Experimental Simulation of Hybrid Quantum Systems and Entanglement on a Quantum Computer
我们建议利用IBM Quantum Experience量子计算系统来模拟涉及常见混合量子系统组件、氮空位中心（NV中心）和通量量子位的不同场景。我们进行了一系列的模拟实验，并展示了一个虚拟的混合系统的性质，包括它的自旋弛豫率和状态的相干性。在对应的实验调查，我们看看这样的系统的可扩展性，并表明，增加耦合NV中心的数量减少了相干时间。我们还建立了主要的错误率作为控制脉冲数的函数，在评估的保真度的四量子比特虚拟电路与模拟器。我们的研究结果表明，虚拟系统可以达到退相干和保真度值已报告的类似的物理混合系统的实验研究，观察在0.35秒的相干时间为一个单一的NV中心量子比特和保真度的范围内的0.82。因此，这项工作建立了一个有效的模拟测试协议，不同的技术进行测试和分析之前，实验研究或作为补充措施。
2019-11-13 quant-ph
Quantum Computer Control using Novel, Hybrid Semiconductor-Superconductor Electronics
受最近对量子计算的兴趣和最近对用于控制电子学的低温CMOS的研究的启发，本文提出了一种用于工程可扩展计算系统的混合超导体-超导体方法，该方法在室温和低温有效载荷的温度之间的梯度上操作。这种混合计算机架构将对量子计算机、可扩展传感器和量子互联网具有独特的适用性。这种方法是由低温绝热晶体管电路（CATCs）实现的，这是一种使用绝热电路来大幅降低冷却要求的新方法。在CATC和第二种技术（例如约瑟夫森结（JJ）或低温CMOS）的混合芯片中，CATC补充了第二种技术的速度、功率和密度，并且成为长期寻求的低温存储器。本文描述了CATC混合电路的高级设计原理，量子计算机控制系统包括CATC存储器，一个类似FPGA的逻辑模块，使用CATC进行密集配置逻辑和JJ进行快速配置逻辑，以及I/O子系统，包括微波调制器和低频控制信号。
2019-12-15 cs.ET quant-ph
Unsupervised Machine Learning on a Hybrid Quantum Computer
机器学习技术已经导致计算的统计模型的广泛采用。量子处理器上原生可用的统计分布是经典可用的统计分布的超集。利用这个属性有可能加速或以其他方式改善机器学习相对于纯粹的经典性能。实现这一目标的一个关键挑战是学习将经典计算资源和传统学习技术与通用量子处理器的新兴功能相结合。在这里，我们通过训练一个19量子比特的门模型处理器来解决聚类问题，这是无监督学习中的一个基本挑战，从而展示了这种杂交。我们使用量子近似优化算法结合无梯度贝叶斯优化训练量子机。这种量子/经典的混合算法表现出鲁棒性现实的噪声，我们发现的证据表明，经典的优化可以用来训练周围的相干和不相干的缺陷。
2017-12-15 quant-ph
Variational Consistent Histories as a Hybrid Algorithm for Quantum Foundations
虽然量子计算机被预测有许多商业应用，但很少有人关注它们解决量子力学基础问题的潜力。在这里，我们专注于量子计算机的效用一致的历史形式主义，这是以前被用来研究量子宇宙学，量子悖论，量子到经典的过渡。我们提出了一个变分混合量子经典算法寻找一致的历史，这应该振兴兴趣，这种形式主义，允许经典不可能的计算进行。在我们的算法中，量子计算机评估退相干泛函（在量子比特数和历史次数方面都具有指数加速），并且经典优化器调整历史参数以提高一致性。我们在云量子计算机上实现了我们的算法，以找到磁场中自旋的一致历史，并在模拟器上观察手性分子经典性的出现。
2019-08-12 quant-ph
Noise threshold and resource cost of fault-tolerant quantum computing with Majorana fermions in hybrid systems
研究了由Majorana费米子和拓扑无保护量子系统（如超导电路或量子点）组成的系统中的容错量子计算.拓扑无保护的量子系统引起的错误需要用纠错方案来纠正，例如，表面码。我们发现，这种混合拓扑量子计算机的纠错性能并不优于一个正常的量子计算机，除非马约拉纳费米子的拓扑电荷是不受噪声的影响。如果改变拓扑电荷的错误很少发生，那么容错阈值就比普通量子计算机的阈值高得多，并且表面编码逻辑量子比特可以仅用几十个拓扑量子比特来编码，而不是大约一千个普通量子比特。
2016-09-16 quant-ph
Nonlinear regression based on a hybrid quantum computer
South China Normal University（华南师范大学）；Nanjing University（南京大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
