英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法

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Android SDK中下载的Intel x86 Atom System Image是不是就是安卓

Intel x86 Atom System Image是支持X86的Android模拟器英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法,ARM EABI v7aSystem Image是模拟ARM体系,创建模拟器时模拟的CPU不同,ARM运行速度较慢,所以Intel推出英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法了支持x86的Android模拟器,这将大大提高启动速度和程序的运行速度,允许Android模拟器以原始速度(真机运行速度)运行在使用Intel x86处理器的电脑中。

要使用的话需要安装 英特尔硬件加速执行管理器

在SDK中勾选Android版本对应的Intel x86 Atom System Image点击Install package即可

注意英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法:Intel x86 Atom System Image仅仅是X86版本的模拟器 不是Android版本

求助英文翻译~关于量子控制(quantum control)

问题34:对于一般等级英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法的量子系统及其控制目标来说英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法,在测量和控制领域充满无常性和失调性的情况下英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法,稳定性分析能否应用在封闭回路的量子学习算法上?

这样的分析能够让我们洞察如何能最好地操作实验室试验。

从理论上讲英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法,任何优化算法都可以被应用于量子学习控制。

例如,梯度下降法(梯度衰减法)和模拟退火算法已经在模拟试验[111]中得到研究,但GA在几种测试环境中的表现都优于它们。然而,这一研究主题并没有得到全面检验:

问题35:对于某些确定等级的量子机械学习控制问题而言,是否存在比遗传算法更加有效和稳定的算法?

要回答问题35,重要的是考虑进行数目非常庞大的量子控制实验的能力,这可能会克服在更普遍的条件下所发现的一些的算法缺陷。这种能力在其它学习算法的应用中几乎是空前的。

另一个量子学习控制的方法来自于一输入→输出映射图技术[113,114]的应用。这种方法可以在输入(例如,定义控制法则的参数或特征)和输出(例如,目标算子的期望值)之间生成有效的映射图。从控制的输入C空间到可能的期望值空间之间的映射图可以直接由实验室的输入和输出数据来决定英特尔发布IntelQuantumSDK:可使用C++构建量子算法;一系列这样的映射图可能需要覆盖C中相当大的一部分。最满足目标的控制法则可以通过使用恰当的学习算法,来由这些映射图确定。这些方法发展的下一个逻辑步骤包括解答以下问题:

问题36:什么方法可以用来扩展在[113,114]中开发出的线性输入—输出学习控制技术,从而生成非线性映射图?

Post-quantum RSA 阅读报告

文章主要介绍RSA如何加强使得能使得所有已知的量子攻击算法都是不可行的,而加密和解密仍然可行。

对于文中的RSA参数:(1)加密,解密,签名和验证是可行的;(2)所有已知的攻击是不可行的。包括高度可扩展的量子计算机的攻击。

性能分析部分:本文介绍了一种新的算法来生成一批素数。 

攻击分析部分,本文介绍了一种新的量子分解方法GEECM,通常比Shor的算法快得多,并且比预量子分解算法快得多。 

一、归纳文章主要思想与工作

问题:RSA参数是否可以调整,使得所有已知的量子攻击算法都是不可行的,而加密和解密仍然可行。

文章围绕“量子计算机是否真的会杀死RSA?”展开。在量子计算机被建立,qubit操作作为一种廉价操作的假设下,Shor的算法很容易破坏RSA。Shor的算法用RSA公钥n进行解密几乎和合法的RSA用户解密一样快。当Shor算法使用量子幂模n。 Shor算法只多一些小的开销,这些开销在解密成本和分解成本之间只产生一个非常小的差距。 本文将加速RSA的标准技术在被推到极限时,合法RSA用户成本和攻击者成本之间会造成更大的差距。对于文中的RSA,攻击代价在使用成本上基本上是二次的。这些情况需要仔细分析整数分解的量子算法。文章介绍了量子分解算法GEECM。GEECM成为Post-quantum RSA参数选择的主要限制之一。这些情况还需要仔细分析基本RSA操作的算法。所以文章引入了一种新的算法来生成大量的独立的均匀随机素数。

二、讨论相关技术

(一)Post-quantum factorization:GEECM(量子环算法,比Shor算法和所有预量子分解算法快得多。更高效的方法是采用最好的预量子算法来寻找小素数,并使用量子技术来加速这些算法。)

