MMDec, 2020

变分量子克隆：提高量子密码分析的实用性

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TL;DR我们提出了一种基于量子机器学习的密码分析算法，名为变分量子复制（VQC），可用于获取短深度量子电路的最佳（近似）克隆策略，使密码分析者能够以低计算资源得到硬件有效量子电路，从而提高量子秘钥协商的安全性。
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发现论文，激发创造
  • 混合量子 - 经典算法的实用优化

    本文介绍了基于变分方法的新型混合量子 - 经典算法类别，重点是探究了优化方法和精度水平对变分算法的性能影响，最后提出了用拟牛顿优化方法执行量子逼近优化算法的结果。

    Jan, 2017

  • 使用高级变分量子攻击破解密码协议

    改进的变分量子攻击算法 (VQAA) 提供了针对众所周知的加密算法的强大的量子攻击方法，效率更高，所需量子位数明显较少。我们对对称密钥协议（如 S-DES，S-AES 和 Blowfish）的攻击进行了模拟，结果表明我们的攻击允许一个小型 8 量子比特量子计算机在 24 次迭代次数更少的情况下，通过经典模拟找到一个 32 比特 Blowfish 实例的秘密密钥。我们的工作还展示了轻量级密码（如 S-DES 和 S-AES）的攻击成功率的改进。此外，我们还讨论了超过对称密钥密码学的应用，包括非对称密钥协议和哈希函数。我们的结果使得使用嘈杂中间规模量子（NISQ）设备评估大型经典加密协议的易受攻击性更加接近，并为量子网络安全性的未来研究奠定了基础。

    Nov, 2023

  • 量子克隆

    对量子克隆机进行了全面回顾，阐述了量子克隆在量子密码学中的作用、最优克隆与刺激发射光放大之间的联系及其实验演示。

    Nov, 2005

  • 强化学习中变分量子电路的优化技术研究

    量子计算通过减少可训练参数来提高机器学习效果，并且通过使用变分量子电路 (VQCs) 融合经典优化技术，研究人员致力于在噪声中等规模量子时代 (NISQ) 中，应用 VQCs 到强化学习中以减少参数并提高超参数稳定性及整体性能。

    May, 2024

  • 变分量子算法

    该文综述了 VQAs 领域，讨论了克服困难的策略，并突出了使用 VQAs 获得量子优势的激动人心前景。

    Dec, 2020

  • 用于深度强化学习的变分量子电路

    本文研究了变分量子电路在深度强化学习中的应用，利用量子信息编码方案减少模型参数，用经验回放和目标网络重塑经典深度强化学习算法，成功证明了变分量子电路可以用于决策制定和政策选择强化学习，适用于许多即将到来的近期量子计算机。

    Jun, 2019

  • 基于电路的量子分类器

    本文提出了一种用于监督学习的低深度可变量量子算法，其使用参数化单个和双量子位门的量子电路以及单量子位测量来编码输入特征向量并进行分类，从而实现了可学习参数数量与输入维度的多项式对数关系。通过模拟，该电路为标准经典基准数据集提供了很好的分类性能，而且需要的参数数量极少。

    Apr, 2018

  • 量子变分和量子启发式聚类

    本研究提出了一种基于变分量子电路的量子算法，用于对数据进行聚类；该算法可以将数据分类为多个聚类，并且可以在少量量子比特的嘈杂中间量子计算设备上轻松实现。

    Jun, 2022

  • 学习优化变分量子电路来解决组合问题

    本文提出了两种基于机器学习的方法，采用强化学习 (RL) 框架和核密度估计 (KDE) 技术，分别用于优化 QAOA 电路，从小规模问题实例中学习，然后在较大的问题实例中使用，结果表明与其他现成的优化器相比，这两种方法可以将优化度缺口减少多达 30.15 个因子。

    Nov, 2019

  • 变分混合量子 - 经典算法理论

    本文讨论了量子算法中的优化问题，并提出了一种基于量子 - 经典混合的优化方案，其中包括变分绝热量子算法和单粒子门晶格，通过拟合和消除误差和采用现代没有导数的优化技术来节省计算成本。

    Sep, 2015