下面的例子中，输入和输出分别由大于号和句号提示符（ >>> 和 ... ）标注：如果想重现这些例子，就要在解释器的提示符后，输入（提示符后面的）那些不包含提示符的代码行。需要注意的是在练习中遇到的从属提示符表示你需要在最后多输入一个空行，解释器才能知道这是一个多行命令的结束。
2020年8月17日发表在nature communications上的一篇关于"Machine learning for chemical discovery"评论的文章，通讯作者是卢森堡大学物理和材料科学系的Alexandre Tkatchenko教授。发现具有所需属性的化学物质是一个漫长而艰辛的过程。包含数百万个分子的可靠量子力学特性的精选数据集变得越来越可用。从这些数据集中获取化学知识的新型机器学习工具的开发具有革新化学发现过程的潜力。作者对这个新兴领域的最新突破发表评论，并讨论未来几年的挑战。
“量子科学实验卫星”和“京沪干线”示意图。 中科大提供 近日，英国物理学会新闻网站《物理世界》公布了2015年度全球物理学界的10项重大突破。中国科学技术大学潘建伟院士、陆朝阳教授等完成的“多自由
这个五四青年节，小破站的一个《后浪》的视频引爆了两代人的网络论战，“前浪”们感慨，“这届年轻人不好带了！”“后浪”们觉得，“视频就不是真实的世界！”
今天为大家介绍的是来自Raffaele Santagati团队的一篇论文。量子计算机在工业应用中的潜力很大程度上依赖于它们执行精确、高效量子化学计算的预期能力。计算机辅助药物发现依赖于精确预测候选药物在含有数千个原子、特定温度条件下的细胞环境中的目标相互作用。作者在这里探讨了将量子计算机应用于药物设计中的挑战与机遇。
如果你稍微了解流体力学，就会知道这个领域是以「难」而闻名的，其中的有些原理似是而非，不得要领，解释起来也是五花八门，研究这个领域的绝大多数人可能都难以获得显著的成果。
杨净 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，2022年诺贝尔物理学奖揭晓！ 今年的物理学奖颁向量子纠缠的三位科学家，他们分别是阿兰·阿斯佩Alain Aspect，约翰·克劳泽John F. Clauser以及安东·塞林格Anton Zeilinger，以表彰他们用纠缠光子进行实验，证明了贝尔不等式不成立，并以此开创量子信息科学。 换言之，他们成功证明了爱因斯坦是错的。 他们三人将共享1000万瑞典克朗的奖金。值得一提的是，其中塞林格还是潘建伟院士的博士导师。 证明了爱因斯坦是错
大数据文摘出品 有这样一条方程式， 原腾讯副总裁吴军博士说，如果地球毁灭，要在一张名片上写下地球文明的全部精髓，他会写下三个公式，其中就包含这个方程式； 搜狐CEO张朝阳专门开了堂线下物理课，讲这个方程式的推演过程，李永乐坐在第一排疯狂记笔记。麻省理工凝聚态物理学博士毕业的张朝阳，都称自己没能完全弄懂这个方程式背后的含义； 它在物理学上地位崇高，提出以来无人敢挑战，几乎可以用永恒来形容； 它为人类的发展和进步做出了巨大的奉献，但却也有着毁灭人类的力量，被称作是“死亡方程式”...... 这个方程，就是爱因
量子力学是现代物理学中一门神秘且具有深远意义的学科，它揭示了微观世界的规律和性质，颠覆了我们对自然的常识认知。虽然量子力学的数学形式看起来有些抽象复杂，但只要我们有足够的好奇心和探索欲望，从零开始理解量子力学并非难事。
引力子，Graviton，又称重力子，在物理学中是一个传递引力的假想粒子（仍未知是否真正存在）。两个物体之间的引力可以归结为构成这两个物体的粒子之间的引力子交换。为了传递引力，引力子必须永远相吸、作用范围无限远及以无限多的型态出现。在量子力学中，引力子被定义为一个自旋为2、质量为零的玻色子。
【新智元导读】中国科技大学的潘建伟团队和加拿大卡尔加里大学的 Tittel 团队，本周在 Nature Photonics 刊文，使用独立开发的反馈和同步机制，分别进行了量子隐形传态实验。其中，中国的张强、潘建伟团队在合肥，使用的是电信网络波长的光，目的是为了减少在信号光在光纤中失去强度的速度。加拿大卡尔加里团队使用了 795 纳米波长的光，这使他们的量子隐形传态实验速度比中国团队快，但保真度较低。新智元编译了巴黎量子计算中心的量子物理学研究者Frédéric Grosshans 发表在 Nature 上的
