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本文是qLDPC第一篇登上Nature的理论文章，且以数值计算为主，反应了基于qLDPC码的高编码率量子纠错码对实现容错量子计算的重要性。本期将对这篇文章进行图文解读，学习qLDPC的整体脉络和前沿进展。

量子近似最优化算法（QAOA）被认为是能应用在早期量子计算机上比较有效的算法之一。本文在QAOA的基础上发展了一种利用经典自旋的动力学方程取代QAOA量子演化的新型量子启发式算法——平均场近似优化算法（mean-field AOA）。通过引入基于自旋相干态的路径积分表示并考虑高斯型的量子涨落，对平均场轨迹附件的量子涨落进行了动力学计算，给出了平均场AOA算法的有效性分析。

Shor算法揭示了通用量子计算机在整数因子分解问题上的高效性，极大的推动了量子计算领域的发展。然而，当前的量子计算机仍在含噪声中规模量子计算机（Noisy-Intermediate-Scale Quantum, NISQ）阶段，尚不能支持实用规模的Shor算法。近日，来自清华大学龙桂鲁教授团队的一篇论文基于密码学泰斗Schnorr的工作在超导量子计算机上分解了48位整数，对NISQ量子计算机破解R

其中前者在传统的方法中往往使用需要大量策略的闭环控制或通过对控制噪声的谱进行分析从而进行开环控制，而随着量子比特数的增加，这二者所消耗的资源都会快速增长，从而变得不再实用。该文章给出了强化学习在量子控制上的一个典型的过程，描述了通过强化学习来进行量子门实现的实验过程。谷歌的团队将这些优势应用在量子控制优化问题上，提出适合谷歌量子计算平台的一种兼顾量子门保真度、积累泄露误差、门时间以及控制边界条件的

线路中共有三种作用不同的量子比特，分别编码像素点位置（pixel），像素点颜色（color），还有一个量子比特专门用于输出结果（readout）的测量。两种量子线路都是由XX门或ZZ门组成，每一个门都是双量子比特门，第一个量子比特为编码像素位置的比特，第二个量子比特为编码像素颜色的量子比特或者用于读取输出结果的量子比特。图3. 数字在不同的下采样分辨率下图像。量子神经网络层作用在初态上后，作者在读

通常，如果层是完全连接的，则任何给定的两个节点之间的图距离都是常数, 但对于稀疏图来说却不是这样的, 所以visible、hideen和label p-bits的位置就显得格外重要了。论文系统地研究了硬件感知网络拓扑的混合时间，并表明模型的分类精度不受算法的计算可操作性的限制，而是受在本工作中能够使用的中等大小的FPGA的限制。本次会议将介绍基于P-bit的Ising机在训练深度生成式神经网络方面