传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

本文介绍了量子计算机的概念和发展历程，以及与传统计算机的区别和优势。随着社会的发展，计算机已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而量子计算机的出现将会带来更加高效和精确的计算能力。本文还提供了一份量子计算机简介的PPT课件，方便读者了解更多相关知识。

量子计算机、生物计算机、光子计算机

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本源司南：高效利用量子资源的量子操作系统 随着超导等量子处理器技术的不断进步，高效利用量子处理器、实现量子计算机与经典计算平台

技术领域： 本文介绍一种对数据进行加密及签名的方法，具体为一种非对称的加密及签名算法，以下称之为CHAⅡ算法。 原技术的不足： 现有的流行的非对称算法RSA及SM2(ECC)均无法对抗即将到来的量子计算机。在可见的量子时代，RSA或SM2(ECC)等算法将无法保证加密数据的安全及签名的真实性。 CHAⅡ算法的先进性： CHAⅡ算法是一种可抵御量子计算机的攻击的非对称加密及签名 的算法。其优点是：速度快，效率高，位数少。更重要的优点是： 升级代价成本低，原 RSA 及 SM2（ECC)硬件及大数库无需重新设 计或更新就可以直接升级至 CHAⅡ算法。最后一个优点是原理简单， 易于理解，学习成本低，有各种开发语言的源代码提供。

一种可抵御量子计算机攻击的非对称加密及签名算法，为VC源代码： 1、要编译该工程，需要用到OPENSSL，并配置 2、在工程属性中配置好OPENSSL的头文件及库文件的路径，即可。

量子计算机的发展现状与趋势

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量子计算机 量子计算机全文共25页，当前为第1页。 早在六七十年代，人们就发现，能耗会导致计算机芯片的发热，影响芯片的集成度，从而限制了计算机的运行速度．Lan.dauer最早考虑了这个问题，他考察了能耗的来源，指出：能耗产生于计算过程中的不可逆操作． 例如，对两比特的异或操作，因为只有一比特的输出，这一过程损失了一个自由度。因此是不可逆的，按照热力学，必然会产生一定的热量 量子计算机全文共25页，当前为第2页。 经典计算机模型——图灵机 经典计算机实际上就是一个通用图灵机。通用图灵机是计算机的抽象数学模型，它由两部分构成： 具有无限多个存储单元的记录带，每个存储单元内容的变化是有限的，通常用二进制的"0"和"1"来表示； 一个具有有限状态的读写头，每步操作中读写头可以在记录带上左移或右移一格或不动。图灵机在操作中，读写头根据其内态和当前存储单元的内容，按既定的规则，改变其状态和存储单元的内容。并决定下一步读写头的移动方向。 量子计算机全文共25页，当前为第3页。 经典计算机模型——图灵机 上述图灵机的模型是不可逆的。 例如，对图灵机操作"写存储单元--> 左移一格"，其逆就变成了"左