我们介绍了一种能够在量子点阵列中找到库仑钻石的方面的算法。我们使用恒定相互作用模型模拟这些阵列，并仅依靠一维栅格扫描（射线）使用正则化最大似然估计来学习设备的模型。这使我们能够确定设备的给定电荷状态，过渡的存在以及它们的补偿门电压是什么。对于较小的设备，模拟器还可以用于计算库仑钻石的确切边界，我们用来评估我们的算法正确地找到了具有高精度的绝大多数过渡。

量子点（QDS）阵列是一个有前途的候选系统，实现可扩展的耦合码头系统，并用作量子计算机的基本构建块。在这种半导体量子系统中，设备现在具有数十个，必须仔细地将系统仔细设置为单电子制度并实现良好的Qubit操作性能。必要点位置的映射和栅极电压的电荷提出了一个具有挑战性的经典控制问题。随着QD Qubits越来越多的QD Qubits，相关参数空间的增加充分以使启发式控制不可行。近年来，有一个相当大的努力自动化与机器学习（ML）技术相结合的基于脚本的算法。在这一讨论中，我们概述了QD器件控制自动化进展的全面概述，特别强调了在二维电子气体中形成的基于硅和GaAs的QD。将基于物理的型号与现代数值优化和ML相结合，证明在屈服高效，可扩展的控制方面已经证明非常有效。通过计算机科学和ML的理论，计算和实验努力的进一步整合，在推进半导体和量子计算平台方面具有巨大的潜力。

基于栅极定义的量子点（QD）的量子计算机有望扩展。但是，随着量子位数量的增加，手动校准这些系统的负担变得不合理，必须使用自主调整。最近有一系列关于各种QD参数自动调整的演示，例如粗门范围，全局状态拓扑（例如，单QD，双QD），电荷和隧道与多种方法偶联。在这里，我们演示了一种直观，可靠和数据效率的工具集，用于自动化的全球状态和电荷调整，并在被认为是物理信息的调整（PIT）中。 PIT的第一个模块是一种基于动作的算法，该算法将机器学习（ML）分类器与物理知识相结合，以导航到目标全球状态。第二个模块使用一系列的一维测量值，首先清空电荷QD，然后校准电容式耦合，然后导航到目标电荷状态，从而调整目标电荷状态。基于动作的调整的成功率一致地超过了适合离线测试的模拟和实验数据的$ 95〜 \％$。使用模拟数据测试时，充电设置的成功率是可比性的，$ 95.5（5.4）〜\％$，对于离线实验测试的成功率略差，平均为$ 89.7（17.4）〜\％$（中位数$ 97.5） 〜\％$）。值得注意的是，高性能在学术清洁室和工业300毫米工艺线上制造的样品的数据中都得到了证明，进一步强调了坑的设备 - 不足程度。共同对一系列模拟和实验设备进行了这些测试，证明了PIT的有效性和鲁棒性。

Hamiltonian学习是量子系统识别，校准和量子计算机成功运行的重要程序。通过对量子系统的查询，该过程寻求获得给定Hamiltonian模型的参数和噪声源的描述。汉密尔顿学习的标准技术需要仔细设计查询和$ O（\ epsilon ^ {-2}）$查询，以获得由于标准量子限制而实现学习错误$ \ epsilon $。通过实现学习错误$ \ epsilon $ \ opsilon $的有效和准确地估计Hamiltonian参数，我们介绍了一个活跃的学习者，它给出了一个初始的训练示例和交互式查询量子系统以产生新的培训数据的能力。我们正式指定和实验地评估该汉密尔顿主动学习（HAL）算法的性能，用于学习四个不同超导IBM量子器件上的双态交叉谐振Hamiltonian的六个参数。与同一问题的标准技术和指定的学习错误相比，HAL可以在相当的非自适应学习算法上实现高达99.8 \％$ 99.1 \％$ 49.1％。此外，通过访问汉密尔顿参数的子集的先前信息，并提供了在学习期间用线性（或指数）的较长系统交互时间选择查询的能力，Hal可以超过标准量子限制，实现Heisenberg（或超级Heisenberg）有限公司学习期间的收敛速度。