将非线性引入量子机器学习对于学习复杂的输入输出映射至关重要。在这里，我们提出了量子算法的非线性回归，其中非线性引入的特征映射时，载入经典数据到量子态。我们的实现基于混合量子计算机，利用离散和连续变量，因为它们能够编码新的特征和处理信息的效率。我们提出的编码方案，可以实现著名的多项式和高斯核岭回归，与指数加速的样本数。
2018-08-29 cs.LG quant-ph
Hybrid quantum-classical algorithms and quantum error mitigation
量子计算机可以利用希尔伯特空间，其维度随着量子比特的数量呈指数增长。在实验中，谷歌团队最近通过使用具有超过50个量子位的噪声中间尺度量子（NISQ）设备实现了量子霸权。然而，什么可以在NISQ设备上实现的问题仍然没有得到充分的探讨，发现这些设备的有用任务是一个相当感兴趣的话题。量子-经典混合算法通过将量子计算机与经典计算机相结合而被认为非常适合在NISQ设备上执行，并且有望成为量子计算的第一个有用的应用。与此同时，减少量子处理器上的错误对于获得可靠的结果也至关重要。在这篇文章中，我们回顾了混合量子经典算法和量子错误缓解技术的基本结果。由于NISQ器件的量子计算是一个积极发展的领域，我们希望这篇评论是一个有用的基础，为未来的研究。
2020-11-02 quant-ph
MPStab: an hybrid stabilizers tensor-network quantum circuit simulator
University of Trieste（的里雅斯特大学）；Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Trieste Section（意大利国家核物理研究所的里雅斯特分部）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究组织（日内瓦））；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
介绍基于稳定器和张量网络混合形式的量子电路模拟器MPStab，用于模拟量子系统，通过展示其软件包、功能及探究性能，助力经典计算机模拟量子系统技术发展，明确量子计算机能力范围。
2026-07-28 quant-ph
Depth-First Grover Search Algorithm on Hybrid Quantum-Classical Computer
我们演示了混合量子经典计算机的详细构造。在此基础上，阐述了幅值截取的概念。然后，它被嵌入到深度优先搜索和Grover算法的组合，产生一种新的方法，深度优先Grover搜索（DFGS），处理多解搜索问题的非结构化数据库的解决方案的数量未知。我们的新算法实现了平均复杂度为$\mathcal{O}(m\sqrt{N})$，其性能与普通Grover搜索一样有效，并且对于所有元素都是解的情况，具有手动确定的常数$p$的$\mathcal{O}(\sqrt{p}N)$复杂度，其中普通Grover搜索将退化为$\mathcal{O}(N\sqrt{N})$。相比之下，DFGS算法具有更强的鲁棒性和稳定性。
2022-10-12 cs.DS quant-ph
A hybrid algorithm framework for small quantum computers with application to finding Hamiltonian cycles
最近的工作表明，量子计算机可以多项式加速某些SAT求解算法，即使可用量子位的数量明显小于变量的数量。在这里，我们概括这种方法。我们提出了一个框架，混合量子经典算法，利用量子计算机显着小于问题的大小。给定量子计算机与实例大小的任意小的比率，我们实现了经典分治算法的多项式加速，前提是满足时间和空间效率的某些标准。我们演示了如何使用这种方法来增强三次汉密尔顿循环问题的Eppstein算法，并针对量子位数量与图大小的任何比例实现多项式加速。
2019-07-02 cs.CC cs.DS quant-ph
Leveraging Analog Neutral Atom Quantum Computers for Diversified Pricing in Hybrid Column Generation Frameworks
Institut quantique（量子研究所）；Université de Sherbrooke（舍布鲁克大学）
本文提出利用类原子量子计算机改进混合列生成算法，通过引入Make_Diff技术提升样本多样性，实现与精确求解器的竞争性能。
2026-02-27 quant-ph
VQNet: Library for a Quantum-Classical Hybrid Neural Network
深度学习是实现人工智能的现代方法。存在许多框架来实现机器学习任务;然而，性能受到计算资源的限制。使用量子计算机来加速训练是一种很有前途的方法。变分量子线路（VQC）由于可以在近场量子计算机上运行而受到广泛关注。在本文中，我们建立了一个新的框架，将传统的机器学习任务与VQC相结合。用户可以在神经网络中实现可训练的量子操作。这个框架能够训练量子-经典混合任务，并可能导致量子机器学习的新领域。
2019-01-26 quant-ph
