Recommending Solution Paths for Solving Optimization Problems with Quantum Computing
针对量子计算求解优化问题时路径选择难的问题，提出含新型抽象层的推荐框架，可模块化集成多种技术并公平比较，在CVRP上验证了有效性，还明确了自动化层的设计要求与挑战。
2023-10-10 quant-ph
Towards Efficiently Solving Quantum Traveling Salesman Problem
提出了一个有效求解量子计算模型近似旅行商问题的框架。TSP的现有表示引入了不对应于任何排列的额外状态。我们提出了一个有效的和直观的编码TSP在量子计算范例。使用这种表示，并假设高斯分布的旅游长度，我们给出了一个算法来解决近似TSP（欧几里德）BQP资源范围内。将此策略推广到任意分布，我们提出了一个基于预言机的量子算法来求解近似TSP。我们提出了一个实现的预言在量子对应的PP。
2004-11-02 quant-ph
Practical quantum computing on encrypted data
对加密数据执行计算的能力是保护客户隐私的强大工具，特别是在当今的云计算和分布式计算时代。在隐私方面，经典技术所能实现的最佳解决方案不幸地不是无条件安全的，因为它们依赖于黑客的计算能力。在这里，我们从理论上研究，并实验证明与高斯位移和压缩操作，量子解决方案，实现了无条件的安全性，用户的隐私使用的实用技术的连续变量。我们演示了客户端和服务器之间的两种方式高达10公里的损失，并表明仍然可以实现安全性。我们的方法提供了许多实际的好处，最终可以使这种量子技术在未来基于云的计算网络中得到潜在的广泛采用。
2016-07-25 quant-ph
QUBO formulations for numerical quantum computing
随着量子计算机的出现，许多量子计算算法正在被开发。求解线性方程组是几乎所有科学和工程中最基本的问题之一。Harrow-Hassidim-Lloyd算法是一种用于在门模型量子计算机上求解线性系统的里程碑式的量子算法，它被发明出来，并且已经开发出了几种先进的变体。对于给定的n × n矩阵A和向量b，我们将找到满足Ax=b的向量x的无约束二元优化（QUBO）模型。为了制定一个线性系统解决问题的QUBO模型，我们利用一个线性最小二乘问题的解决方案的二进制表示。我们在D-Wave系统上验证了这些QUBO模型，并讨论了结果。对于一个简单的系统，我们提供了一个Python代码来计算表征变量之间关系的矩阵，并打印可以直接在D-Wave系统中使用的测试代码。
2022-01-23 quant-ph
Industry applications of neutral-atom quantum computing solving independent set problems
本文探讨中性原子量子计算在求解独立集问题上的工业应用，介绍里德伯哈密顿量编码方法，并展示其在电信、物流、金融等领域的广泛适用性及高效实现策略。
2024-01-16 quant-ph
Solving Differential-Algebraic Equations in Power System Dynamic Analysis with Quantum Computing
本文提出用量子计算求解电力系统动态分析中的高维非线性 DAEs：经符号指标约简转为 ODE、振幅编码并结合截断 Taylor 展开的 Hamiltonian 模拟与量子线性求解器，实现对数维度多项式复杂度的准确求解。
2024-03-05 quant-ph
Towards practical and massively parallel quantum computing emulation for quantum chemistry
量子计算正在超越其早期阶段，并寻求在化学和生物医学科学中的商业应用。在当前嘈杂的中尺度量子计算时代，量子资源过于稀缺，无法支持这些探索。因此，在经典计算机上仿真量子计算对于开发量子算法和验证量子硬件具有重要的意义。然而，现有的模拟器大多遭受内存瓶颈，因此开发大规模量子化学计算的方法仍然具有挑战性。在这里，我们展示了一个高性能和大规模并行变分量子本征求解器（VQE）模拟器的基础上矩阵乘积状态，结合嵌入理论解决大规模量子计算仿真的量子化学HPC平台上。我们应用这种方法来研究乙烷的扭转势垒以及蛋白质与配体相互作用的定量。我们最大的模拟达到了$1000$量子位，并在新的Sunway超级计算机上实现了$216.9$ PFLOPS的性能，这为量子化学的量子计算仿真奠定了基础
2023-03-07 quant-ph
Quantum Computing for Industrial Electromagnetics: Applicability and Case Studies in Solving Maxwell's Equations
Leonardo S.p.A.（莱昂纳多公司）