量子力学是现代物理学中最令人着迷也最具挑战性的领域之一。它描述了原子和亚原子粒子的行为，其理论和发现对我们理解宇宙起到了革命性的作用。量子力学的一些概念，如量子纠缠、量子叠加等，在初学者看来可能显得既奇特又难以理解。在本文中，我将尝试以简化的方式解释量子力学的基本原理，并探讨其在现实世界中的一些表现。
科学家们使用量子理论已有近一个世纪的历史，但令人尴尬的是，他们仍然不知道这意味着什么。在 2011 年关于量子物理学和现实本质的会议上进行的一项非正式民意调查显示，对于量子理论对现实的看法仍然没有达成共识——与会者对于如何解释该理论仍然存在严重分歧。
纠缠态 (entangledstate) 是量子力学预言的一种叠加态，最早是为了批判量子力学所蕴含的哲学思想，而由爱因斯坦等三名科学家于 1935 年首先提出的概念。它起初被称为 EPR 佯谬，后来薛定谔首先提出了「纠缠」的术语。
导读：1900年 Max Planck 提出“量子”概念，宣告了“量子”时代的诞生。科学家发现，微观粒子有着与宏观世界的物理客体完全不同的特性。宏观世界的物理客体，要么是粒子，要么是波动，它们遵从经典物理学的运动规律，而微观世界的所有粒子却同时具有粒子性和波动性，它们显然不遵从经典物理学的运动规律。20世纪20年代，一批年轻的天才物理学家建立了支配着微观粒子运动规律的新理论，这便是量子力学。近百年来，凡是量子力学预言的都被实验所证实，人们公认，量子力学是人类迄今最成功的理论。
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
在学生时代，Jussi Lindgren和Jukka Liukkonen就发现他们的量子力学讲座中的一个要素并不令人满意。Jussi Lindgren说：“当我们学习物理时，有一些基本要素被告知是正确的，而且我们不得不接受“它们是正确的”却不知道背后的原因，我并不真正喜欢这样。”
北京时间2022年10月4日下午，在瑞典首都斯德哥尔摩，瑞典皇家科学院宣布将2022年诺贝尔物理学奖授予法国科学家阿兰·阿斯佩（Alain Aspect）、美国科学家约翰·克劳泽（John F. Clauser）和奥地利科学家安东·蔡林格（Anton Zeilinger），以表彰他们在量子信息科学研究方面作出的贡献。奖金金额1000万瑞典克朗，由获奖者平均分享。
量子力学实际是遵循牛顿创立的范式，时空作为物理过程的一个描述背景，时空本身并不掺和到物理过程之中。这实际是一种理论范式，或者叫一种理论规范。
跟挺多非物理专业的同学聊天，被问到的最多的就是这个问题了。挺多同学也想转到理论物理专业并且做一些理论物理的研究。咱们今天就来聊聊这个话题。主要是下次被问到的话就可以直接把这一篇分享过去了。不过这个也只是我的个人观点。大家可以在留言区进行一些补充。
1981年，理论物理学家理查德·费曼提出：“大自然不是经典的，所以如果你想模拟它的话，那你最好用量子力学” 原文：Nature isn't classical, and if you want to make a simulation of nature, you'd better make it quantum mechanical 这一观点催生了量子计算领域的兴起与发展。 在过去的四十年里，学者们已经在理论上成功基于量子力学原理设计的算法来求解某些经典难于计算的问题，提出了量子密码协议来进行信息的安全
选自phys.org 作者：Alessandro Fedrizzi等 机器之心编译 编辑：王楷 对于这几个误解，你了解过吗？ 量子力学，是主宰原子和粒子微观世界的理论，自有其独有的魅力和特点。与诸多其他物理学领域不同，它奇妙万分且又悖于直觉，令人惊叹、引人入胜。2022 年诺贝尔物理学奖被授予 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger 三人，表彰他们在量子力学研究领域所做的贡献，这引起了难抑的兴奋和众多的讨论。 然而，无论是在聊天论坛、媒体还是科幻小说中，由于
虽然在高中数学里，大家都接触过虚数这个概念，但它看起来总是那么反直觉：虚数这个名词是 17 世纪数学家笛卡尔提出的，因为当时的观念认为这不是真实存在的数字，其性质被定义为：