ECM……在标准猜想下,ECM使用环操作2^((lgy)^(1/2+o(1)))找到素数p≤y。在对o(1)进行更详细的分析的基础上得出截断值在2^30以下。

EECM……ECM的最新变体。EECM选择Edwards curve:x^2+y^2=1+d^2y^2超过Q,或者选择具有已知非扭转点P的扭曲Edwards曲线;EECM也选择一个较大的整数s,并使用Edwards加法定律来计算曲线上P的倍数,特别是用整数的一小部分表示的x坐标x(sP)。环算法的输出是这个分数的分子。总的来说,计算需要(7+o(1))lgs乘法(超过半数是平方)和相当数量的加、减法。

GEECM……量子计算机使用以加速相同的EECM计算。Grover的方法加速搜索函数的根:如果函数f的输入是概率为1/R的f的根,则经典搜索执行R的R评估,而Grover的方法是执行关于√R量子评估f。函数f的输入是EECM曲线的选择结果,并且当该曲线选择的EECM结果具有与n相同的非平凡因子时,其输出恰好为0。EECM通过经典搜索找到f的根;GEECM通过Grover的方法找到了f的根。如果选择s和z,那么f的输入就是f的概率为1/L^(1/2c+o(1))的根,所以GEECM只使用L^(1/4c+o(1))量子估计的f,总的L^(c+1/4c+o(1))量子环运算。对于c=1/2,表达式c+1/4c取其最小值1;那么总的成本就是L^(1+o(1))环操作。GEECM将环操作从L^(√2+o(1))减少到L^(1+o(1)),其中L=exp(logyloglogy)^(1/2)。对于相同数量的操作,GEECM将logy增加了2+o(1),几乎是可以找到的素数的两倍。

(二) RSA可扩展性

后量子RSA公钥n需要相当大才能抵抗上述后量子分解算法中描述的攻击。文章有可用于RSA密钥生成、加密、解密、签名生成和签名验证的最佳算法的可扩展性的分析。

(1)选用小指数。RSA公钥运算是计算一个n次方的模。文章取e=3。计算n次模n,然后取n个模n和一个常数乘nn。每个步骤都使用标准的快速乘法技术来进行(lgn)^(1+o(1))位操作。

(2)多素数。RSA密钥操作是计算eth根模n。

该文章的重点是多重RSA如何扩展到更大的模数n。量子计算机诞生后,最主要的威胁是GEECM和Shor算法。因此RSA密钥生成、解密和签名生成,采取(lgn)^(1+o(1))位操作。

(3)密钥生成。k-prime指数-3RSA公钥n是k个与2模3相同的不同的素数p的乘积。

(4)加密。Shoup的“RSA-KEM”等最新的机制简单地使用RSA对随机数据的n位进行加密,对随机数据进行散列,得到一个密钥,用密钥对用户的消息进行加密和认证,并且不需要任何填充。

(5)解密。在后量子RSA的情况下,加密的速度比加速解密要慢得多。

(6)签名生成和验证。

三、指出未来的研究方向、未解决的难题等

1.有一系列的工作表明,大规模的秘密可以防止恶意软件限制数量的旁路攻击和有限数量的漏洞。一个TB级只需要几个小时的时间就可以通过一个千兆以太网链路进行传输,但是这个工作的基本思想是有时候会限制旁通道和出口通道的时间和/或带宽,这些限制可能会停止攻击者从提取所需的秘密。分析Post-quantum RSA 中的秘密提供这种保护的程度是很有意思的。然而,要小心,系统的其他部分可能会损害正面的回答,而这些部分并没有把注意力放在扩展数据上。

2.安全问题及成本:我们的批量生成算法表明,为了帮助降低能耗和保护环境,RSA的所有用户(包括传统的前量子RSA的用户)都应该将他们的密钥生成计算委托给NIST或另一个可信的第三方。这种速度的提高还可以使用户生成新的RSA密钥,并更频繁地删除旧的RSA密钥,从而限制了密钥盗窃的危害。然而,所有可信的第三方协议都会引发安全问题,并且所有已知技术安全地分配或委托RSA计算的成本都很高。

3.将后量子RSA集成到标准互联网协议(如TLS)中。这种集成在概念上很简单,但需要解决许多系统级的挑战,例如对加密库允许的RSA密钥大小的各种限制。

一个金融分析师眼中的量子计算

光子盒研究院出品

量子计算是重要的前沿 科技 之一,是延续接近物理极限的摩尔定律继续发展的重要路径。 量子计算的特别之处是其计算能力随着能够支持的量子比特数的增长呈幂指数增长。全球来看,2019年宣布达到“量子霸权”的谷歌、IBM、微软、英特尔以及Quantum Computing Inc.在量子计算上较为领先。阿里巴巴、百度等中国公司也在积极布局。