该研究将HHL与QSVT算法用于FDTD离散麦克斯韦方程的线性系统求解，在工业电磁学用例中验证了量子计算的适用性，发现QSVT精度更高且矩阵条件数饱和可适配工业规模。
2026-08-12 quant-ph
Variational quantum algorithm based on the minimum potential energy for solving the Poisson equation
计算机辅助工程技术在现代工程发展中是不可缺少的。特别是，偏微分方程通常用于模拟物理现象的动力学，但非常大的系统通常在合理的计算时间内难以处理，即使使用超级计算机。为了克服经典计算的固有局限性，我们提出了一种求解泊松方程的变分量子算法，该算法可以在有噪声的中等规模量子器件中实现。该方法将泊松方程的总势能定义为哈密顿量，并将其分解为泡利算子和简单观测量的线性组合。然后，相对于参数化的量子态，使哈密顿量的期望值最小化。由于分解项的数量与问题的大小无关，因此该方法需要相对较少的量子测量。数值实验表明，与经典计算方法和变分量子方法相比，该方法具有更快的计算速度。我们相信，我们的方法使量子计算机辅助技术更接近未来工程开发中的应用。代码可在https://github.com/ToyotaCRDL/VQAPoisson上获得。
2022-04-25 quant-ph
Facilitating Practical Fault-tolerant Quantum Computing Based on Color Codes
本文通过引入带错误率权重的译码图提升6,6,6颜色码阈值，首次研究颜色码晶格手术电路级译码，并提出具有最低逻辑错误率的新状态注入协议，推动实用容错量子计算。
2024-06-02 quant-ph
Selected topics of quantum computing for nuclear physics
核物理学的基础理论是由量子规范场与物质耦合描述的，它具有根本的重要性，但对经典计算机的模拟来说是一个巨大的挑战。量子计算为研究和理解核物理提供了一种可能的变革性方法。随着量子处理器规模的不断扩大和量子算法的不断改进，用于模拟量子规范场和核物理的数字量子模拟方法得到了广泛的关注。在这篇综述中，我们的目的是总结最近的努力解决核物理与量子计算机。我们首先用量子计算的语言讨论核物理的一个公式。特别地，我们回顾了量子规范场~（包括阿贝尔和非阿贝尔）及其与物质场的耦合如何在量子计算机上被映射和研究。然后介绍了求解量子系统静态性质和实时演化的相关量子算法，并展示了它们在核物理中的广泛应用，包括格点规范场的模拟、核子和原子核结构的求解、量子场论中散射模拟的量子优势、非平衡动力学等，最后对未来的工作进行了简要的展望.
2020-11-03 quant-ph
Hybrid Meta-Solving for Practical Quantum Computing
针对量子优化优势难以落地的问题，提出Hybrid Meta-Solving混合元求解方法，结合经典与量子优化技术，通过问题分解和半自动构建求解器，在ProvideQ原型中实现并验证了工业适用性，效率不低于经典技术且具备未来超越潜力。
2024-05-15 cs.SE quant-ph
Practical Topological Cluster State Quantum Computing Requires Loss Below 1%
当量子比特在计算过程中消失时，表面码就不能使用了;相反，一种被称为拓扑簇态的变体是必要的。它的门错误阈值为0.75%，并且只需要在2D量子位阵列上的最近邻相互作用。先前使用此代码进行的损失容限工作仅考虑测量期间量子位消失。首先，我们还包括两个量子比特门和初始化过程中的量子比特丢失，然后额外考虑当邻居试图与不存在的量子比特纠缠时发生的相互作用错误。在这样做时，我们表明，即使是我们最好的情况下，需要低于1%的损失率，以避免相当大的空间-时间开销。
2014-09-17 quant-ph
A Practical Open-Source Software Stack for a Cloud-Based Quantum Computing System
本文提出全栈开源量子计算系统OQTOPUS，覆盖云环境构建、系统运维及靠近量子计算机的transpiler、多程序并行和错误缓解等关键功能，并通过真实量子计算机实验验证，旨在降低量子计算领域进入门槛并推动标准化与开发者社区建设。
2025-07-31 quant-ph
A Hybrid Quantum-Classical Physics-Informed Neural Network Architecture for Solving Quantum Optimal Control Problems
本文提出一种混合量子-经典物理信息神经网络（PINN）架构，结合高斯与非高斯门的动态量子电路，基于Pontryagin最小值原理解决量子最优控制问题，并在二能级和三能级系统的量子态跃迁任务中验证了其有效性。
2024-04-23 quant-ph
Practical Quantum Reservoir Computing in Rydberg Atom Arrays