在量子力学里，当几个粒子在彼此相互作用后，由于各个粒子所拥有的特性已综合成为整体性质，无法单独描述各个粒子的性质，只能描述整体系统的性质，则称这现象为量子缠结或量子纠缠（quantum entanglement）。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文介绍了量子自然语言处理(QNLP)模型，其基础是计算语言学和量子力学之间的一个简单而强大的类比:语法纠缠。 本文介绍了量子自然语言处理(QNLP)模型，其基础是计算语言学和量子力学之间的一个简单而强大的类比:语法纠缠。文本和句子的语法结构将单词的含义联系起来，就像纠缠结构将量子系统的状态联系起来一样。范畴论可以使这种语言到量子比特的类比形式化:它是一个从语法到向量空间的monoidal函子。将这种抽象的类比转化为具体的算法，将语法结构转换为参数化量子电路的架构。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机，其理论模型是通用图灵机；通用的量子计算机，其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看，量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题，但是从计算的效率上，由于量子力学叠加性的存在，目前某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】2022年诺贝尔物理学奖颁给了来自法美奥的3位物理学家。他们通过研究证明了爱因斯坦的质疑是错误的，为量子信息学奠定了基础。 遇事不决，量子力学。 不负众望，今年的诺贝尔物理学奖颁给了量子力学！ 昨天下午，诺贝尔奖委员会宣布将2022年物理学奖颁给法国物理学家Alain Aspect、美国物理学家John F. Clauser，以及奥地利物理学家Anton Zeilinger。 表彰他们「通过光子纠缠实验，确定贝尔不等式在量子世界中不成立，并开创
理想黑体可以吸收所有照射到它表面的电磁辐射，并将这些辐射转化为热辐射，其光谱特征仅与该黑体的温度有关，与黑体的材质无关，黑体也是理想的发射体。1859年古斯塔夫·基尔霍夫（Gustav Kirchhoff）证明了黑体辐射发射能量E只取决于温度T和频率v，即E=J（T，v），然而这个公式中的函数]却成为了一个物理挑战。
杜江峰，中国科学院院士、中国科学技术大学物理学院院长。16岁时保送中国科大少年班，本科毕业后即留校工作，同时攻读研究生；28岁时开始进军当时最新的量子计算实验研究领域，成为我国最早从事这项研究的科学家之一；接下来的近20年里，杜江峰一头扎进量子计算领域。 2002年，在国际上第一次成功地实现了量子博弈的实验研究，实现中国国内量子计算实验研究工作首次刊发在国际权威杂志《物理评论快报》上。 2009年，他带领自己的科研团队做出的又一项重要成果产生了：首次在真实固态体系中实现了最优动力学去耦，这项成果发表于国际权
“另类事实”(Alternative facts)就像病毒一样在全社会蔓延。现在看来，它们甚至感染了科学领域——至少是量子领域。这似乎有违直觉。科学的方法毕竟是建立在可靠的观察、测量和可重复性的概念上的。通过测量确定的事实应该是客观的，这样所有的观察者都能同意这一事实。
这句话的意思其实是在说，什么都可以用量子力学解释，但其实量子力学什么都不能解释。因为除了爱因斯坦、普朗克以及量子力学大牛们，普通人根本几乎不懂量子力学。
选自Quantamagazine 作者：Ben Brubaker 机器之心编译 贝尔定理与「幽灵般的超距作用」，这是一段量子力学史话。 我们理所当然地认为，世界上某个地方发生的一件事不会立即对远方的事物产生影响。这一理论被物理学家叫做定域性原理（locality），长期以来被认为是有关物理定律的一个基本假设。 但量子力学的提出似乎推翻了这一假设。1935 年，爱因斯坦和他的两位同事合写了一篇论文——《量子力学对物理实在性的描述是完备的吗？》（也被称为 EPR 佯谬）。其中心思想是：根据量子力学可导出，对于