Strongly Contracted N-Electron Valence State Perturbation Theory Using Reduced Density Matrices from a Quantum Computer
我们介绍QRDM-NEVPT 2：强收缩N电子价态$2^{nd}$阶微扰理论（SC-NEVPT 2）的混合量子-经典实现，其中捕获静态相关效应的完全活性空间配置相互作用（CASCI）步骤被在量子计算机上执行的模拟所取代。随后，在量子器件上测量的n粒子约化密度矩阵（n-RDM）直接用于经典的SC-NEVPT 2计算，其近似地恢复剩余的动态电子相关效应。我们还讨论了使用累积量展开来近似整个4-RDM矩阵或仅其零点。除了无噪声的状态矢量量子模拟，我们展示了，第一次，一个混合量子经典多参考微扰理论计算，与量子计算机上进行的量子部分。
2022-10-11 quant-ph
Quantum optimal control with quantum computers: an hybrid algorithm featuring machine learning optimization
我们发展了一种量子-经典混合算法来求解激光脉冲作用下分子的最优布居转移问题。在量子计算机上模拟激光脉冲下分子波函数的演化，而最佳脉冲通过机器学习（进化）算法迭代成形。本文讨论了在量子计算机上对n电子波函数进行编码的方法，导出了实现其量子模拟的电路，并讨论了在运算次数方面的可扩展性。提供了噪声中等规模量子设备（IBM Q X2）的性能，以评估当前的技术差距。此外，在量子仿真器上对混合算法进行了测试，以比较进化算法与标准算法的性能。我们的研究结果表明，这样的算法是能够优于下坡单纯形法的优化，并提供性能相媲美的更先进的（但量子计算机不友好）的算法，如Rabitz的。
2021-02-24 physics.chem-ph physics.comp-ph quant-ph
hqQUBO: A Hybrid-querying Quantum Optimization Model Validated with 16-qubits on an Ion Trap Quantum Computer for Life Science Applications
本文提出混合查询量子优化模型hqQUBO，结合VQE与淬火CVaR方案，将量子资源缩减至O(NL)规模，并在16比特离子阱量子计算机上实现了生命科学中MSA任务的大规模数字模拟，取得最优性能。
2025-06-02 quant-ph
Hybrid quantum-classical approach to correlated materials
量子系统控制的最新改进使得在十年内最终建造量子计算机似乎是可行的。虽然已经表明这样的量子计算机原则上可以解决某些小的电子结构问题和理想化的模型哈密顿量，但直接解决复杂相关材料的高度相关问题似乎需要大量的资源。在这里，我们表明，通过使用混合量子经典算法，将一个小的量子计算机的功率到经典嵌入算法的框架，复杂的相关材料的电子结构可以有效地处理使用量子计算机。在我们的方法中，量子计算机解决了一个小的有效量子杂质问题，该问题是通过量子和经典计算之间的反馈回路自洽确定的。使用量子计算机可以进行比任何已知的经典算法更大和更精确的模拟，并且一旦具有大约100个逻辑量子比特的小型量子计算机可用，就可以解决量子材料中的许多悬而未决的问题。
2016-08-29 cond-mat.str-el quant-ph
Solving combinatorial problems by two D_Wave hybrid solvers: a case study of traveling salesman problems in the TSP Library
D_Wave量子计算机是一种模拟设备，可以近似优化问题的最优解。TSP库中的旅行商问题太大，无法在D_Wave量子计算机DW_2000Q_6上处理。我们报告有利的近似解决最小的，对称旅行推销员问题的TSP库中的两个D_Wave混合求解器，ESTA和LeapHybridSampler。这是关于新量子工具对已研究问题的结果的有用工作。预计在硬件升级时，它将显示出一条量子前进的道路，但会出现更大的问题。此外，这项工作表明，TSP库是一个基准源的量子处理组合问题。混合求解器以D_Wave专有信息的方式结合了量子和经典方法。结果表明，与LeapHybridSampler的结果相比，ESTO的结果更接近最优。我们发现，随着问题规模的增加，与最优解的误差百分比也在增加，这与D-Wave_s量子计算机上对其他优化问题的结果是一致的。附录包含TSP库中两个非对称旅行商问题的两个混合求解器的结果。同样，与LeapHybridSampler的结果相比，ESTO的结果更接近最优，这表明ESTO在旅行商问题上优于LeapHybridSampler。
2021-06-08 quant-ph
Resource-Efficient Hybrid Quantum-Classical Simulation Algorithm
针对中间时间步提取量子特性的计算瓶颈，提出一种混合模拟器，利用FTQC设备和量子时间传播子高效模拟大型系统量子动力学，无优化子例程且避免贫瘠高原问题，显著节省量子资源。