目前制约技术成熟的要素包括硬件和算法两方面。市场分析师Luke Lango撰文称,谷歌在2019年底实现量子霸权,为量子计算在未来几年内从理论走向现实奠定了基础。这一转变将引发全球量子计算市场的巨大增长。量子计算有望在未来十年成为大赢家。

因此,考虑到这一点,可以在接下来的十年中购买以下7只量子计算股票:

Alphabet (纳斯达克:GOOG,GOOGL)

国际商业机器 (纽约证券交易所:IBM)

微软 (纳斯达克:MSFT)

Quantum Computing (OTC市场:QUBT)

阿里巴巴 (纽约证券交易所:BABA)

百度 (纳斯达克:BIDU)

英特尔 (纳斯达克:INTC)

7只量子计算股票

Alphabet(纳斯达克:GOOG,GOOGL)

在未来十年内要购买的各种量子计算股票中,最好的买入可能是Alphabet股票。谷歌量子计算硬件方面代表了目前全球最高水平之一。 2006年,谷歌量子计算项目由Hartmut Neven 创立,最初专注于算法和软件。2014年,谷歌招募了加州大学圣塔芭芭拉分校John Martinis 团队,谷歌开始在量子计算硬件方面发力。2016年,谷歌量子计算团队使用3个量子比特对氢分子的基态能量进行了模拟,效果已经可以和经典计算机持平。2018年3月,谷歌推出了72位量子比特芯片Bristlecone。2019年10月,谷歌使用其当时最新推出的53位量子比特芯片Sycamore运行随机电路取样,仅用20s时间即完成了结果,而谷歌推算如果使用算力强大的超级计算机Summit需耗时1万年,实现了“量子优越性”,这也是目前全球量子计算机经过实测的最强算力。2020年3月,谷歌推出了TensorFlow Quantum量子机器学习算法开发平台,助力于未来全球量子算法的发展。

尽管,许多人一直在争论Alphabet是否确实达到了量子霸权。但现实情况是Alphabet建造了世界领先的量子计算机。这种超级计算机相关内容会变得越来越好,Sycamore的计算能力也将提高。Alphabet可以通过其Google Cloud业务将Sycamore转变为市场领先的量子计算服务业务,并实现巨额收入。Alphabet是可能是今天最好的量子计算股票之一。

国际商业机器(纽约证券交易所:IBM)

量子计算领域中另一个与Alphabet竞争的就是IBM。IBM是全球最早布局量子计算的公司之一,并且至今技术依然保持全球领先。 早在1999年,IBM就采用NMR量子比特技术开发出3位量子计算机。2001年,IBM分别在5位NMR量子计算机、7位NMR量子计算机上成功运行了Shor量子算法,成功将21分解为3和7,将15分解为3和5,这是人类首次在硬件上实现Shor量子算法。2016年,IBM推出量子云计算平台IBM Q Experience,IBM成为全球第一个推出量子云服务的公司。2017年,IBM采用超导量子比特技术开发出17位量子计算机和50位量子计算机。2019年,IBM推出Q System One,这是一台53位的量子计算机。

IBM多年来一直在量子计算领域占据重要地位,但是他的细分领域却一直与其他公司不一样,例如Google一直在追求量子霸权(Quantum Supremacy),但IBM却回避了这种想法,转而称之为“量子优势”(Quantum Advantage)。 表面上看,量子优势与量子霸权并无太大区别。前者处理的是一个连续体,专注于使量子计算机比传统计算机更快地执行某些任务。后者涉及的是使量子计算机永远比传统计算机更快的那一刻。但仅仅是一个哲学上的差异,却有着巨大的意义。通过专注于建立量子优势,IBM将其量子计算用在某些垂直行业和某些任务中,使其具有可衡量的实用性和经济性。从长远的发展来看,IBM为其量子计算服务创建一个相当于直接进入市场的策略。他可以帮助这个行业做好每一项任务。因此,有了这样一种可实现的、简单的、切实可行的方法,IBM的股票是未来10年内最有把握的量子计算股票之一。

微软(纳斯达克:MSFT)

