Our goal is to reconstruct tomographic images with few measurements and a low signal-to-noise ratio. In clinical imaging, this helps to improve patient comfort and reduce radiation exposure. As quantum computing advances, we propose to use an adiabatic quantum computer and associated hybrid methods to solve the reconstruction problem. Tomographic reconstruction is an ill-posed inverse problem. We test our reconstruction technique for image size, noise content, and underdetermination of the measured projection data. We then present the reconstructed binary and integer-valued images of up to 32 by 32 pixels. The demonstrated method competes with traditional reconstruction algorithms and is superior in terms of robustness to noise and reconstructions from few projections. We postulate that hybrid quantum computing will soon reach maturity for real applications in tomographic reconstruction. Finally, we point out the current limitations regarding the problem size and interpretability of the algorithm.
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我们呈现Quantumsync，第一个量子算法，用于在计算机视觉上下文中解决同步问题。特别是，我们专注于置换同步，涉及在离散变量中解决非凸优化问题。首先，首先将同步分为二次无约会二进制优化问题（QUBO）。虽然这种制定尊重问题的二进制本质，但确保结果是一系列排列需要额外的护理。因此，我们：（i）展示如何将置换约束插入QUBO问题，并且（ii）解决了在绝热量子计算机D波的当前产生的受限Qubo问题。由于Quantum退火，我们保证了全球最优能力，同时采样能量景观以产生信心估计。我们的概念验证在绝热D波计算机上实现展示量子机器提供了解决普遍又困难的同步问题的有希望的方法。
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量子计算有可能彻底改变和改变我们的生活和理解世界的方式。该审查旨在提供对量子计算的可访问介绍，重点是统计和数据分析中的应用。我们从介绍了了解量子计算所需的基本概念以及量子和经典计算之间的差异。我们描述了用作量子算法的构建块的核心量子子程序。然后，我们审查了一系列预期的量子算法，以便在统计和机器学习中提供计算优势。我们突出了将量子计算应用于统计问题的挑战和机遇，并讨论潜在的未来研究方向。
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距离措施为机器学习和模式识别中的许多流行算法提供了基础。根据算法正在处理的数据类型，可以使用不同的距离概念。对于图形数据，重要概念是图表编辑距离（GED），从而在使它们相同所需的操作方面测量两个图之间的两个图之间的相似度。由于计算GED的复杂性与NP难题相同，因此考虑近似解决方案是合理的。在本文中，我们向计算GED的两个量子方法的比较研究：量子退火和变分量子算法，其分别是指当前可用的两种类型的量子硬件，即量子退火器和基于栅极的量子计算机。考虑到当前嘈杂的中间级量子计算机的状态，我们基于这些量子算法性能的原理上的原理测试研究。
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将几何模型拟合到异常值污染的数据非常棘手。许多计算机视觉系统依赖于随机采样启发式方法来解决可靠的拟合，这不能提供最佳保证和误差范围。因此，开发新的方法可以弥合昂贵的精确解决方案和不提供质量保证的快速启发式方法之间的差距。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的杂化量子古典算法。我们的核心贡献是一种新颖的可靠拟合公式，可以解决一系列整数程序，并使用全局解决方案或误差绑定终止。组合子问题可容纳量子退火器，这有助于有效拧紧结合。虽然我们对量子计算的使用并不能超越可靠拟合的基本棘手性，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式方法的实际改进。此外，我们的工作代表了计算机视觉中量子计算的具体应用。我们介绍使用实际量子计算机（D-WAVE优势）和通过仿真获得的结果。源代码：https：//github.com/dadung/hqc-robust-fitting
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FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.