2025-03-07 quant-ph
Hybrid quantum computing with ancillas
在构建实用量子计算机的过程中，重要的是使用有效的方案来执行基本量子操作，量子计算机程序就是从这些基本量子操作构建的。必须平衡良好保护的量子数据和快速量子操作的对立要求，以在整个计算过程中保持量子信息的完整性。量子操作的一个重要方法是使用额外的量子系统-辅助系统-与量子数据寄存器相互作用。Ancillas可以调解分离的量子寄存器之间的相互作用，并且通过为每个量子操作使用新的Ancillas，可以更长时间地保持数据完整性。这篇综述概述了门模型量子计算机体系结构的基本概念，包括信息编码的不同可能形式-从二进制到连续变量-并更详细地描述了主要类型的辅助介导量子操作如何提供有效的量子门。
2016-04-01 quant-ph
Collective neutrino oscillations on a quantum computer with hybrid quantum-classical algorithm
本文研究两种味集体中微子振荡的量子模拟，通过 Cartan 分解最小化 CNOT 门并结合混合量子-经典算法，提升 NISQ 设备上的抗噪性与计算效率。
2023-08-17 hep-ph hep-th quant-ph
Multiple Query Optimization using a Hybrid Approach of Classical and Quantum Computing
Zurich University of Applied Sciences（苏黎世应用科学大学）；European Centre for Living Technology (ECLT)（欧洲生命技术中心（ECLT））
量子计算有望比经典计算机更有效地解决化学，物理和数学中的困难优化问题，但需要具有数百万量子比特的容错量子计算机。为了克服当今量子计算机引入的错误，使用了结合经典计算机和量子计算机的混合算法。在本文中，我们解决的多个查询优化问题（MQO），这是一个重要的NP-难问题，在该地区的数据密集型问题。我们提出了一种新型的经典-量子混合算法来在基于门的量子计算机上求解MQO。我们对我们的算法进行了详细的实验评估，并将其性能与采用量子退火机（另一种类型的量子计算机）的竞争方法进行了比较。我们的实验结果表明，我们的算法目前只能处理小问题的大小，由于有限的数量的量子比特可在基于门的量子计算机相比，量子计算机基于量子退火。然而，我们的算法显示出接近99%的量子比特效率，与最先进的实现相比几乎高出2倍。最后，我们分析了我们的算法如何扩展到更大的问题规模，并得出结论，我们的方法在近期的量子计算机中显示出有希望的结果。
2021-07-22 cs.AI cs.DB quant-ph
Implementable Hybrid Quantum Ant Colony Optimization Algorithm
我们提出了一种新的混合量子算法的基础上，经典的蚁群优化算法产生近似解的NP难问题，特别是优化问题。首先，我们讨论了一些以前提出的量子蚁群优化算法，并在此基础上，我们开发了一个改进的算法，可以真正实现在近期的量子计算机。我们的迭代算法只编码信息素和量子态的探索参数，而代之以经典计算机的数值结果的计算。为了利用量子计算能力并生成新的可能的解作为态的叠加，使用了一种新的引导探索策略。这种方法对于解决约束优化问题特别有用，我们可以有效地实现新路径的探索，而不必在测量状态之前检查路径与解的对应性。作为NP难问题的一个例子，我们选择解决二次分配问题。通过对无噪声量子线路的仿真和在IBM量子计算机上的实验，验证了算法的有效性。
2021-11-26 quant-ph
Quantum algorithms for simulating systems coupled to bosonic modes using a hybrid resonator-qubit quantum computer
本文提出利用超导量子比特与微波谐振器混合架构直接表示玻色模式，推导高效量子算法并在IQM Resonance云平台上首次实现含计算谐振器的数字量子模拟。
2025-04-11 quant-ph
A Hybrid Quantum Solver for Gaussian Process Regression
Institute of Vehicle Concepts, German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心车辆概念研究所）；Institute for AI Safety and Security, German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心人工智能安全与防护研究所）
针对高斯过程回归中矩阵求逆的立方级计算瓶颈，提出采用变分量子线性求解器这一混合量子-经典算法进行推理，实验表明其回归质量与经典方法相当。
2025-10-17 quant-ph
'Photosynthetic' Quantum Computers?
