取的二进制特征以及初始化为零状态的预测量子位作为输入，并输出预测标签。在Iris数据集上分析了该算法的性能，仿真结果表明该算法的准确率可达99%。
2022-01-28 cs.LG quant-ph stat.ML