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量子计算机是下一代设备，有望执行超出古典计算机范围的计算。实现这一目标的主要方法是通过量子机学习，尤其是量子生成学习。由于量子力学的固有概率性质，因此可以合理地假设量子生成学习模型（QGLM）可能会超过其经典对应物。因此，QGLM正在从量子物理和计算机科学社区中受到越来越多的关注，在这些QGLM中，可以在近期量子机上有效实施各种QGLM，并提出了潜在的计算优势。在本文中，我们从机器学习的角度回顾了QGLM的当前进度。特别是，我们解释了这些QGLM，涵盖了量子电路出生的机器，量子生成的对抗网络，量子玻尔兹曼机器和量子自动编码器，作为经典生成学习模型的量子扩展。在这种情况下，我们探讨了它们的内在关系及其根本差异。我们进一步总结了QGLM在常规机器学习任务和量子物理学中的潜在应用。最后，我们讨论了QGLM的挑战和进一步研究指示。
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多光谱探测器的进步导致X射线计算机断层扫描（CT）的范式偏移。从这些检测器获取的光谱信息可用于提取感兴趣对象的体积材料成分图。如果已知材料及其光谱响应是先验的，则图像重建步骤相当简单。但是，如果他们不知道，则需要共同估计地图以及响应。频谱CT中的传统工作流程涉及执行卷重建，然后进行材料分解，反之亦然。然而，这些方法本身遭受了联合重建问题的缺陷。为了解决这个问题，我们提出了一种基于词典的联合重建和解密方法的光谱断层扫描（调整）。我们的配方依赖于形成CT中常见的材料的光谱签名词典以及对象中存在的材料数的先验知识。特别地，我们在空间材料映射，光谱词典和字典元素的材料的指示符方面对光谱体积线性分解。我们提出了一种记忆有效的加速交替的近端梯度方法，以找到所得到的Bi-convex问题的近似解。根据几种合成幻影的数值示范，我们观察到与其他最先进的方法相比，调整非常好。此外，我们解决了针对有限测量模式调整的鲁棒性。
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我们解决了与行业相关的尺度上的机器人轨迹计划问题。我们的端到端解决方案将高度通用的随机键算法与模型堆叠和集成技术集成在一起，以及用于溶液细化的路径重新链接。核心优化模块由偏置的随机基遗传算法组成。通过与问题依赖性和问题相关模块的独特分离，我们通过约束的天然编码实现了有效的问题表示。我们表明，对替代算法范式（例如模拟退火）的概括是直接的。我们为行业规模的数据集提供数值基准结果。发现我们的方法始终超过贪婪的基线结果。为了评估当今量子硬件的功能，我们使用Amazon Braket上的QBSOLV在量子退火硬件上获得的经典方法进行了补充。最后，我们展示了如何将后者集成到我们的较大管道中，从而为问题提供了量子准备的混合解决方案。
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在本文中，我们考虑使用Palentir在两个和三个维度中对分段常数对象的恢复和重建，这是相对于当前最新ART的显着增强的参数级别集（PALS）模型。本文的主要贡献是一种新的PALS公式，它仅需要一个单个级别的函数来恢复具有具有多个未知对比度的分段常数对象的场景。我们的模型比当前的多对抗性，多对象问题提供了明显的优势，所有这些问题都需要多个级别集并明确估计对比度大小。给定对比度上的上限和下限，我们的方法能够以任何对比度分布恢复对象，并消除需要知道给定场景中的对比度或其值的需求。我们提供了一个迭代过程，以找到这些空间变化的对比度限制。相对于使用径向基函数（RBF）的大多数PAL方法，我们的模型利用了非异型基函数，从而扩展了给定复杂性的PAL模型可以近似的形状类别。最后，Palentir改善了作为参数识别过程一部分所需的Jacobian矩阵的条件，因此通过控制PALS扩展系数的幅度来加速优化方法，固定基本函数的中心，以及参数映射到图像映射的唯一性，由新参数化提供。我们使用X射线计算机断层扫描，弥漫性光学断层扫描（DOT），Denoising，DeonConvolution问题的2D和3D变体证明了新方法的性能。应用于实验性稀疏CT数据和具有不同类型噪声的模拟数据，以进一步验证所提出的方法。
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我们展示了一个新的开源软件，用于快速评估量子电路和绝热进化，这充分利用了硬件加速器。越来越多的Quantum Computing兴趣和Quantum硬件设备的最新发展的兴趣激励了新的高级计算工具的开发，其专注于性能和使用简单性。在这项工作中，我们介绍了一种新的Quantum仿真框架，使开发人员能够将硬件或平台实现的所有复杂方面委托给库，以便他们专注于手头的问题和量子算法。该软件采用Scratch设计，使用仿真性能，代码简单和用户友好的界面作为目标目标。它利用了硬件加速，例如多线CPU，单个GPU和多GPU设备。
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变异量子算法（VQA）在NISQ时代表现出巨大的潜力。在VQA的工作流程中，Ansatz的参数迭代更新以近似所需的量子状态。我们已经看到了各种努力，以较少的大门起草更好的安萨兹。在量子计算机中，栅极Ansatz最终将转换为控制信号，例如TransMons上的微波脉冲。并且对照脉冲需要精心校准，以最大程度地减少误差（例如过度旋转和旋转）。在VQA的情况下，此过程将引入冗余，但是VQAS的变异性能自然可以通过更新幅度和频率参数来处理过度旋转和重组的问题。因此，我们提出了PAN，这是一种用于VQA的天然脉冲ANSATZ GENTARATOR框架。我们生成具有可训练参数用于振幅和频率的天然脉冲ansatz。在我们提出的锅中，我们正在调整参数脉冲，这些脉冲在NISQ计算机上得到了内在支持。考虑到本机 - 脉冲ANSATZ不符合参数迁移规则，我们需要部署非级别优化器。为了限制发送到优化器的参数数量，我们采用了一种生成本机 - 脉冲ANSATZ的渐进式方式。实验是在模拟器和量子设备上进行的，以验证我们的方法。当在NISQ机器上采用时，PAN获得的延迟平均提高了86％。 PAN在H2和HEH+上的VQE任务分别能够达到99.336％和96.482％的精度，即使NISQ机器中有很大的噪声。
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支持向量回归（SVR）的古典机器学习模型（SVR）广泛用于回归任务，包括天气预报，股票市场和房地产定价。但是，SVR的实际可实现的量子版本仍有待配制。我们设计了基于退火的算法，即模拟和量子古典的混合动力车，用于训练两个SVR模型，并比较他们对Python Scikit-Greats包的SVR实现和基于SVR的最新算法的实证性能面部地标检测（FLD）问题。我们的方法是为训练SVR模型的优化问题推导出二次非判断 - 二进制制定，并使用退火解决这个问题。使用D-Wave的混合求解器，我们构建了一项量子辅助的SVR模型，从而展示了关于地标检测精度的古典模型的略有优势。此外，我们观察到基于退火的SVR模型预测与通过贪婪优化程序训练的SVR模型相比具有较低差异的地标。我们的工作是一个概念验证示例，用于使用小型训练数据集将量化的SVR应用于监督的学习任务。
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Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.