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Hefei National Laboratory, University of Science and Technology of China（合肥国家实验室，中国科学技术大学）
本文比较了单步和多步量子共振计算架构在Rydberg原子阵列中的性能，发现单步架构在面对动态相位和退相干时更稳健，而多步架构因采样噪声导致信息处理能力下降。
2026-01-31 quant-ph
Quantum Random Feature Method for Solving Partial Differential Equations
School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院）；Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然博物馆/自然科学研究院（MOE-LSC））；UnitaryLab Quantum Technology Co., Ltd.（宇量量子科技有限公司）；Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院）
提出量子随机特征方法（QRFM），利用量子计算加速经典随机特征方法求解偏微分方程，通过量子生成随机特征和配点法，实现二次加速。
2025-10-09 quant-ph
Experimental Quantum Computing to Solve Systems of Linear Equations
求解线性方程组在科学和工程的所有领域都是普遍存在的。随着数据集的快速增长，这样的任务对于经典计算机来说可能是棘手的，因为最著名的经典算法需要与变量N的数量成比例的时间。最近提出的量子算法表明，量子计算机可以在log（N）阶的时间尺度上求解线性系统，与经典计算机相比具有指数加速。在这里，我们实现了这个算法的最简单的例子，在量子计算机上求解各种输入向量的2*2线性方程组。我们使用四个量子比特和四个受控逻辑门来实现所需的每个子程序，演示了该算法的工作原理。
2013-06-03 quant-ph
Quantum Computing and Visualization Research Challenges and Opportunities
San Francisco State University（旧金山州立大学）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
本文探讨了量子计算在可视化领域中的研究挑战与机遇，重点在于量子计算平台从可行性到实际应用的过渡过程。
2026-01-11 quant-ph
QC-Adviser: Quantum Hardware Recommendations for Solving Industrial Optimization Problems
本文提出QC-Adviser原型，帮助非专家用户在无需量子计算知识的情况下选择合适的量子退火硬件，以解决工业优化问题中的硬件选择难题。
2025-09-16 cs.HC quant-ph
Quantum Computing for a Profusion of Postman Problem Variants
在本文中，我们研究的可行性解决中国邮递员问题，图路由优化问题，以及它的许多变种的量子退火设备。考虑的路由问题的变体包括图形类型，定向变化的权重，参与路由的各方的数量，等等。我们把重点放在解释如何转换成二次无约束二进制优化（QUBO）问题，量子退火设备的两个等价的自然范例之一。我们还扩大了以前发现的算法解决中国邮递员问题的封闭无向图，以减少在问题中使用的约束和变量的数量。根据在D-Wave 2000 Q和Advantage上实施的结果，讨论了最佳退火参数设置和约束权重值。从经典，纯量子，混合算法的结果进行了比较。
2022-08-17 quant-ph
Practical Quantum Computing: The value of local computation
随着我们进入有用的量子计算机时代，我们需要更好地理解经典支持硬件的局限性，并开发缓解技术以确保有效的量子比特利用。在本文中，我们讨论了近期量子计算机中的三个关键瓶颈：中央处理单元（CPU）和量子处理单元（QPU）之间的数据传输所产生的带宽限制，往返通信硬件中的延迟延迟，以及高错误率驱动的时序限制。在每种情况下，我们考虑一个近期的量子算法来突出瓶颈：随机基准测试，以展示带宽限制，自适应噪声，中间尺度量子（NISQ）时代的算法的延迟瓶颈和量子纠错技术，以突出量子比特错误率的限制。在所有这三种情况下，我们讨论了这些瓶颈是如何出现在当前的范例中执行所有的经典计算的CPU上，以及如何通过提供访问本地经典计算资源的QPU来缓解这些问题。
2020-09-17 quant-ph