量子计算机在自然界中已经存在了吗？有人建议他们这样做。光合作用是“量子计算机”组件可能在复杂生物系统的“经典”世界中发挥作用的一个例子。一个“翻译”的标准代谢描述的“前端”光捕获复杂的光合作用到量子计算机的语言。生物系统代表了一种尚未开发的资源，可以用来思考混合量子-经典计算机的设计和操作，并扩展我们目前对自然界中“量子计算机”的定义的概念。
2001-08-20 quant-ph
Quantum classical hybrid neural networks for continuous variable prediction
在这十年内，量子计算机预计将在处理能力方面超过传统计算机，并对各种商业领域产生颠覆性影响。据预测，金融业将是最早从量子计算中受益的行业之一，无论是短期还是长期。在这项研究工作中，我们使用混合量子神经网络提出了一种用于连续变量预测的量子机器学习方法。
2023-03-09 q-fin.CP quant-ph
Quantum-classical hybrid algorithm using an error-mitigating $N$-representability condition to compute the Mott metal-insulator transition
分子电子结构的量子算法已经开发出比经典算法更低的计算尺度，但新兴的量子硬件远远不能满足实验实现所需的相干性，连通性和门误差。在这里，我们提出了一类量子经典混合算法，计算能量从一个双电子约化密度矩阵（2-RDM）。2-RDM受$N$可表示性条件约束，该条件用于表示$N$ -电子波函数，其减轻来自量子线路的噪声。我们计算了双态H $_{3}$分解成三个氢原子的强关联解离。混合量子经典计算机将全构型相互作用的能量匹配到0.1 kcal/mol，即“化学准确度”的十分之一，即使在解离的强相关极限下也是如此。此外，计算的单电子RDM的空间局部性表明，量子计算机准确地预测莫特金属-绝缘体转变。
2020-04-16 quant-ph
Training Computer Scientists for the Challenges of Hybrid Quantum-Classical Computing
针对量子计算课程与计算机科学课程脱节的问题，本文设计了一门混合量子-经典系统课程，培养学生分解应用并实现混合计算任务的能力，以弥合课程缺口。
2024-03-01 cs.DC cs.ET physics.ed-ph
A Survey on Integrating Quantum Computers into High Performance Computing Systems
本文系统综述了将量子计算机集成到高性能计算系统中的研究，梳理107篇文献并分为七类，分析混合量子-经典系统的硬件与软件栈，指出工具发展迅速但亟需接口与方法标准化以促进协同。
2025-07-04 cs.ET quant-ph
Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks
深度学习已被证明能够在特定环境或背景下比人类更好地识别数据模式。并行地，量子计算已经证明能够用少量的门操作输出复杂的波函数，这可以产生经典计算机难以产生的分布。在这里，我们提出了一个混合量子经典卷积神经网络（QCCNN），灵感来自卷积神经网络（CNN），但适用于量子计算，以增强特征映射过程。QCCNN在量子比特数量和电路深度方面对目前有噪声的中等规模量子计算机是友好的，同时保留了经典CNN的重要特征，如非线性和可扩展性。我们还提出了一个自动计算混合量子-经典损失函数梯度的框架，该框架可以直接应用于其他混合量子-经典算法。我们通过将其应用于俄罗斯方块数据集来展示这种架构的潜力，并表明QCCNN可以完成分类任务，其学习精度超过经典的CNN。
2021-08-04 quant-ph
Quantum Robustness Verification: A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Certification Algorithm
近年来，量子计算机及其算法取得了重大进展，表明了量子计算（QC）的重要性。特别是组合优化作为近期量子计算机的应用领域获得了很多关注，通过量子近似优化算法使用基于门的QC和通过使用伊辛模型的量子退火。然而，在现实世界的应用中，证明比经典方法的优势仍然是一个活跃的研究领域。在这项工作中，我们研究了ReLU网络的鲁棒性验证，其中涉及解决多变量混合整数规划（MIP），作为实际应用。传统上，完整的验证技术与大型网络的组合空间呈指数增长，这意味着现实的网络是很难被验证的经典方法。为了缓解这个问题，我们建议使用QC进行神经网络验证，并引入一个混合量子过程来计算可证明的证书。通过Benders分解，我们将MIP分解为一个二次无约束二元优化和一个线性规划，分别用量子计算机和经典计算机求解。我们进一步改进现有的混合方法的基础上的Benders分解，减少总的迭代次数，并把所需的量子位的最大数量的限制。我们表明，在一个模拟的环境中，我们的证书是健全的，并提供了近似问题所需的量子位的最小数量的界限。最后，我们在模拟和量子硬件上评估我们的方法。
2022-08-12 quant-ph
Variational ansatz-based quantum simulation of imaginary time evolution
虚时间演化是研究量子系统的有力工具。虽然可以使用经典计算机进行模拟，但时间和内存需求通常随系统大小呈指数级增长。相反，量子计算机可以有效地模拟量子系统，但不能模拟非幺正虚时间演化。提出了一种在混合量子计算机上模拟虚时间演化的变分算法。我们用这个算法来寻找多粒子系统的基态能量，特别是分子氢和氢化锂，找到基态的概率很高。我们的方法也可以应用于一般的优化问题和量子机器学习。由于我们的算法是混合的，适合于错误缓解，并可以利用浅量子线路，它可以实现与当前的量子计算机。
