探索量子和混合量子 - 经典神经网络在电力流分析中的潜在应用。使用基于 IEEE 4-bus 和 33-bus 测试系统的两个小型数据集进行实验，并对量子、混合量子 - 经典和经典神经网络进行系统性能比较。结果表明，开发的混合量子 - 经典神经网络优于量子和经典神经网络，因此可以改善基于深度学习的电力流分析在噪声中等规模的量子 (NISQ) 时代。

Nov, 2023

本文讨论了量子计算在能源系统优化问题上的应用，探讨了量子计算的基本概念与其与经典计算的区别，描述了两个商用量子计算系统的硬件架构。同时，本文还提出了一个使用开源软件工具的示例来解决能源系统优化问题，阐述了经典算法与量子算法的优缺点，重点探讨了量子计算在拓扑和信息加密方面的应用与局限。

Feb, 2020

本文介绍了 Harrow-Hassidim-Lloyd 量子算法用于求解线性系统的问题，讨论了其改进版本，包括量子相位估计、振幅放大等量子子程序；并利用变时间振幅放大和基于 Fourier 和 Chebyshev 系数分解操作数的线性组合单元算子解决了算法的改进问题；最后，还介绍了基于 QSVE 量子子程序的线性求解器。

Feb, 2018

本研究目的在于将量子计算应用于工业操作管理问题，尤其是供应链管理。我们开发了一个量化的策略迭代算法来解决库存控制问题，并展示了其有效性。同时讨论了实现该量子算法所需的硬件要求和潜在挑战。

Sep, 2022

本研究旨在应用量子计算技术解决电力系统仿真问题，通过引入两种新型量子神经网络（Sinusoidal-Friendly QNN 和 Polynomial-Friendly QNN）来优化解决微分代数方程的传统模拟技术，并成功地在两个小型电力系统中应用这些量子神经网络进行仿真，表明其在精度上具有潜力，且进一步研究了各种配置来优化量子神经网络解决微分代数方程的效果，这不仅是量子计算在电力系统模拟中的首次尝试，还拓展了量子技术在解决复杂工程问题上的潜力。

May, 2024

本文探讨了量子退火算法、量子计算机的 QPUs 等在解决实际问题中的应用，尤其是对于交通流量优化问题的应用，提出了基于经典和量子混合的方法。

Aug, 2017

采用量子算法进行 Hopfield 网络的内容寻址存储，并将其应用于基因序列识别。

Oct, 2017

利用一种创新的分布感知型的 QCQ 架构，将量子硬件和经典计算资源相结合，实现高性能计算，解决材料和凝聚态物理的量子模拟挑战，通过整合量子软件框架、高性能计算资源、量子算法和机器学习，该架构能够在分布式计算环境中有效进行量子状态准备、量子状态分类及量子模拟任务，实现量子 - 高性能计算的可扩展性，加速复杂相变分类任务并提供准确的相变预测。

Mar, 2024

通过对能源成本和量子计算与经典计算的比较研究，本文重新定义量子优势，并证明在能耗受限制的竞争模型下，量子计算能够在盈利和能源效率上优于经典计算，因此可能成为计算行业更可持续的发展路径。此外，我们发现量子计算的能源优势依赖于大规模计算，通过实际物理参数进一步说明了实现这种能源效率优势所需的运作规模。

Aug, 2023

探索量子算法和特定目的的量子计算硬件，并通过经验性测试来了解启发式算法的实用性。

Apr, 2017