- 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 - 噪声中等规模量子算法
该研究总结了嘈杂中间规模量子计算的范例和算法，探讨了其限制与优势，并提供了各种编程和测试工具的全面概述。
- MM可扩展光子容错量子计算机的设计方案
本文提出了一种基于三维混合资源状态的光子量子计算机结构设计，该结构将 bosonic qubits 和 squeezed vacuum states 结合起来生成 Cllifford gate，并使用二维集成光子芯片在时间和空间维度上产生 - 量子计算机的能力测量
量子计算机可在某些特定问题上战胜超级计算机，但是目前硬件错误限制了其性能，我们提出了一种有效的方法来测试可编程量子计算机的能力，发现当前硬件存在复杂错误，导致结构化程序失败比无序的早一个数量级，因此我们提供了可靠和可扩展的基准测试，以便预测 - 近似最优地面态制备
通过设计算法，在给定哈密顿量和一些额外信息的情况下，可以有效地在量子计算机上准备基态和估算其基态能量。
- 量子计算机系统用于科学发现
通过共同设计全栈量子计算机系统以及与它们的应用程序来加速其发展和科学发现的潜力，在本文中，我们识别了科学和社区需求，机遇和一些用例研究，以及在未来的 2-10 年内为量子计算机的科学发展应用带来的显着挑战。
- 量子体系结构的电路转换
本文提出了一种基于路由替换框架的量子计算机电路变换方法，用于解决电路与体系结构之间的差异，通过采用不同的启发式置换子例程来提高性能，实现了在网格和模块化体系结构上进行大型量子电路比较的策略。
- 加速变分量子本征求解器
我们提出了一种广义的 VQE 算法，可以根据自由参数 α 在 O (1/ε^α) 的电路深度下利用量子相干性减少样本数到 O (1/ε^2 (1-α))，同时提供了一种新的有限量子资源下的期望值估计程序。
- 在量子计算机上通过线性回归算法进行预测
该研究提出了一种基于量子计算机的线性回归模型和最小二乘优化算法的预测算法，并着重关注于数据点的输出猜测，通过适应算法处理低秩逼近表示的非稀疏数据矩阵，同时在联合量子信息处理过程中，可以通过单量子比特测量获得预测结果。
- 走向量子计算机上的量子化学
该论文介绍了如何使用光学实现量子计算机算法，以解决传统计算机上计算分子性质所需的资源呈指数级增长的问题，并在实验上取得了初步进展。
- 在量子计算机上准备量子多体系统的基态
本文研究表明，与经典系统不同，量子计算机可以有效地处理相互作用的量子粒子，从而使量子系统的基态状态成为可能。
- 实验量子计算无需纠缠
通过实验我们证明了 DQC1 模型虽然能够有效地解决某些问题，但是其优势不在于纠缠，而在于引起其他非古典相关性，这些相关性可以用量子不和谐度来衡量，这说明量子不和谐度可能代替纠缠成为量子计算速度提升的必要资源。
- 光量子计算
本文介绍了全光量子计算，该方案使用单光子源，线性光学元件和单光子探测器使得可扩展性成为可能。近年来，基于簇态或错误编码的方法极大地减少了资源开销，因此全光计算机结构成为大规模量子计算机的一个严肃的竞争者。主要的挑战是实现高效的单光子源、低损 - Grover 搜索算法：一种光学方法
本文提出了一种基于光学元件的 Grover 算法实现方法，能够有效地搜索小规模数据库，并通过编译将所需光学元件数量减少至 12 个。
- 量子计算机可以通过几乎任何变换来快速搜索
该研究论文阐述了实现量子计算机通过对有限种量子机械操作的创新运用，从而拓宽了现有技术的适用范围，进一步提高了量子计算机对穷举搜索的计算速度。