Apr, 2019

105 量子比特随机访问量子存储的实验实现

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TL;DR本研究实现了一个由 105 个量子位组成的，由 210 个存储单元组成的随机访问量子存储器，并以可编程的顺序进行读取和写入控制，其应用于量子通信，网络和计算中具有重要意义。
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发现论文，激发创造
  • 量子随机访问存储器

    本文介绍了一种使用 n 个量子位对 N 个内存单元进行随机访问的量子随机访问内存（qRAM）体系结构，其中只需 O（log N）个切换开关即可进行内存调用，因此可以大大减少量子门之间的量子纠缠和降低量子访问所需的功率。

    Aug, 2007

  • 量子随机访问存储器的架构设计

    分析传统分叉结构和 “桶式队列” 两种随机存取器（RAM）架构，并提出了一些原型实现，显示出在每个 qRAM 调用期间只需要进行 O（n）个二量子比特物理互动，从而减少所需资源，可以构建大型 qRAMs，无需广泛的量子纠错。

    Jul, 2008

  • 量子随机存取记忆的基本因果界限

    量子设备、量子随机访问存储、相对论、量子计算应用和量子存储设计是本研究的关键词。强调了基本的量子物理约束对数据科学中量子计算应用的长期性能产生的影响，并提出了潜在的量子存储设计以提升性能。

    Jul, 2023

  • 量子随机存取存储器对一般噪声的韧性

    该研究探讨了量子随机存取存储器（QRAM）的噪声衰减及奇异值下降问题，除了量子错误纠正外，通过研究证明了斗桶旅行队 QRAM 体系结构具有高噪声鲁棒性，现实噪声设备中的高保真查询是可能的。

    Dec, 2020

  • 实验学习的量子优势

    利用量子技术进行物理实验可以比经典实验在各个方面都具备优势，包括预测物理系统的属性、处理噪声态的量子主成分分析以及学习物理动力学的近似模型。通过实验，研究人员证明了量子机器要比经典机器学习、预测等任务所需的实验次数少得多，并且量子处理的数量级可以适当控制。

    Dec, 2021

  • 量子记忆与非量子记忆学习之间的指数差距

    通过研究量子记忆在学习量子系统和动力学属性方面的作用，我们展示了不使用量子记忆的学习算法需要更多的数据，提出了量子记忆与样本复杂度的权衡，并针对测试、判别演化以及估计纯度等方面的学习算法展示了量子记忆与非量子记忆算法之间的指数差距。

    Nov, 2021

  • 基于磁隧道结构的计算型随机存取存储器的实验演示

    研究了计算随机存取内存（CRAM）的实验室展示及其在逻辑操作和神经网络应用方面的准确性特点。

    Dec, 2023

  • 芯片上的量子激活神经库为弹性认证提供了大型硬件安全模型

    该论文实现了一个大规模的量子激活循环神经网络，具有超过 3 万亿个硬件节点 /cm²，并通过每个读出通道的 0.07 nW 电功率进行控制。与当前报告的最佳性能水平相比，此实现将网络规模扩大了两个数量级，并将功耗降低了六倍，实现了与人脑相当的功率效率，消耗 0.2 nW / 神经元。该芯片支持比可用技术高三倍的位密度，并具有在 1 cm² 的面积内存储超过 2^1104 个密钥的能力。该量子技术平台有助于应对网络犯罪行业对小到大规模设施的认证侵犯。

    Mar, 2024

  • 通过 60 比特 24 循环随机电路采样实现量子计算优势

    通过 Zuchongzhi 2.1 超导量子计算系统的展示，成功实现了一个系统规模为 60 个 qubits 和 24 个 cycle 的随机量子电路采样任务，该任务难度位于 Sycamore（2019）的经典模拟难度的 6 个数量级和 Zuchongzhi 2.0 的 3 个数量级之上，而经过传统计算机模拟，该任务需 28000 年的时间去完成，而 Zuchongzhi 2.1 只需 4.2 个小时。

    Sep, 2021

  • 在 51 原子量子模拟器上探测多体动力学

    本研究介绍了一种方法，该方法利用由冷原子构成的可重构阵列与激发到 Rydberg 态的强相互作用相结合，创造了可控的多体量子物质，实现了可编程的 Ising 型量子自旋模型，提供了一种探索多体现象的程序可编程量子模拟器，并有望实现新的量子算法。

    Jul, 2017