×
C.韦特利奇。

经典比特的量子计算。 （英语） Zbl 1448.81259号

编号。物理。，B类 948，文章ID 114776，88 p.（2019）.
量子计算是基于作用于波函数的一系列幺正运算。经典计算使用只能取两个值的位或伊辛自旋。计算也是对位的一系列操作。这些通常被视为确定性操作。量子运算或门可以由伊辛自旋或经典比特在经典统计设置中执行。有人认为，实现量子计算的经典系统必须是真正的概率系统。结果表明，经典比特的概率计算与孤立量子比特的量子计算之间没有明显的边界。经典比特操作可以做任何量子操作，但是没有量子计算机可以实现的任何加速。有人提出，量子运算可以直接由神经网络执行。由于神经网络以经典方式运行，这相当于通过经典统计系统实现量子统计。最后提出了概率计算的一般形式，其中确定性计算和量子计算是概率计算的特殊极限情况。
审核人：安德烈亚斯·维切特（里斯本）

引用于6文件

MSC公司：

81页68 量子计算
82B20型 格系统（伊辛、二聚体、波茨等）和平衡统计力学中出现的图上系统
81页40页 量子相干、纠缠、量子关联
74D05型 记忆材料的线性本构方程
81页65 量子门
82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

关键词：

量子计算；概率计算；经典计算；经典统计系统

软件：

草莓地
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Wetterich}，Nucl（空）。物理。，B 948，文章ID 114776，88 p.（2019；Zbl 1448.81259）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] Benioff，P.A.，《作为物理系统的计算机：以图灵机为代表的计算机的微观量子力学哈密顿模型》，J.Stat.Phys。，22, 563-591 (1980) ·Zbl 1382.68066号
[2] 于曼宁（音）。一、苏联。无线电，22，13（1980）
[3] 理查德·费曼（Richard P.Feynman），《用计算机模拟物理》，国际期刊Theor。物理。。国际J.Theor。物理。，国际J.Theor。物理。，21, 923-488 (1981)
[4] Deutsch，David，《量子理论、丘吉尔原理和通用量子计算机》，Proc。R.Soc.伦敦。序列号。A、 400、97（1985）·Zbl 0900.81019号
[5] 李潘奇；李世勇，基于通用量子门的量子BP神经网络的学习算法和应用，J.Syst。电子工程。，19, 167 (2008) ·Zbl 1219.68133号
[6] 斯瓦德尔，M。；诺克斯，L。；小骨，H。；Salter，L。；Wang，J.，《利用神经网络生成三量子比特量子电路》，Phys。莱特。A、 381、3391-3395（2017）·Zbl 1374.81034号
[7] Carleo，G。；Troyer，M.，用人工神经网络解决量子多体问题，《科学》，355602-606（2017）·Zbl 1404.81313号
[8] 甘文冲；舒福文，全息作为深度学习，国际期刊。物理。D、 第26条，第1743020页（2017年）·Zbl 1426.81062号
[9] 北卡罗来纳州基洛兰。；伊扎克，J。；北奎萨达。；Bergholm，V。；艾米，M。；Weedbrook，C.，《草莓场：光子量子计算的软件平台》（2018）
[10] Jónsson，B。；Bauer，B。；Carleo，G.，量子计算经典模拟的神经网络状态（2018）
[11] Petrovic，Mihai A。；比尔·约翰内斯（Bill，Johannes）；伊尔贾，比彻克；约翰·施梅尔（Johannes Schemmel）；Meier，Karlheinz，高电导状态下尖峰神经元的随机推理，Phys。E版，94，第042312条pp.（2016）
[12] 托马斯·普菲尔（Thomas Pfeil）；约旦，雅肯；汤姆·特兹拉夫（Tom Tetzlaff）；安德烈亚斯·格鲁布尔（Andreas Grübl）；约翰·施梅尔（Johannes Schemmel）；马库斯·迪斯曼；Meier，Karlheinz，异质性对尖峰神经网络去相关机制的影响：神经形态硬件研究，Phys。第X版，第6条，第021023页（2016年）
[13] Jordan，J。；Petrovic，医学硕士。；Breitwieser，O。；Schemmel，J。；Meier，K。；Diesmann，M。；Tetzlaff，T.，概率计算的确定性网络（2018）