随机性是一个非常有趣的概念,引起了大量学者的研究兴趣。从理论研究的意义上看,其属于物理学甚至是哲学的范畴,即研究世界的确定性问题:世界是确定性的,还是随机的呢?除了理论研究的意义外,随机性在实际应用中
📷 介绍 七堂极简物理课是意大利作家卡洛-罗韦利，湖南科学技术出版社与2016年出版，这本书向读者讲述的是20世纪以来现代物理学的伟大理论发现。全文2.8万字，短小精悍，非常简单易懂，书的开头这么介绍：只有诗意的讲述，没有科学背景的人也能轻松读懂。 读起来确实很简单，下面运用我极致的总结如下。 第一课：最美的理论 这个最美的理论，说的是爱因斯坦的“广义相对论"。 小爱同学于1905年发表的三篇论文使他名声大噪，但其中的第三篇“狭义相对论”与我们的认知–自由落体产生矛盾，于是对牛哥的万有引力提出质
量子化 (quantum) 是量子力学(Quantum Mechanics)中的一个核心概念。这是一个经典理论和“量子论”的过程。它基本上包括把你系统中的可观测值(位置、动量、能量等)，在经典理论中只是数字，变成作用于量子态的算子。那么可观测值就是相应算子关于系统量子态的期望值。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 量子力学又成了热点，这次不是量子计算也不是量子加密通讯，而是一个基础理论问题。 相关问题一度登上知乎热榜第二。 事情是这样的。 量子力学很多方程中都用到了虚数，但这让物理学家们感到困惑。 毕竟现实世界中能测量出的值都是实数的，比如一个物体的质量或速度，量子力学中的概率和期望也不例外。 就连薛定谔自己，在最初推导波动方程时候都尝试过避免用到虚数i。 他确实一度做到了，但不久又放弃了，因为引入虚数后计算上简单很多。 之后很长时间里，虚数在量子力学中都被视为
这篇文章回顾了量子大脑假说的现代方法。目的是从一个广泛的角度考虑该假设及其经典的脑机替代方案，包括物理学、生物学、计算机科学、宇宙学和形而上学。我的出发点是，问意识能不能有自由意志，从根本上说是不正确的。这方面受到了物理学和神经科学的双重挑战。这篇论文认为，对有意识的自由意志的探索，正如在Libet类型的实验中所典型测试的那样，意味着本末倒置。从进化的角度来看，更正确的问题是这样的。简单生物的原始神经网络是否拥有自由意志机制(起源于量子),作为生命繁荣的极其有价值的获得？那么，这些机制可能是从脑干等最古老的大脑区域的初级(快速和随机)反射进化而来，从而在大脑进化的后期阶段产生以皮层为中心的意识属性吗？
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 量子力学似乎离我们的日常很远。 除了偶尔会被用来收收智商税（例如，量子波动速读）。 毕竟，微观与宏观世界差异很大，前者受量子力学统治，后者则遵循经典力学的规则运行。 而就在近期，微观世界与宏观世界间的次元壁被打破了—— MIT中一面40公斤重的镜子，被量子力学“踢”了一脚，发生了位移。 即使这个位移大小和原子相比，就像拿原子的大小和人相比（只位移了10^(-20)m），但却无疑是物理研究中关键的一大步。 这个位移，证明室温下的量子涨落对宏观
机器之心报道 编辑：杜伟、魔王、小舟 作为量子力学的基础方程之一，薛定谔方程一直广受关注。去年，DeepMind 科学家开发一种新的神经网络来近似计算薛定谔方程，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础。今年九月份，柏林自由大学的几位科学家提出了一种新的深度学习波函数拟设方法，它可以获得电子薛定谔方程的近乎精确解。相关研究发表在 Nature Chemistry 上。 即使并非物理学界人士，我们也对薛定谔这个名字并不陌生，比如「薛定谔的猫」。著名物理学家埃尔温 · 薛定谔是量子力学奠基人之一，他在 19
在合成有机化学、药物化学和药物设计的建模方面，分子力学（Molecular mechanics，MM）是一种传统的计算方法。但是它在一些情况下（例如，MM方法用于研究药物-受体微环境中基于电子的特性时）存在很大的局限性。