Solving Drone Routing Problems with Quantum Computing: A Hybrid Approach Combining Quantum Annealing and Gate-Based Paradigms
TECNALIA（泰克纳利亚技术研究中心）；Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（巴斯克研究与技术联盟）；National Centre for Scientific Research “Demokritos”（德谟克利特国家科学研究中心）；Fraunhofer Institute for Open Communication Systems (FOKUS)（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所）
本文提出名为Q4DR的混合量子计算方法，结合QAOA聚类与量子退火求解无人机路径规划问题，经三类含现实约束的复杂用例验证有效，拓展了量子计算在物流规划领域的应用场景。
2025-03-21 cs.AI cs.ET quant-ph
Quantum Newton's method for solving system of nonlinear algebraic equations
CAS Key Laboratory of Quantum Information, University of Science and Technology of China（中国科学院量子信息重点实验室，中国科学技术大学）；Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院）；Origin Quantum Computing（本源量子计算）
本文提出量子牛顿方法用于求解非线性方程组，通过量子线性系统求解器和量子重构技术，实现亚线性复杂度的量子优势。
2021-09-17 quant-ph
Combinatorial optimization solving by coherent Ising machines based on spiking neural networks
本研究设计了一种由反对称耦合的简并光学参量振荡器脉冲和耗散脉冲构建的光学脉冲神经网络，并引入非线性传递函数，数值证明该脉冲神经网络-相干伊辛机在组合优化问题上性能优异，有望推动神经计算与光学计算的新应用。
2023-10-20 cs.NE quant-ph
A polynomial quantum computing algorithm for solving the dualization problem
针对素单调布尔函数的对偶化判定问题，本文提出一种多项式时间量子计算算法，解决了该问题的判定版本求解。
2023-08-28 cs.CC cs.DM quant-ph
Teaching quantum computing to computer science students: Review of a hands-on quantum circuit simulation practical
本研究通过动手实践帮助计算机科学学生深入理解量子计算的基本概念和模拟方法。
2025-11-21 cs.ET math.QA physics.ed-ph
Solving Combinatorial Optimization Problems on a Photonic Quantum Computer
本文研究光子量子计算求解组合优化问题，概述了针对不同量子架构的算法，并在8量子模式设备上通过实验与模拟验证了其在 Max-Cut 和作业车间调度等问题上的性能。
2024-09-19 cs.PF quant-ph
Practical Few-Atom Quantum Reservoir Computing
University of Arizona（亚利桑那大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文提出一种仅由光学腔内少数二能级原子组成的实用量子储备计算框架，通过Mackey-Glass时间序列预测和正弦平方波形分类任务验证其在记忆保持与非线性处理上优于经典储备计算，并展示性能随原子数增加而提升。
2025-11-08 cond-mat.dis-nn quant-ph
Teaching quantum information technologies and a practical module for online and offline undergraduate students
《量子信息技术与应用模块》是上海交通大学面向工科类本科生开设的一门新课程。我们为量子计算开发了一个全面的课程，涵盖了量子硬件，量子算法和应用。量子计算方法主要包括通用数字量子计算、模拟量子计算和针对噪声中尺度量子技术的混合量子-经典变分量子计算。此外，我们还设置了一个实践模块，使学生更接近实际行业的需求。学生们将组成一个三人小组，使用任何量子方法来解决优化，金融，机器学习，化学和生物学等领域的问题。此外，这门课程被选为交通全球虚拟课堂计划，因此它是开放给全球学生在环太平洋大学协会在同一时间与离线学生，在一个专门更新的教室。本课程在课程开发、实践模块设置和混合学习等方面的努力使其成为量子科学与技术教育的一个很好的案例研究。