另一个在量子计算领域具有长期潜力的大型 科技 公司是微软,微软和谷歌、IBM等 科技 巨头不同,在量子计算硬件上投入较少,目前仅专注于量子云服务。 2019年,微软发布Azure Quantum量子云服务平台,使用者可以通过平台使用 Honeywell、IonQ、Quantum Circuits等公司的量子计算机。微软基于庞大的云业务Azure推出Azure Quantum量子云服务平台。目前,Azure Quantum是一个安全、稳定和开放的生态系统,为量子计算软件、硬件和应用程序提供一站式服务。微软依靠其已经庞大的Azure客户群来交叉销售Azure Quantum。这样做将平台提供了非常广阔的前景。综上所述,量子计算只是微软企业云增长的一个方面。这种增长的说法在未来几年将保持强劲势头,这将继续支撑微软股价的进一步上涨。

Quantum Computing(OTC市场:QUBT)

在给出的列表中,最有趣、最小、最具爆炸性的量子计算股票是Quantum Computing。 未来几年,量子计算将改变一切,但是他的相关硬件很贵。量子计算的硬件还不能以低成本向普通客户提供,使他们产生可观的收益。因此,量子计算正在构建一个经济实惠的量子计算软件和应用程序的组合,这些软件和应用程序可以提供量子计算能力,并在传统计算机上运行。Quantum Computing希望能够填补这一空白,并成为一个广泛的、低成本的量子计算软件提供商,为那些买不起量子计算硬件的公司提供便捷的量子计算软件。Quantum Computing在2020年才开始将软件商业化,通过目前处于beta模式的三个产品,这三种产品可能会在今年下半年开始与金融、医疗和政府客户签订长期合同。这些早期的签约可能是未来5到10年内成千上万家公司注册量子服务的开始。尽管现在这家公司收入基本为0,但可预见到未来能有几亿美元的收入。QUBT股票目前市值只有1200万美元,未来股价可能会飙升。

阿里巴巴(纽约证券交易所:BABA)

我国 科技 巨头阿里巴巴近年来也在布局量子计算 。2015年,阿里巴巴和中科院进行合作。2017年,密西根大学教授施尧耕加入阿里巴巴,加速了阿里在量子计算上的发展;同年,阿里巴巴宣布其与中科院联合打造的量子云平台上线。阿里巴巴正在打造一个强大的QCaaS分支,以补充其已经庞大的服务业务。事实上,阿里云拥有全球IaaS市场约10%的份额,他打算利用这一领导地位,向其庞大的现有客户群交叉销售量子计算服务,并最终成为中国最大的QCaaS运营商。鉴于阿里巴巴巨大的资源优势,该公司很可能最终成为中国量子计算市场的第一或第二大公司。因此这是一个长期购买和持有阿里巴巴股票的原因。

百度(纳斯达克:BIDU)

另一家率先涉足量子计算的中国大型 科技 公司是百度。 百度于2018年启动了自己的量子计算研究中心,研究中心的目标是将量子计算整合到百度的核心业务中。百度在最初阶段建立量子计算的初衷是希望来改善自己的运营,后来公司希望将量子计算业务作为服务出售给第三方。两者的结合将为百度带来很大的回报,量子计算可以使百度的核心搜索和广告业务显着改善,计算能力的提高也可以极大地改善搜索算法和广告定位技术。由于对量子计算的早期研究,百度股票也有上涨空间。

英特尔(纳斯达克:INTC)

最后,在这张量子计算股票的买入名单上是英特尔。 尽管英特尔在传统CPU方面可能落后于竞争对手AMD,但半导体巨头却在创造潜在的量子CPU方面处于领先地位。英特尔新发布的Horse Ridge低温控制芯片被广泛认为是当今市场上最佳的量子CPU候选产品。该芯片包括四个可以控制128个量子位的射频通道,这是英特尔前身量子CPU Tangle Lake的两倍多。换句话说,英特尔是量子计算芯片的领导者。未来当量子计算机大规模制造时,它们很可能会建立在英特尔的量子CPU上。为此,未来5到10年量子计算硬件市场的潜爆炸性增长对英特尔的股票都是一个巨大的刺激。

云平台推动量子计算机商用

目前,谷歌、IBM、微软、亚马逊、阿里巴巴等全球 科技 巨头均已推出量子云服务平台。 用户可以通过平台提供的编译器开发量子算法,并通过云服务在云端的量子计算机硬件上进行运行。2017 年,IBM Q Experience 正式上线运行,是全球第一个量子云服务平台。随后,阿里巴巴、谷歌、微软、亚马逊也相继推出了量子云服务平台。