[14] Buesing，Lars；比尔·约翰内斯（Bill，Johannes）；伯恩哈德·奈斯勒；Maass，Wolfgang，《作为采样的神经动力学：尖峰神经元递归网络中的随机计算模型》，PLoS Compute。生物学，7，文章e1002211 pp.（2011）
[15] 阿米尔，S.A。；斯特拉德曼，Y。；缪勒，P。；佩勒，C。；哈特尔，A。；Grübl，A。；Schemmel，J。；Meier，K.，用于大规模混合信号神经形态结构的加速LIF神经元网络阵列（2018）
[16] 西蒙·弗里德曼；约翰·施梅尔（Johannes Schemmel）；安德烈亚斯·格鲁布尔（Andreas Grübl）；安德烈亚斯·哈特尔；马提亚斯·霍克；Meier，Karlheinz，在灵活的神经形态硬件系统中演示混合学习，IEEE Trans。生物识别。电路系统。，11, 128-142 (2017)
[17] Dold，D。；比彻克，I。；Kungl，A.F。；鲍姆巴赫，A。；Breitwieser，O。；塞恩，W。；Schemmel，J。；Meier，K。；Petrovic，M.A.，《来自功能的随机性——为什么贝叶斯大脑可能不需要噪音》（2018）
[18] Shannon，Claude Elwood，通信数学理论，贝尔系统。技术J.贝尔系统。Tech.J.，贝尔系统。《技术期刊》，27，623-423（1948）·Zbl 1154.94303号
[19] 克雷格·S·伦特（Craig S.Lent）。；P.Douglas，Tougaw；沃尔夫冈·波罗德；Bernstein，Gary H.，量子细胞自动机，纳米技术，4，49（1993）
[20] Cowburn，R.P。；Welland，M.E.，室温磁量子细胞自动机，科学，2871466（2000）
[21] A.奈伊。；潘普奇，C。；科赫，R。；Ploog，K.H.，使用单个磁阻元件的可编程计算，《自然》，425485（2003）
[22] Allwood，D.A。；熊，G。；福克纳，C.C。；阿特金森，D。；佩蒂特，D。；Cowburn，R.P.，《磁畴-霍尔逻辑》，《科学》，3091688（2005）
[23] 艾姆雷，A。；Csaba，G。；纪磊。；奥尔洛夫，A。；伯恩斯坦，G.H。；Porod，W.，磁量子点细胞自动机的多数逻辑门，科学，311205（2006）
[24] 亚历山大·阿科（Alexander Ako），卡杰图里亚斯（Khajetoorians）；Jens Wiebe；Chilian、Bruno；Roland Wiesendanger，《逐个原子实现基于全自旋的逻辑运算》，《科学》，3221062-1064（2011）
[25] 塞巴斯蒂安·洛斯；苏珊娜·鲍曼；克里斯托弗·卢茨（Christopher P.Lutz）。；艾格勒，D.M。；安德烈亚斯·海因里希（Andreas J.Heinrich），原子尺度反铁磁体的双稳性，《科学》，335196-199（2012）
[26] 门泽尔，马蒂亚斯；尤里·莫克鲁索夫；罗伯特·威瑟（Robert Wieser）；杰西卡·比克尔（Jessica E.Bickel）。；埃琳娜·维德梅登科；布吕格尔，斯特凡；斯特凡·海因策；克里斯滕·冯·伯格曼（Kirsten von Bergmann）；安德烈·库贝茨卡；Wiesendanger，Roland，有限磁链中矢量自旋手性的信息传递，物理学。修订稿。，第108条，第197204页（2012年）
[27] 莱昂纳多·班奇；Fernandez-Rossier，Joaquin；希吉贝赫丁，赛勒斯·F·。；Bose，Sougato，Gating经典信息通过量子相变通过自旋链流动
[28] Wetterich，C.，《经典统计系统中的信息传输》，Nucl。物理。B、 927、35-96（2018）·Zbl 1380.81091号
[29] Wetterich，C.，经典统计的量子形式主义，Ann.Phys。，393, 1-70 (2018) ·Zbl 1390.82038号
[30] Sexty，D。；Wetterich，C.，静态记忆材料（2018）
[31] Baxter，R.J.，《统计力学中的精确求解模型》（1982），学术出版社·Zbl 0538.60093号
[32] 铃木，Y.，量子自旋系统中的转移矩阵方法和蒙特卡罗模拟，物理学。B版，312957（1985）
[33] Fuchs，N.H.，伊辛模型的传递矩阵分析，物理学。修订版B，412173-2183（1990）
[34] Wetterich，C.，经典统计中的量子纠缠和干涉，（AIP会议论文集，第1232卷（2010），AIP），175-186
[35] Wetterich，C.，《经典统计学中量子力学的出现》，J.Phys。Conf.序列号。，174，第012008条pp.（2009）