2019-09-16 quant-ph
Real-Time Observation of Aharonov-Bohm Interference in a $\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge Theory on a Hybrid Qubit-Oscillator Quantum Computer
Department of Physics, University of Oxford（牛津大学物理系）；Instituto de Física Teorica, UAM-CSIC, Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学-西班牙国家科学研究委员会理论物理研究所）
该研究在混合量子比特–振荡器囚禁离子器件上编码 $\mathbb{Z}_2$ 晶格规范理论，结合数字与模拟技术实现规范不变实时演化，并首次在动力学规范场中观测到准二维 Aharonov–Bohm 干涉。
2025-07-25 quant-ph
Computing real time correlation functions on a hybrid classical/quantum computer
量子器件可以克服经典计算机在研究质子和原子核的原子核结构函数和部分子维格纳分布方面的局限性。在这次演讲中，我们讨论了一个世界线的方法来计算原子核结构函数在高能Regge极限的QCD使用混合量子计算机，通过表示的费米子行列式的QCD路径积分作为量子力学路径积分超过$0+1$ -维费米子和玻色子世界线的背景规范场。我们最简单的例子是在高能Regge极限下计算结构函数$F_2$的众所周知的偶极模型结果，这对于使用少量量子位和浅电路的NISQ时代技术是可行的。这个例子的复杂性可以按比例放大，范围可以扩展到计算结构函数，散射振幅和其他实时关联函数在QCD中，相关的，例如描述夸克和胶子在夸克胶子等离子体的非平衡输运。
2020-01-30 hep-ph hep-th nucl-th
A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Architecture for Binary Classification
University of Florida（佛罗里达大学）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
深度学习是当今机器学习中使用的最成功、影响最深远的策略之一。然而，神经网络的规模和效用仍然受到当前用于训练它们的硬件的极大限制。随着传统计算机迅速接近物理极限，这些问题变得越来越紧迫，这将在未来几年减缓性能的提高。出于这些原因，科学家们已经开始探索替代计算平台，如量子计算机，用于训练神经网络。近年来，变分量子电路已经成为在有噪声的中间尺度量子设备上进行量子深度学习的最成功的方法之一。我们提出了一种混合量子-经典神经网络结构，其中每个神经元是一个变分量子电路。我们经验性地分析了这种混合神经网络在一系列二进制分类数据集上的性能，使用模拟的通用量子计算机和最先进的通用量子计算机。在模拟硬件上，我们观察到，混合神经网络实现了大约10%的分类精度和20%的成本最小化比一个单独的变量量子电路。在量子硬件上，我们观察到每个模型只有在量子位“与”门计数足够小时才能表现良好。
2022-01-11 cs.LG quant-ph
The Semi-Quantum Computer
我们讨论的搜索和傅立叶变换算法的性能的混合计算机组成的经典和量子处理器一起工作。我们表明，这种半量子计算机将是对纯经典体系结构的改进，无论量子比特有多少，因此，它表明了一种比具有任意数量量子比特的纯量子计算机更容易实现的技术。
2004-05-13 quant-ph
Hybrid Circuit Mapping: Leveraging the Full Spectrum of Computational Capabilities of Neutral Atom Quantum Computers
针对中性原子量子计算机，提出首个结合高保真门相互作用与量子比特穿梭的快速混合编译器，通过解决编译复杂性并支持多量子比特门路由，充分利用其全频谱计算能力以提升电路映射与路由的保真度。
2023-11-23 cs.ET quant-ph
Deeply inelastic scattering structure functions on a hybrid quantum computer
我们概述了一种策略，使用混合量子计算机计算深度非弹性散射结构函数。我们的方法利用了量子色动力学路径积分中费米子行列式的表示作为0+1维费米子和玻色子世界线上的量子力学路径积分。这些世界线的正确时间演化可以在量子计算机上确定。虽然在一般情况下极具挑战性，但问题简化了QCD的Regge极限，其中世界线与规范场的相互作用在适当的时间内强烈局域化，并且可以写出相应的量子线路。作为第一个应用，我们采用彩色玻璃凝聚有效理论来构建一个简单的偶极模型的$F_2$结构函数的量子算法。我们进一步概述了如何计算规模的复杂性和扩展范围，以其他实时关联函数。
2020-07-07 hep-ph hep-th nucl-th
A Hybrid Quantum-Classical Paradigm to Mitigate Embedding Costs in Quantum Annealing