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。

现实和仿真之间的差异妨碍了固态量子器件的优化和可扩展性。因材料缺陷不可预测的分布引起的紊乱是现实缺口的主要贡献之一。我们使用物理知识的机器学习来弥合这个差距，特别是使用组合物理模型，深度学习，高斯随机场和贝叶斯推断的方法。该方法使我们能够从电子传输数据推断纳米级电子设备的无序电位。通过验证算法关于AlGAAS / GaAs中的横向定义的量子点设备所需的栅极电压值来验证该推断，以产生与双量子点状态对应的电流特征。

培训和测试监督对象检测模型需要大量带有地面真相标签的图像。标签定义图像中的对象类及其位置，形状以及可能的其他信息，例如姿势。即使存在人力，标签过程也非常耗时。我们引入了一个新的标签工具，用于2D图像以及3D三角网格：3D标记工具（3DLT）。这是一个独立的，功能丰富和跨平台软件，不需要安装，并且可以在Windows，MacOS和基于Linux的发行版上运行。我们不再像当前工具那样在每个图像上分别标记相同的对象，而是使用深度信息从上述图像重建三角形网格，并仅在上述网格上标记一次对象。我们使用注册来简化3D标记，离群值检测来改进2D边界框的计算和表面重建，以将标记可能性扩展到大点云。我们的工具经过最先进的方法测试，并且在保持准确性和易用性的同时，它极大地超过了它们。

本文为工程产品的计算模型或仅返回分类信息的过程提供了一种新的高效和健壮方法，用于罕见事件概率估计，例如成功或失败。对于此类模型，大多数用于估计故障概率的方法，这些方法使用结果的数值来计算梯度或估计与故障表面的接近度。即使性能函数不仅提供了二进制输出，系统的状态也可能是连续输入变量域中定义的不平滑函数，甚至是不连续的函数。在这些情况下，基于经典的梯度方法通常会失败。我们提出了一种简单而有效的算法，该算法可以从随机变量的输入域进行顺序自适应选择点，以扩展和完善简单的基于距离的替代模型。可以在连续采样的任何阶段完成两个不同的任务：（i）估计失败概率，以及（ii）如果需要进一步改进，则选择最佳的候选者进行后续模型评估。选择用于模型评估的下一个点的建议标准最大化了使用候选者分类的预期概率。因此，全球探索与本地剥削之间的完美平衡是自动维持的。该方法可以估计多种故障类型的概率。此外，当可以使用模型评估的数值来构建平滑的替代物时，该算法可以容纳此信息以提高估计概率的准确性。最后，我们定义了一种新的简单但一般的几何测量，这些测量是对稀有事实概率对单个变量的全局敏感性的定义，该度量是作为所提出算法的副产品获得的。

在当前的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代，量子机学习正在成为基于程序门的量子计算机的主要范式。在量子机学习中，对量子电路的门进行了参数化，并且参数是根据数据和电路输出的测量来通过经典优化来调整的。参数化的量子电路（PQC）可以有效地解决组合优化问题，实施概率生成模型并进行推理（分类和回归）。该专着为具有概率和线性代数背景的工程师的观众提供了量子机学习的独立介绍。它首先描述了描述量子操作和测量所必需的必要背景，概念和工具。然后，它涵盖了参数化的量子电路，变异量子本质层以及无监督和监督的量子机学习公式。

这本数字本书包含在物理模拟的背景下与深度学习相关的一切实际和全面的一切。尽可能多，所有主题都带有Jupyter笔记本的形式的动手代码示例，以便快速入门。除了标准的受监督学习的数据中，我们将看看物理丢失约束，更紧密耦合的学习算法，具有可微分的模拟，以及加强学习和不确定性建模。我们生活在令人兴奋的时期：这些方法具有从根本上改变计算机模拟可以实现的巨大潜力。