2021-12-13 physics.ed-ph quant-ph
Solving reaction dynamics with quantum computing algorithms
本文提出基于Trotter近似和量子相位估计的量子算法，通过格点上量子比特高效映射求解核物理响应函数，并分析了基态制备、电路深度与硬件噪声要求。
2025-08-19 nucl-th quant-ph
Solving the Traveling Salesman Problem via Different Quantum Computing Architectures
Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）；New York University（纽约大学）；Quantum Computing Inc.（量子计算公司）
研究对比了SA、QUBO-Ising、QAOA和QPE等多种光子与量子计算架构在求解TSP问题上的表现，发现门控量子计算机受限于噪声仅能处理6个节点，而Ising架构可扩展至18个节点且相比经典方法具显著时间优势。
2025-04-01 cs.AI math-ph math.MP
Focusing on the Hybrid Quantum Computing -- Tabu Search Algorithm: new results on the Asymmetric Salesman Problem
TECNALIA, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（特克纳利亚，巴斯克研究与技术联盟（BRTA））；Instituto Ibermatica de Innovacion（伊贝尔马蒂卡创新研究所）
量子计算是一种新兴的范式，在当前的科学和技术界聚集了大量的人气。量子计算被广泛认为是计算的下一个前沿，但它仍处于发展的黎明。因此，当前的求解系统在性能和能力方面受到显著的限制。为了克服这些障碍，研究人员和实践者已经设计了一些有趣的方法，量子经典混合算法是最常用的解决方案之一。本文的主要目标是扩展最近提出的混合量子计算-禁忌搜索算法的结果和发现的划分问题。为了做到这一点，我们专注于我们的研究适应这种方法的非对称旅行商问题。总体而言，我们采用了六个著名的实例属于TSPLIB评估性能的量子计算-禁忌搜索算法相比，QBSolv，一个国家的最先进的分解求解器。此外，作为一个额外的贡献，这项工作还假设使用量子计算为基础的方法的非对称旅行商问题的第一个解决方案。为了促进整个社区在QC方面的研究，我们已经将项目的资源库作为开源代码发布，以供进一步应用和改进。
2021-05-03 cs.AI quant-ph
Tensor Decompositions and Adiabatic Quantum Computing for Discovering Practical Matrix Multiplication Algorithms
本文将张量分解表述为 HUBO/QUBO 并利用量子退火发现矩阵乘法算法，提出分解式与整体式两种方法，后者可从理论上搜索更快的固定长度分解。
2024-06-19 cs.DS quant-ph
Practical application-specific advantage through hybrid quantum computing
量子计算有望解决传统计算机无法解决的技术和工业问题。然而，今天的量子计算机仍然具有有限的可证明的功能，并且预计需要扩展到数百万个量子位才能实现这一吹捧的承诺。实现实际量子优势目标的可行途径是实现量子计算机和经典计算机的融合的混合操作模式。在这里，我们提出了一种基于以内存为中心的异构多处理架构的混合量子云，并将其集成到高性能计算数据中心级环境中。我们证明，利用量子云，我们的混合量子算法，包括量子编码（QuEnc），混合量子神经网络和张量网络，使优化，机器学习和仿真领域的优势。我们显示的优势，混合算法相比，标准的经典算法的计算速度和质量的解决方案。混合量子硬件和软件的进步使得量子计算在今天的实践中非常有用。
2022-05-10 cs.AR cs.SE quant-ph
Q-BEAST: A Practical Course on Experimental Evaluation and Characterization of Quantum Computing Systems
针对量子计算系统实验评估与表征学习复杂的问题，本文提出实践课程Q-BEAST，结合基础概念与实操方法，帮助学生掌握真实量子技术评估能力，支持人才培养并推动HPC与QC的融合。
2025-08-13 cs.ET math.QA physics.ed-ph