中短期内,量子计算机在达到商业应用程度后,小型化问题依然难以解决,通过云计算提供服务是其可能的形态。 量子计算机体积较大,且需要运行在较低温度环境下,由专门的技术人员进行维护,短期内推出小型商用机可能性较小。量子计算机与现有网络系统相适应,用户通过量子云服务远程调度量子计算机算力。具体来说,下游用户通过客户端操纵云端经典计算机,云端经典计算机通过量子计算机操控程序输入/读取量子计算机数据。

参考资料:

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1930年秋,第六届索尔维会议在布鲁塞尔召开。早有准备的爱因斯坦在会上向玻尔提出了他的著名的思想实验——“光子盒”,公众号名称正源于此。

量子技术能用在智能水表吗?

量子技术是能够用在智能水表的。

国内制造的智能水表,可分为预付费水表、电子远传水表两大类,其共同特点是测量水流的传感器仍采用普通水表,通过在水表的读数盘指针或齿轮组的某个位置安装传感元件,将原水表的机械读数转换成电信号数据,然后进行采集、传输和储存,按结算交易方式的要求自动或人工进行控制。

因为它们的基表都是采用的速度式水表,所以按照水表的原理分类他们还都属于速度式水表一类,只是在读数方式、指示机构等方面进行了改进,增加了预付费、远传读数等自动化抄表系统功能,而计量机构、传动方式还是机械式的,水表的准确度(精度)等级和普通机械水表一样,都是2.0级。

智能水表把高科技的电子、信息传输技术应用到水表制造上,在相当程度上改变了国内传统的抄表结算方式,提高了我国自来水收费计量的水平,是自来水计量收费的一次技术进步;它的推广应用实现了“先买水,后用水”和集中抄表管理,更新了用水户的交费理念,减少了拖欠水费、入户抄表等现象,减少了供水部门抄表的人力、物力;可提前回收水费,减少了后期运营人员,提高了管理效率和水司的经营管理水平;且防盗性能较普通水表好,完全能实现“预付费”、“阶梯水价”和“囤积水量”功能。

【科普】量子计算通识-3-CNOT可控非门

以下内容参照微软研究院主题演讲《Quantum Computing for Computer Scientists(计算机科学家量子计算导读)》的结构进行整理和扩充的。

本篇是第三部分。上一篇 【科普】量子计算通识-2

目前的通用计算机都是基于逻辑门电路来实现的。关于逻辑门电路,你可以参照 【量子计算通识】 文章中索引的【经典计算机】小专题。

运算的本质是对输入的信息进行修改,然后再输出。晶体管逻辑门电路的本质一种运算,电流进入之后绕来绕去会被改变成不同的电流,然后再输出 。

经典计算机对于单个比特位的操作有四种:不变,翻转(0和1翻转,即非门NOT),等0(强制输出0),等1(强制输出1)。

而对于两个比特,经典计算机有多重操作,如:

可控非门CNOT是量子计算的最根本操作,也可直接把它称为 量子逻辑门 。

解释起CNOT门有一点麻烦,所以我们先从数学角度看,门就是一种操作,比如之前我们把经典比特位的四种操作都转换成了向量位运算:

那么,我们定义CNOT门就是乘以下面的矩阵:

注意这不是单位矩阵,它把第三行和第四行交换了 。结果会怎样?前两项不变,后两项颠倒,具体如下:

这有什么意思?(0,0,1,0)这是一个四维向量,是个 乘积态 ,它可以被分解成两个二维向量的张量积。我们把CNOT运算简单记作C,就有:

简化一下:

这里注意,我们通过CNOT操作,把|10变成了|11。

CNOT对两个向量位的操作四种情况如下:

简化一下:

仔细看上面这四个式子, 规律就是左边第一位永远不变化,原来是0开头,结果就是0开头,原来是1开头,结果就是1开头。但是,当第一位是1的时候,第二位会被翻转(第三和第四个公式) 。

为什么叫CNOT,Controled NOT,可控非门。如果我们把左边第一位当做额外的开关,用它来控制第二位是否进行翻转,那么就是: 如果第一位是0,那么就不翻转第二位,如果第一位是1,那么就翻转第二位。而第一位作为控制位不会被改变。

在这里的运算中,第一位是 控制位Control bit ,第二位称为 目标位Target bit ,是被控制的。

实际上理解CNOT的字面意义并不是很大,只要我们记住CNOT就是乘以一个前两行正常后两行翻转的矩阵就可以了。

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END

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