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Climate change is becoming one of the greatest challenges to the sustainable development of modern society. Renewable energies with low density greatly complicate the online optimization and control processes, where modern advanced computational technologies, specifically quantum computing, have significant potential to help. In this paper, we discuss applications of quantum computing algorithms toward state-of-the-art smart grid problems. We suggest potential, exponential quantum speedup by the use of the Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) algorithms for sparse matrix inversions in power-flow problems. However, practical implementations of the algorithm are limited by the noise of quantum circuits, the hardness of realizations of quantum random access memories (QRAM), and the depth of the required quantum circuits. We benchmark the hardware and software requirements from the state-of-the-art power-flow algorithms, including QRAM requirements from hybrid phonon-transmon systems, and explicit gate counting used in HHL for explicit realizations. We also develop near-term algorithms of power flow by variational quantum circuits and implement real experiments for 6 qubits with a truncated version of power flows.
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本文旨在研究基于电路的混合量子卷积神经网络（QCNNS）如何在遥感的上下文中成功地在图像分类器中成功使用。通过在标准神经网络内引入量子层来丰富CNN的经典架构。本工作中提出的新型QCNN应用于土地使用和陆地覆盖（LULC）分类，选择为地球观测（EO）用例，并在欧元区数据集上测试用作参考基准。通过证明QCNN性能高于经典对应物，多标量分类的结果证明了所提出的方法的有效性。此外，各种量子电路的研究表明，利用量子纠缠的诸如最佳分类评分。本研究强调了将量子计算应用于EO案例研究的潜在能力，并为期货调查提供了理论和实验背景。
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近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。
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由于昂贵的挖掘程序，光纤到-UTH（FTTH）网络的扩展会产生高成本。因此，优化规划过程，最大限度地减少地球挖掘工作的成本导致大量节省。在数学上，FTTH网络问题可以被描述为最小的Steiner树问题。尽管在过去的几十年中已经在集中进行了密集地进行了强烈调查了施泰纳的问题，但可以在新的计算范例和新兴方法的帮助下进一步优化。这项工作研究即将到来的技术，例如Quantum退火，模拟退火和自然启发方法，如进化算法或基于粘液模具的优化。此外，我们还调查分区和简化方法。在几个现实生活中评估，我们可以在大多数域上表达传统的广泛使用的基线（NetworkX近似求解器）。先前分区初始图和所呈现的基于粘液模具的方法对于成本有效的近似特别有价值。 Quantum退火似乎很有希望，但受到可用Qubits的数量的限制。
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我们将数字化量子退火（QA）和量子近似优化算法（QAOA）应用于人工神经网络中监督学习的范式任务：二元切割的突触权优化。在与MaxCut常用的Qoaa应用程序方差，或对Quantum Spin-Chains接地状态准备，经典Hamiltonian的特征在于高度非局部多自旋相互作用。然而，我们为QAOA参数提供最佳顺利解决的证据，这些参数可在同一问题的典型实例之间转移，并且我们证明了Qaoa在传统Qa上的增强性能。我们还研究了QAOA优化景观几何形状在这个问题中的作用，表明QA中遇到的间隙闭合转变的不利影响也对我们实施QAOA实施的表现负面影响。
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Quantum退火是求解优化问题的启发式，这些问题由于D波系统的成功而言，已经看到了最近使用的浪涌。本文旨在找到一种解决电动车充电器放置（EVCP）问题的良好启发式，这是一个问题，这是一个非常重要的问题，但由于建立电动汽车（EV）充电器以及电动汽车的预期浪涌世界。同样的问题陈述也可以推广到网格中的任何实体的最佳位置，可以探索进一步用途。最后，作者介绍了一种新的启发式组合Quantum退火和遗传算法来解决问题。所提出的混合方法需要将遗传算法播种与量子退换器的结果。我们的实验表明，与我们样本EVCP数据集上的香草Quantum退火相比，该方法将该方法降低42.89％的距离。
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