尽管量子计算机的开发最近取得了快速进展，能够提供优于经典计算机的计算优势，但此类计算机似乎至少在最初需要在混合量子-经典机制中运行。这种认识引起了人们对混合量子-经典算法的兴趣，例如，量子计算机可以解决大问题，尽管量子位的数量非常有限。在这里，我们提出了一个量子退火机的混合范例，其目标是减轻这种设备的不同限制：需要将问题实例嵌入退火机的连接图（通常是高度受限的）中。这个嵌入过程执行起来可能很昂贵，并且可能会破坏任何计算加速。为了解决许多实际问题，还需要执行许多通常相关的这样的嵌入。我们将展示如何，对于这样的问题，一个原始的加速，这是否定的嵌入时间，但可以被利用，以提供一个真正的加速。作为一个概念验证的例子，我们提出了一个深入的案例研究的基础上最大权独立集问题的简单问题。虽然我们没有观察到量子加速实验，混合方法的优点是稳健的验证，显示如何可能利用潜在的量子加速，并鼓励进一步努力将该方法应用于更实际的问题。
2019-06-26 cs.DS quant-ph
Programming physical realizations of quantum computers
我们研究量子计算机的物理实现对其逻辑运算的影响。通过对量子计算机硬件物理模型的仿真，分析了量子计算机物理实现编程中遇到的困难。受控非操作和Grover的数据库搜索算法的逻辑上相同的实现的例子被用来证明量子计算的结果相对于量子计算机的物理实现是不稳定的。我们讨论了这些不稳定性的起源，并讨论了克服这一点的可能性，实际上，量子计算机的基本限制。
2001-04-18 quant-ph
Hybrid Gate-Based and Annealing Quantum Computing for Large-Size Ising Problems
大多数量子计算应用的主要问题之一是，解决实际问题所需的量子位数远远大于当今的量子硬件。我们提出了一种称为大系统采样近似（LSSA）的算法，通过基于$N_{\rm{gb}}$ -量子比特门的量子计算机来求解大小为$N_{\rm{gb}}2^{N_{\rm{gb}}}$的伊辛问题，通过基于$N_{\rm{gb}}$-量子比特门的量子计算机和基于$N_{\rm{gb}}$ -量子比特门的量子计算机的混合计算架构来求解大小为$N_{\rm{an}}2^{N_{\rm{gb}}}$的伊辛问题.通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA算法然后通过基于门的量子计算机或量子退火器来解决子系统问题，通过基于门的量子计算机上的变分量子本征求解器（VQE）来优化具有全问题哈密顿量的不同子系统的解的幅度贡献，并且确定近似的基态配置。我们应用LSSA的一级近似来解决使用5量子位基于门的量子计算机的高达160个变量的全连接随机伊辛问题，并使用100量子位量子退火机和7量子位基于门的量子计算机解决高达4096个变量的投资组合优化问题。我们证明了使用LSSA的水平-2近似解决投资组合优化问题的5120（$N_{\rm{gb}}2^{2N_{\rm{gb}}}$）变量具有相当好的性能，仅使用一个5-qubit（$N_{\rm{gb}}$ -qubit）门为基础的量子计算机。基于门和退火的混合量子计算架构的全…
2022-08-05 cond-mat.mes-hall quant-ph
Mapping Quantum Circuits to Ions in Storage Ring Quantum Computer Architectures
研究了储存环量子计算机中量子线路到离子态量子比特的映射。提出了用于将这样的量子比特映射到存储环量子计算机的串行、并行和混合架构。在多离子、窗口和激光器方面，离子主义是SRQC架构的重要组成部分。一个“前任问题”，在这样的架构中出现的确定和解决方案提出。代表性的数值大小和定时计算。整个方法非常通用，并扩展到几个实施选项。确定了开放性问题。
2022-05-22 quant-ph
Implementation of the quantum Fourier transform on a hybrid qubit-qutrit NMR quantum emulator
量子傅里叶变换（QFT）是几种量子算法的关键组成部分，因此QFT的Qdit特定实现是实现基于Qdit的量子计算机的重要一步。本文提出了一种基于广义Hadamard和广义控制相位门的混合量子点QFT电路分解方法，该方法可以在NMR中使用选择性旋转实现。我们在NMR量子模拟器上实验实现了混合量子比特QFT，该模拟器使用四个量子比特来模拟耦合到两个量子比特的单个量子比特。
2015-03-23 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
Nondestructive classification of quantum states using an algorithmic quantum computer
随着量子计算设备向容错通用量子计算机改进其质量，处理量子数据的方法变得更加重要。这些方法包括对作为设备的输入而给出的量子态的辨别和过滤，其可以在量子信息技术中找到许多应用。在本文中，我们解决了一个计划的输入状态的分类，这是非破坏性的和确定性的某些输入，而概率，在一般情况下。这可以通过将相位估计算法结合到混合量子-经典计算方案中来实现，其中量子块被经典地训练。我们使用IBM Quantum Experience的超导量子处理器来执行这个想法的原理验证实现。我们感兴趣的另一个方面是减轻由于量子设备缺陷而发生的错误。我们在经典的后处理阶段应用一系列启发式技巧，以提高原始实验数据，并识别其中的模式。这些想法可能会发现在其他实现的混合量子经典计算与噪声量子机的应用。
2019-09-12 quant-ph