Noisy intermediate-scale quantum computing algorithm for solving an $n$-vertex MaxCut problem with log($n$) qubits
量子计算机是一种设备，与经典计算机相比，它可以更有效地解决问题。由于开发量子误差校正计算机的时间轴尚不清楚，量子计算社区已经将很多注意力集中在开发用于当前可用的噪声中等规模量子计算机（NISQ）的算法上。到目前为止，在NISQ中，优化问题是最常研究的问题之一，并且经常使用量子近似优化算法（QAOA）来解决。该算法以计算具有最大边分离（MaxCut）的图分区而闻名，但可以轻松计算与图相关的其他问题。在这里，我提出了一种新的量子优化算法，与QAOA相比，它使用的量子位数呈指数级减少，同时需要显着减少的量子操作来解决MaxCut问题。这种改进的性能使我能够在公共可用的5量子比特门量子计算机上划分具有32个节点的图，而无需任何预处理，例如将图划分为更小的子图。与基于门的量子计算机（如Google Sycamore）上的最新实验相比，这些结果代表了图形大小增加了40%。在量子计算机的理想模拟器上，所得到的下界为77.6%，在实际硬件基准上的解为54.9%。此外，用量子计算机的模拟器来处理由128个节点的图表示的大规模优化问题，同样没有任何预划分成更小的子问题，并且实现了67.9%的下限解。这里提出的研究为使用强大的遗传优化器与量子计算机协同工作铺平了道路
2023-02-15 physics.comp-ph quant-ph
A Review of Quantum Scientific Computing Algorithms for Engineering Problems
本文综述了量子计算的基础概念及其在工程问题中的应用潜力，强调量子算法相较于经典方法的优越性，旨在降低工程师的学习门槛并促进其实际应用。
2024-08-29 math-ph math.MP quant-ph
Quantum Complexity vs Classical Complexity: A Survey
该综述汇总了用量子计算求解复杂经典计算问题的已有研究，系统梳理相关解决方案并分类待探索的高难度开放问题，通过统计分析为后续研究提供支持。
2024-09-11 cs.CC quant-ph
Theory of Quantum Path Computing with Fourier Optics and Future Applications for Quantum Supremacy, Neural Networks and Nonlinear Schrödinger Equations
正如量子至上（QS）实验所强调的那样，可扩展性、纠错和实际问题解决是量子计算（QC）的重要挑战。量子路径计算（QPC），最近推出的线性光学为基础的QC（LOQC）作为一种非常规的设计，目标是获得可扩展性和实际问题的解决。它从经典粒子源的多平面衍射（MPD）中获得的指数增加的传播路径的干涉中采样强度。QPC首次利用经典光源和强度测量，同时不需要光子相互作用或单光子源和接收器，利用不同时刻的路径和自由纠缠投影的基于MPD的量子时间相关性。在这篇文章中，光子QPC的定义，理论建模和数值分析任意傅立叶光学或二次相位设置，同时利用高斯和厄米高斯源激光模式。解决问题的能力已经包括黎曼θ函数的部分和扩展。重要的未来应用，实施的挑战和开放的问题，如通用计算和量子线路实现确定范围的QC能力进行了讨论。这些应用包括超过$2^{100}$费曼路径的量子实验、量子神经元实现和非线性薛定谔方程的求解。
2020-07-10 physics.optics quant-ph
Quantum Computing: Theoretical versus Practical Possibility
如今，人们正在努力建造一台量子计算机。在这里，我没有介绍已经取得的成就，而是引用科学史上的类比，试图瞥见未来可能会发生什么。量子计算在原则上是可能的--没有已知的自然定律阻止它--但迄今为止证明的几个量子比特的规模扩大被证明是极其困难的。虽然这可以被视为仅仅是一个技术或实际的障碍，我认为，这种困难可能是一个症状的新的物理定律等待被发现。我还介绍了“强”和“弱”的新兴立场之间的区别。前者假设存在一个参数的临界值（这个临界值很可能与所涉及的状态的复杂性有关），在这个临界值处，量子力学描述就失效了，换句话说，量子力学将被证明是对实在的不完整描述。后者假设量子力学仍将是一个普遍有效的理论，但建造一台真正的量子计算机所需的经典资源会随着量子比特的数量而增加，这暗示了一个极限原理在起作用。
2011-10-14 physics.hist-ph quant-ph
Teaching Quantum Computing through a Practical Software-driven Approach: Experience Report