[36] Wetterich，C.，《不完全经典统计中量子力学和时间的起源》（2001）
[37] Wetterich，C.，经典统计学中的量子相关性，（《复杂系统中的去相干和熵》，《论文集，第一届去相干、信息、复杂性和熵国际研讨会》，《复杂系统的去相干与熵》，论文集，《第一届去相关、信息、复杂度和熵国际讲习班》，DICE 2002，Piombino，意大利，2002年9月2-6日，第633卷（2004））， 180-195 ·Zbl 1077.81510号
[38] Bell，J.S.，《关于爱因斯坦-波尔斯基-罗森佯谬》，《费齐卡物理学》，1195-200（1964）
[39] Wetterich，C.，概率可观察性、条件相关性和量子物理学，Ann.Phys。，522, 467-519 (2010) ·Zbl 1400.81013号
[40] 约翰·F·克劳瑟（John F.Clauser）。；迈克尔·霍恩（Michael A.Horne）。；艾布纳·希莫尼；理查德·霍尔特（Richard A.Holt）提出了测试局部隐藏变量理论的实验，物理学。修订稿。，23, 880-884 (1969) ·兹比尔1371.81014
[41] Wolfram，Stephen，《细胞自动机的统计力学》，修订版。物理。，55, 601 (1983) ·Zbl 1174.82319号
[42] t Hooft，Gerard，经典细胞自动机和量子场论，（会议记录，默里·盖尔曼80岁生日量子力学、基本粒子、量子宇宙学和复杂性纪念大会，2010年2月24日至26日，新加坡，第卷）。A25（2010）），4385-43962010，第397页·Zbl 1202.81139号
[43] 杰勒德·霍夫特（Gerard Hooft），《量子力学的细胞自动机解释》（The cellular automaton exploration of quantum mechanics）（2014），《关于我们宇宙量子本质的观点，是强制性的还是不可能的·Zbl 1348.81007号
[44] Elze，Hans-Tomas，离散Hamilton元胞自动机的量子，（论文集，Wigner 111-彩色与深度科学研讨会，论文集，维格纳111-彩色和深度科学研讨会），匈牙利布达佩斯，2013年11月11日至13日，第78卷（2014），02005
[45] Alicea，J。；奥雷格，Y。；雷法尔，G。；冯·奥本，F。；Fischer，M.P.A.，《一维有线网络中的非阿贝尔统计和拓扑量子信息处理》，自然物理学。，7, 412-417 (2011)
[46] 萨马，桑卡·达斯；迈克尔·弗里德曼；Nayak，Chetan，Majorana零模和拓扑量子计算，npj quantum Inf.，1，Article 15001 pp.（2015）
[47] Aasen，D。；地狱，M。；米什马什，R.V。；Higginbotham，A。；Danon，J。；Leijnse先生。；Jespersen，T.S。；福克，J.A。；马库斯，C.M。；Flensberg，K。；Alicea，J.，面向基于majorana的量子计算的里程碑，Phys。第X版，第6条，第031016页（2016年）
[48] 塞思·劳埃德，《通用量子模拟器》，《科学》，2731073-1078（1996）·Zbl 1226.81059号
[49] 迈克尔·尼尔森（Michael A.Nielsen），《作为几何的量子计算》，《科学》，311133-1135（2006）·Zbl 1226.81049号
[50] Hanany，Amihay；He，Yang Hui，SU离散子群分类专论（4），高能物理学杂志。，02，第027条pp.（2001）
[51] Wetterich，C.，发现概率时间。物理。，42, 1384-1443 (2012) ·Zbl 1262.81009号
[52] 布罗迪，哥伦比亚特区。；Hughston，L.P.，《几何量子力学》，J.Geom。物理。，38, 19-53 (2001) ·Zbl 1067.81081号
[53] Wetterich，C.，《经典统计中的量子力学》，Ann.Phys。，325, 852 (2010) ·Zbl 1192.81031号
[54] 克里斯蒂安·佩勒（Christian Pehle）；梅尔·卡尔海因茨（Karlheinz Meier）；马库斯·奥巴特勒；Wetterich，Christof，用人工神经网络模拟量子计算（2018）
[55] Wetterich，C.，《经典统计中的量子粒子》，《物理学年鉴》。，522, 807 (2010) ·Zbl 1204.81010号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。