量子技术有可能彻底改变我们如何获取和处理实验数据以了解物理世界。一种实验设置，将来自物理系统的数据转换为稳定的量子存储器，以及使用量子计算机的数据的处理可以具有显着的优点，这些实验可以具有测量物理系统的传统实验，并且使用经典计算机处理结果。我们证明，在各种任务中，量子机器可以从指数较少的实验中学习而不是传统实验所需的实验。指数优势在预测物理系统的预测属性中，对噪声状态进行量子主成分分析，以及学习物理动态的近似模型。在一些任务中，实现指数优势所需的量子处理可能是适度的;例如，可以通过仅处理系统的两个副本来同时了解许多非信息可观察。我们表明，可以使用当今相对嘈杂的量子处理器实现大量超导QUBITS和1300个量子门的实验。我们的结果突出了量子技术如何能够实现强大的新策略来了解自然。

随着空间的尺寸增加，在真实数据中分类高维形状的问题在复杂性中增长。对于识别不同几何形状的凸形形状的情况，最近提出了一种新的分类框架，其中使用一种称为射线的一组一维表示的交叉点，其中具有形状的边界来识别特定几何形状。基于射线的分类（RBC）已经使用两维和三维形状的合成数据集进行了经验验证的（Zwolak等人。在第三讲习班关于机器学习和物理科学（Neurips 2020），温哥华，加拿大的第三次研讨会的程序中[ arxiv：2010年12月11日，2010年12月11日，最近也已经通过实验验证（Zwolak等，Prx量子2：020335,2021）。在这里，我们建立了由关键角度度量定义的形状分类所需的光线数量的绑定，用于任意凸形形状。对于两个维度，我们在形状的长度，直径和外部角度方面导出了射线数量的下限。对于$ \ mathbb {r} ^ n $的凸多台，我们将此结果概括为与二向角度的函数和多边形面的几何参数给出的类似绑定。该结果使得能够使用比体积或基于表面的方法基本更少的数据元素估计高维形状的不同方法。

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.

量子计算为某些问题提供了指数加速的潜力。但是，许多具有可证明加速的现有算法都需要当前不可用的耐故障量子计算机。我们提出了NISQ-TDA，这是第一个完全实现的量子机学习算法，其在任意经典（非手动）数据上具有可证明的指数加速，并且仅需要线性电路深度。我们报告了我们的NISQ-TDA算法的成功执行，该算法应用于在量子计算设备以及嘈杂的量子模拟器上运行的小数据集。我们从经验上证实，该算法对噪声是可靠的，并提供了目标深度和噪声水平，以实现现实世界中问题的近期，无耐受耐受性的量子优势。我们独特的数据加载投影方法是噪声鲁棒性的主要来源，引入了一种新的自我校正数据加载方法。

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。

这项正在进行的工作旨在为统计学习提供统一的介绍，从诸如GMM和HMM等经典模型到现代神经网络（如VAE和扩散模型）缓慢地构建。如今，有许多互联网资源可以孤立地解释这一点或新的机器学习算法，但是它们并没有（也不能在如此简短的空间中）将这些算法彼此连接起来，或者与统计模型的经典文献相连现代算法出现了。同样明显缺乏的是一个单一的符号系统，尽管对那些已经熟悉材料的人（如这些帖子的作者）不满意，但对新手的入境造成了重大障碍。同样，我的目的是将各种模型（尽可能）吸收到一个用于推理和学习的框架上，表明（以及为什么）如何以最小的变化将一个模型更改为另一个模型（其中一些是新颖的，另一些是文献中的）。某些背景当然是必要的。我以为读者熟悉基本的多变量计算，概率和统计以及线性代数。这本书的目标当然不是​​完整性，而是从基本知识到过去十年中极强大的新模型的直线路径或多或少。然后，目标是补充而不是替换，诸如Bishop的\ emph {模式识别和机器学习}之类的综合文本，该文本现在已经15岁了。