量子计算利用自然界的量子定律来实现传统计算机无法有效实现的新型算法，这可能会导致材料科学和化学等关键领域的突破。对受过量子计算基础教育的量子劳动力的需求正在迅速增长，特别是在量子编程方面。然而，很少有非专业人士的产品，很少有关于培训计算机科学和工程专业学生的最佳实践的信息。在这份报告中，我们描述了我们的经验教学本科课程量子计算使用实用的，软件驱动的方法。我们的课程围绕着通过动手编程来教授量子算法，减少了传统书面作业的重要性，而是依赖于自定进度的编程练习（“Quantum Katas”），各种编程作业和最终项目。我们观察到，课程的编程部分帮助学生内化讲座中提出的理论材料。在调查结果中，学生表示编程练习和最终项目对他们的学习过程贡献最大。我们描述了以量子编程为中心的课程的动机，讨论了本课程中使用的主要工件，并为未来改进的课程提供了我们的经验教训和最佳实践。我们希望我们的经验将有助于指导那些希望采用实用方法教授量子计算的教师，并使更多的本科课程能够将量子编程作为选修课。
2020-10-12 cs.ET physics.ed-ph quant-ph
QEnclave -- A practical solution for secure quantum cloud computing
我们介绍了一种名为QEnclave的安全硬件设备，它可以在仅使用经典控件的情况下保护量子操作的远程执行。该设备将安全飞地的经典概念扩展到量子计算，该安全飞地将计算与其环境隔离以提供隐私和防篡改。值得注意的是，我们的QEnclave只执行单量子位旋转，但仍然可以用于保护任意量子计算，即使量子位源被对手控制。更准确地说，将QEnclave连接到量子计算机，控制QEnclave的远程客户端可以安全地将其计算委托给仅使用经典通信的服务器。我们调查我们的QEnclave的安全性建模为一个理想的功能命名为远程状态旋转。我们表明，这种资源，类似于以前介绍的远程状态准备的功能，允许盲委托量子计算具有完美的安全性。我们的证明依赖于委托量子计算的标准工具。工作在抽象密码学框架，我们展示了一个远程状态准备远程状态旋转维护安全的建设。一个直接的后果是削弱了盲目委托计算的要求。虽然以前的委托协议依赖于一个客户端，可以生成或测量量子态，我们表明，这种相同的功能可以实现与客户端，只转换量子态，而不生成或测量它们。
2021-09-21 cs.CR quant-ph
Computing eigenvalues of diagonalizable matrices in a quantum computer
求解线性方程组和计算特征值是线性代数的两个基本问题。对于求解线性系统，已经发现了许多有效的量子算法。对于计算特征值，目前，我们有有效的量子算法的厄米特矩阵和酉矩阵。然而，一般情况远未得到充分理解。结合量子相位估计、求解线性微分方程的量子算法和量子奇异值估计，提出了两种计算可对角化矩阵的特征值的量子算法。量子算法的输出是本征值和相应本征向量的叠加。复杂性主要是通过求解线性常微分方程组和进行量子奇异值估计来控制的，这通常可以在量子计算机中有效地解决。在矩阵$M$是$s$ -稀疏的特殊情况下，对于仅具有实特征值的可对角化矩阵，复杂度为$\widetilde{O}(sρ^2 κ^2/ε^2)$，对于正规矩阵，复杂度为$\widetilde{O}(sρ\|M\|_{\max} /ε^2)$。这里$ρ$是特征值的上界，$κ$是特征值问题的条件，而$ε$是近似特征值的精度。我们还扩展了量子算法的对角化矩阵的复特征值的一个额外的假设。
2020-09-20 cs.NA math.NA quant-ph
A Pathway to Practical Quantum Advantage in Solving Navier-Stokes Equations
本文提出一个全栈框架，通过谱方法输入输出、综合量子电路和优化纠错，实现纳维-斯托克斯方程模拟的端到端指数级加速，资源减少两个数量级，展示了实际量子优势。
2025-09-10 cs.NA math.NA physics.comp-ph
Thermodynamic Linear Algebra
本文提出基于经典热力学的计算范式，将线性代数问题转化为耦合谐振子平衡态采样，给出求解线性方程组、矩阵逆、行列式和Lyapunov方程的算法，并证明相对数字方法具有随矩阵维度线性扩展的渐近加速。
2024-06-10 cond-mat.stat-mech cs.ET quant-ph
Quantum computing for genomics: conceptual challenges and practical perspectives
Center for Omics Sciences, IRCCS San Raffaele Scientific Institute（IRCCS圣拉法埃科学研究所组学科学中心）；Department of Astrophysics, University of Zürich（苏黎世大学天体物理系）
本文探讨了量子计算在基因组学中的应用潜力，指出其在特定优化问题中可能提供加速，但需通过严格验证以避免夸大量子优势。
2025-07-05 physics.bio-ph physics.med-ph quant-ph
Quantum computing: a view from the enemy camp
