Jul, 2023

量子随机存取记忆的基本因果界限

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 105 量子比特随机访问量子存储的实验实现

    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。

    Apr, 2019

  • 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

  • 关于桶旅队量子 RAM 鲁棒性的研究

    本文研究了量子存储器的稳健性及其在量子搜索中的应用，发现一个逼真的错误模型需要经受超多项式查询错误率的超多项式下降。因此，本文推测对于任何实际错误模型，其错误率都必须超过多项式，特别是对于超多项式查询的算法，需要超多项式降低错误率，进一步说明量子纠错的必要性。

    Feb, 2015

  • 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

  • 量子算法测量

    我们从计算复杂性的角度对实验量子物理学进行了系统研究，定义了量子算法测量 (QUALMs) 框架，用于研究量子多体物理学中的两个重要实验问题，并显示在使用实验样品的相干性 (空间和时间) 时，相较于分别访问每个实验样本的标准情况，可以实现可证明的指数加速。因此，我们的研究表明，量子计算机可以提供一种新的指数优势：量子实验的资源消耗获得指数级的节省。

    Jan, 2021

  • 模拟非稀疏哈密顿量的量子算法

    文中提出了一种基于量子随机存取存储器（qRAM）的算法，可以模拟不一定稀疏的哈密顿量动力学，并通过一种线性组合的量子行走实现了多项式对数精度，最后证明了该算法可以作为一个单元实现子程序，同时实现量子线性系统求解器，对于两种应用都具有 Θ(√𝑁) 的复杂度。

    Mar, 2018

  • 量子神经网络的容量

    通过解析量子神经网络的存储容量 (C)，研究其表达能力和参数化方式，我们发现，使用经典方式参数化的 QNN 与经典 NN 相比，在存储容量上没有优势；但使用量子状态参数化的 QNN 可以有指数级的存储容量，并提供了数值实验和理论结果。

    Aug, 2019

  • 量子数据中心：展望

    量子数据中心（QDC）结合量子随机存取存储器（QRAM）和量子网络，通过硬件实现和特定应用研究，为客户提供效率、安全性和精确度，并对量子计算、通信和传感方面产生重大影响，尤其对机器学习和大数据产业有潜在的科学和商业机会。

    Sep, 2023