Entanglement Structure Detection via Computer Vision
提出一种混合CNN-Transformer模型，利用图像处理技术高效检测多体量子纠缠结构，在GHZ/W态分类中精度优于传统方法。
2024-01-07 quant-ph
Feynman's "Simulating Physics with Computers"
本文回顾并阐释了费曼1982年经典论文《用计算机模拟物理》的核心物理思想及其对量子计算等领域的深远影响。
2024-05-06 quant-ph
Quantum search with hybrid adiabatic-quantum walk algorithms and realistic noise
基于量子计算机硬件的自然相互作用哈密顿量，使用连续时间演化的计算是在短期内构建有用的量子计算机的一种有前途的途径。绝热量子计算、量子退火、连续时间量子行走计算和特殊用途的量子模拟器都使用这种策略。在这项工作中，我们进行了详细的检查绝热和量子行走实现的量子搜索算法，使用物理上更现实的超立方体连接，而不是完整的图形，为我们的基础哈密尔顿。我们计算了超立方体的最优绝热时间表，然后在绝热搜索和量子行走搜索之间进行插值，得到了一族混合算法。我们表明，所有这些混合算法提供了二次量子加速时，我们确定和详细讨论的最佳参数设置运行。我们将同一算法的多次运行的影响，施加到量子位的噪声，和两种类型的问题误指定，确定每种情况下的最佳混合算法。我们的研究结果揭示了这些不同的计算机制如何运作的丰富结构，并应在不同的情况下进行平衡。对于低噪声和良好控制的大系统，量子行走是最好的选择，而混合策略可以减轻硬件中的许多缺点和问题误指定的影响。
2019-01-09 quant-ph
Simulating the Dicke Model on Qubit-Based and hybrid Qubit-Boson-Based Quantum Computers
University of Luxembourg（卢森堡大学）；Indian Institute of Science（印度科学学院）；KAIST（韩国科学技术院）；Heidelberg University（海德堡大学）
研究在基于量子比特和混合量子比特-玻色子的量子计算机上模拟迪克模型，开发变分框架，该模型能再现迪克模型临界行为，还引入变分假设减少量子资源，为集体光与物质系统变分量子模拟建立框架并为模拟自旋-玻色子模型提供途径。
2026-07-22 cond-mat.quant-gas physics.atom-ph physics.comp-ph
Noise-enhanced quantum kernels on analog quantum computers for estimating the non-Markovianity from sparse temporal data
National Cheng Kung University（国立成功大学）；Center for Quantum Frontiers of Research and Technology, NCKU（国立成功大学量子前沿科技研究中心）；National Center for Theoretical Sciences（国家理论科学中心）
本文提出模拟和混合量子核方法，在基准测试和稀疏数据非马尔可夫性估计中展现竞争力，并发现操作噪声可提升性能，归因于噪声带来的更高表达性和模型复杂度。
2026-09-30 quant-ph
Physics and computer science: quantum computation and other approaches
这是一篇立场论文，作为我为《计算机科学中的数学结构》杂志（第20卷-特刊06（量子算法），2010年）编辑的量子算法特刊的介绍。
2011-03-07 quant-ph
Solving nonlinear differential equations on noisy $156$-qubit quantum computers
ColibriTD；Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne, UMR 6303 CNRS, University of Technology of Belfort-Montbéliard（勃艮第卡诺跨学科实验室，CNRS联合研究单位6303，贝尔福-蒙贝利亚尔理工大学）；Mathematics and Statistics Department, Auburn University（奥本大学数学与统计系）
本文提出了一种混合经典-量子算法H-DES，在噪声的156量子位量子计算机上成功求解了非线性微分方程，包括一维材料变形问题和无粘性伯格斯方程。
2026-02-10 quant-ph
On the Problem of Programming Quantum Computers
我们研究量子计算机的物理实现对其逻辑运算的影响。通过对量子计算机硬件物理模型的仿真，分析了量子计算机物理实现编程中遇到的困难。我们讨论了量子算法不稳定性的起源，并探讨了扩大稳定操作区域的物理机制。
2000-09-27 quant-ph
Hybrid algorithm for the time-dependent Hartree-Fock method using the Yang-Baxter equation on quantum computers
提出一种基于Yang-Baxter方程的混合算法，在量子计算机上实现含时Hartree-Fock方法，通过电路压缩获得恒定深度，为量子化学模拟提供新途径。
2023-09-01 math-ph math.MP physics.chem-ph