量子计算依赖于在具有许多连续自由度的量子系统内处理信息。这个想法的实际实现需要完全控制多粒子波函数的所有2^n个独立振幅，其中n>1000。从实用的角度讨论了量子计算的原理，并得出结论：在可预见的将来，不会建造工作装置。
2001-10-16 cond-mat physics.atom-ph quant-ph
Experimental Quantum Computing to Solve Network DC Power Flow Problem
目前，量子计算在电网中的实际应用还不存在。本文研究了如何使用量子计算解决一个基本的电网问题，即直流潮流。潮流是最广泛使用的电力系统分析技术，无论是作为独立应用程序还是嵌入其他应用程序中;因此，其快速、准确的解决方案对于电网运营商来说至关重要。我们的研究基于Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）量子算法，该算法在求解线性方程组时比经典算法具有理论上的加速比。利用WSCC 9总线系统对量子计算机进行了实际研究。
2021-06-26 cs.SY eess.SY quant-ph
Quantum variational solving of the Wheeler-DeWitt equation
引力相互作用的量子化的一个主要困难是，它们是由一组约束来描述的。处理这个问题的标准策略是狄拉克量子化过程，它导致惠勒-德维特方程。然而，这个方程的解只在特定的量子化约系统中才知道，包括量子宇宙学模型。因此，新的方法，使复杂的重力配置的方程求解是值得寻求的。在这里，我们提出并研究了一种新的方法来解决惠勒-德威特方程，它采用变分量子计算的方法，并有可能在量子计算机上实现。为此目的，引力系统是正规化，通过执行球面紧化的相空间。这使得系统的希尔伯特空间有限维，并允许使用$SU(2)$变量，这在量子计算中很容易处理。该方法的有效性进行检查的情况下，单位德西特宇宙。为了测试该方法的目的，已经使用了量子计算机的仿真器和IBM超导量子计算机。该方法的优点和局限性进行了讨论。
2021-11-04 gr-qc hep-th quant-ph
Advances in Josephson Junction Materials and Processes Toward Practical Quantum Computing
Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)（光州科学技术院）；Korea University（高丽大学）；The Max Planck Institute for the Structure and Dynamics of Matter (MPSD)（马普物质结构与动力学研究所）；Center for Free Electron Laser Science (CFEL)（自由电子激光科学中心）；Anyon Computing Inc.（Anyon Computing公司）
本文综述了材料科学、器件表征和纳米加工技术如何应对超导量子计算中约瑟夫森结的挑战，探讨了新型材料和工艺的发展对量子处理器的影响。
2026-04-03 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci cond-mat.supr-con
Cutting Medusa's Path -- Tackling Kill-Chains with Quantum Computing
本文提出利用量子计算和漏洞图解决网络安全问题，通过QUBO和量子退火确定补丁优先级以消除所有杀伤链，证明了量子求解时间相比经典算法的指数增长几乎保持恒定。
2022-11-24 cs.CR cs.NI cs.SY
Quantum Neural Networks for Solving Power System Transient Simulation Problem
Alfred University（阿尔弗雷德大学）
本文提出正弦友好型与多项式友好型两种QNN，通过配置时间间隔、训练点和经典优化器求解DAEs，实现两个小型电力系统暂态仿真并验证其精度与应用潜力。
2024-05-19 cs.LG cs.SY eess.SP
A Comparison of Approaches for Solving Hard Graph-Theoretic Problems
为了用公式表示可能为真的数学命题，必须确定一些基本情况。然而，许多组合问题是NP难的，并且计算复杂性使得在典型计算机上使用标准蛮力方法的研究方法变得困难。探索的一个示例问题是找到最小识别码。为了解决计算问题，探索了各种方法，包括使用Matlab的并行计算方法，使用D-Wave计算机的量子退火方法，最后使用可满足性模理论（SMT）和相应的SMT求解器。这些方法中的每一种都需要以独特的方式来表达问题。在本文中，我们解决了这些方法的计算解决方案，这个NP难问题的挑战。
2015-12-17 cs.DM cs.DS math.CO
