假设N个数据中符合条件的数据有M个，则量子搜索算法的复杂度为，远小于经典算法的复杂度。下面以N=2为例，介绍黑箱如何标记符合条件的数据。N=2意味着只有两个数据，可以用0和1来表示这两个数据，也就只需要一个量子比特表示。假设是一个函数，若x是符合条件的数据，则f(x) = 1;若x不是符合条件的数据，则f(x) = 0。定义黑箱O具有如下功能：(1)其中为辅助量子比特。此处，不用(2)(3)黑箱作

成本函数（Cost function）是优化问题中的一种函数，用于衡量给定参数下电路输出与目标状态或目标值之间的差异。它是在量子优化算法（如变分量子本征求解器（VQE））中用于量化电路输出与目标的差异的量化目标。成本函数通常是通过量子电路的期望值计算的，表示为 〈H〉，其中 H 是汉密尔顿量。汉密尔顿函数是物理量子系统中的能量运算符，通常用来描述系统的哈密顿量（如粒子的总能量）。VQD 的核心思想

量子计算机的原理与物理实现很复杂，我只能尽量照着课本来精简地写。

总之，这是一个非常酷的模拟工作类型的例子，其目的是更精确地解决困难的理论问题，并利用实验来接受或拒绝理论，以期发现新的物理学，建造改进的探测器，并在最基本的层面上更好地理解自然。如果你不是一个高能物理学家，你可能仍然熟悉“强子”这个词，就像在大型强子对撞机（LHC）中一样，这是一个巨大的粒子加速器，周长27公里，最终有可能观察到希格斯玻色子。一个著名的例子是寻找巨大整数的质因数。这意味着从芯片一侧

感知机只是一个神经元，若有多个神经元共同作用，则构成神经网络。目前，最常见的量子神经网络模型为基于参数化量子线路的量子神经网络，该模型用参数化量子线路代替神经网络结构，使用经典优化算法更新参数化量子线路的参数。

量子神经网络由量子卷积层、量子池化层和量子全连接层组成量子卷积层和量子池化层交替放置，分别实现特征提取和特征降维，之后通过量子全连接层进行特征综合量子卷积层、量子池化层和量子全连接层分别由量子卷积单元、量子池化单元和量子全连接单元组成量子卷积层。

deepspeed="configs/deepspeed_z3.json",# ZeRO-3优化。--volume-size 1000 \# 1TB存储。report_to="none"# 本地不连接MLflow等。learning_rate=2e-5,# 比预训练低1-2个量级。：采用Spot Instance节省60-70%费用。网络隔离：断开外网连接进行air-gapped训练。数据加密：使

论文提出了一种基于可重构中性原子阵列的逻辑量子处理器，旨在通过量子纠错（QEC）和逻辑量子比特编码，解决物理量子比特的噪声限制问题。：利用三维[[8,3,2]]码实现48逻辑量子比特的快速扰乱（scrambling）电路，包含228个逻辑双量子比特门和48个逻辑CCZ门，跨熵基准（XEB）显著优于物理量子比特。：通过双拷贝测量技术提取纠缠熵和“魔力”（magic），验证了逻辑量子比特在模拟复杂量子

量子神经网络由量子卷积层、量子池化层和量子全连接层组成量子卷积层和量子池化层交替放置，分别实现特征提取和特征降维，之后通过量子全连接层进行特征综合量子卷积层、量子池化层和量子全连接层分别由量子卷积单元、量子池化单元和量子全连接单元组成量子卷积层。

由于量子不确定性和量子态的测量过程而引入的随机波动，量子噪声不可避免。