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论，它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论，爱因斯坦的理论，即空间和时间可以弯曲，导致引力。90年来，物理学家一直在寻求和解，一种对现实的更基本的描述，包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
2016年8月16日凌晨1：41，备受瞩目的中国首颗量子科学实验卫星“墨子”在酒泉成功发射升空。中国发射全球首颗量子卫星，这不仅仅是中国迈出构建量子通信网络的第一步，也是一个非常好的用于做远距离纠缠分发和量子隐形传态的基础科学研究的平台，为探索自由空间量子通信技术打下良好的基础。 量子是什么？ 量子（quantum）是现代物理的重要概念。最早是M·普朗克在1900年提出的。他假设黑体辐射中的辐射能量是不连续的，只能取能量基本单位的整数倍。后来的研究表明，不但能量表现出这种不连续的分离化性质，其他物理量诸如角
1900 年，德国物理学家普朗克（Max Planck）提出量子概念，「量子论」就此宣告诞生。1981 年，著名物理学家费曼 Richard Feynman 提出了量子计算 / 量子计算机的概念，自此，量子力学进入了快速转化为真正的社会技术的进程，人类在量子计算应用发展的道路上行进的速度也越来越快。
对于我们研究的大部分物理化学问题来说，由于原子核的质量比电子大很多，忽略它们之间的耦合（波恩-奥本海默近似），用量子化学的方法处理分子体系中的电子结构部分，用经典力学处理其中的原子核部分已经能得到较好的结果。然而在一些特殊情况下原子核的量子效应的贡献不能忽略，例如含有轻原子（如H）的体系、温度较低的情形或者涉及到多电子态的非绝热过程，此时需要使用量子力学的手段研究分子体系的统计或动力学性质。
人工智能指的是机器在一定程度上展示人类所认为的智能的能力。机器学习的快速发展推动了这一过程：让机器自己思考，而不是用绝对的概念对它们进行预编程。
来源：Science AI 本文约2300字，建议阅读5分钟 一种用于研究数据「形状」的小众数学方法的量子扭曲，称为拓扑数据分析 (TDA)。 量子计算机被大肆宣传，但事实是我们仍然不确定它们有什么用。这些设备利用了亚原子世界的特殊物理特性，并有可能执行普通经典计算机根本无法执行的计算。但事实证明，很难找到具有明显「量子优势」的任何算法的例子，这些算法的性能超出了经典机器的范围。 在 21 世纪 10 年代的大部分时间里，许多计算机科学家认为一组特定的应用程序很有可能会发现这一优势。当某些数据分析计算由量子
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。其基于量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。
昨日，DeepMind发布了利用第一性原理指导深度学习进行量子力学研究的代码，以便更好地计算物理学和化学并将其应用到更广泛的问题上。
据介绍，目前学术界对量子机器学习这一交叉领域包括两方面研究：一方面是利用量子力学的相干叠加或者纠缠等特性，构建能有实现加速的量子机器学习算法，如量子版本的 PCA 和 SVM 算法，以及能有效解决线性方程组求解的 HHL 算法等；另一方面，经典人工智能算法作为一种研究工具，能提供有效的信息提取和分类，如果可以建立起物理难题到人工智能算法的映射，就能够有效解决这些问题，目前已在理论上成功用于研究相变、多体物理等问题，但由于调控技术限制，罕有实验方面的研究。
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机，其理论模型是通用图灵机；通用的量子计算机，其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看，量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题，但是从计算的效率上，由于量子力学叠加性的存在，某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。---百度百科
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