现代量子机学习（QML）方法涉及在训练数据集上进行各种优化参数化量子电路，并随后对测试数据集（即，泛化）进行预测。在这项工作中，我们在培训数量为N $培训数据点后，我们在QML中对QML的普遍表现进行了全面的研究。我们表明，Quantum机器学习模型的泛化误差与$ T $培训门的尺寸在$ \ sqrt {t / n} $上缩放。当只有$ k \ ll t $ gates在优化过程中经历了大量变化时，我们证明了泛化误差改善了$ \ sqrt {k / n} $。我们的结果意味着将Unitaries编制到通常使用指数训练数据的量子计算行业的多项式栅极数量，这是一项通常使用指数尺寸训练数据的大量应用程序。我们还表明，使用量子卷积神经网络的相位过渡的量子状态的分类只需要一个非常小的训练数据集。其他潜在应用包括学习量子误差校正代码或量子动态模拟。我们的工作将新的希望注入QML领域，因为较少的培训数据保证了良好的概括。

即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。

Low-rank matrix approximations, such as the truncated singular value decomposition and the rank-revealing QR decomposition, play a central role in data analysis and scientific computing. This work surveys and extends recent research which demonstrates that randomization offers a powerful tool for performing low-rank matrix approximation. These techniques exploit modern computational architectures more fully than classical methods and open the possibility of dealing with truly massive data sets.This paper presents a modular framework for constructing randomized algorithms that compute partial matrix decompositions. These methods use random sampling to identify a subspace that captures most of the action of a matrix. The input matrix is then compressed-either explicitly or implicitly-to this subspace, and the reduced matrix is manipulated deterministically to obtain the desired low-rank factorization. In many cases, this approach beats its classical competitors in terms of accuracy, speed, and robustness. These claims are supported by extensive numerical experiments and a detailed error analysis.The specific benefits of randomized techniques depend on the computational environment. Consider the model problem of finding the k dominant components of the singular value decomposition of an m × n matrix. (i) For a dense input matrix, randomized algorithms require O(mn log(k)) floating-point operations (flops) in contrast with O(mnk) for classical algorithms. (ii) For a sparse input matrix, the flop count matches classical Krylov subspace methods, but the randomized approach is more robust and can easily be reorganized to exploit multi-processor architectures. (iii) For a matrix that is too large to fit in fast memory, the randomized techniques require only a constant number of passes over the data, as opposed to O(k) passes for classical algorithms. In fact, it is sometimes possible to perform matrix approximation with a single pass over the data.

准确的真实量子系统模型对于调查其行为很重要，但难以弥补经验。在这里，我们报告了一种算法 - 量子模型学习代理（QMLA） - 逆向工程师Hamiltonian对目标系统的描述。我们在许多模拟实验中测试QMLA的性能，展示了候选人汉密尔顿模型设计的几种机制，同时娱乐了许多关于治疗研究系统的物理相互作用的性质的许多假设。当提供有限的先验信息和控制实验设置时，显示QMLA在大多数实例中识别真实模型。我们的协议可以探索ising，Heisenberg和Hubbard系列的模型并行，可靠地识别最能描述系统动态的家庭。我们通过纳入遗传算法制定新的假设模型，展示在大型模型空间上运行的QMLA。该特征传播到下一代的模型的选择基于ELO评级方案启发的客观函数，通常用于评估竞争对手，例如国际象棋和足球。在所有情况下，我们的协议查找与真实模型相比展出$ f_1 $ -score $ \ ge 0.88 $的型号，并且精确地识别了72％的案件中的真实模型，同时探索超过250,000美元的潜在模型的空间。通过测试目标系统实际发生的相互作用，QMLA是一种可行的工具，用于探索基本物理和量子器件的表征和校准。