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b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
（G）飞猫奇偶校验用于量子纠错和量子通信
多量子比特奇偶校验是许多量子纠错码的关键要求。与模块化架构兼容的长距离奇偶校验将有助于缓解量子设备在扩大尺寸时对量子比特连接性的要求。在这项工作中，我们考虑了一种架构，其中物理（代码）量子比特以固定自由度进行编码，并使用传播光脉冲的状态选择性相移来执行奇偶校验，由电磁场的相干态描述。我们优化了测量误差（随测量强度（由相干态中的平均光子数设定）减少）与代码量子比特上的误差（由于奇偶校验期间的光子损失而产生）之间的权衡，后者随测量强度的增加而增加。我们还讨论了这些奇偶校验在基于测量的远距离量子比特纠缠态制备中的应用。特别是，我们展示了如何使用三量子比特奇偶校验来准备六量子比特纠缠态。该状态可用作双量子位状态的受控量子隐形传态的通道，或作为共享随机性源，在三方量子密钥分发中具有潜在应用。
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2024年9月9日，美国卫生和公共服务部（HHS），劳工和财政部（统称为部门）发布了实施MHPAEA的新最终规则。最终规则修改了现有MHPAEA法规的某些规定，并为响应MHPAEA所需的NQTL比较请求的内容添加新法规，并由CAA，2021年修订，这些最终规则旨在进一步的MHPAEA的基本目的 - 确保在群体健康计划，团体或个人健康保险范围内寻求治疗有覆盖的MH状况或SUDS的个人在为这些疾病或疾病获得福利的负担不会比寻求医疗状况或手术程序治疗的覆盖范围时面临更大的负担。这些最终规则对于解决获得MH/SUD福利的障碍至关重要。
始终在量子误差跟踪中，连续奇偶校验测量
我们研究了连续奇偶校验测量的量子误差校正，以用三量码纠正比率误差。连续监视错误带来了连续信息流的好处，这有助于实时被动错误跟踪。它从基于标准的门的方法中降低了开销，该方法定期纠缠并测量其他Ancilla Qubit。但是，连续平价测量的嘈杂模拟信号要求更复杂的信号处理来准确解释综合征。我们分析了几种实践过滤方法的性能，以进行连续误差纠正，并证明它们是基于标准Ancilla的方法的可行替代方案。作为一种最佳过滤器，我们讨论了一种不正常的（线性）贝叶斯过滤器，并且与Mabuchi引入的相关WONHAHHAMELTER相比，具有改进的构成效率[New J. Phys。11，105044（2009）]。 我们将这种相当的连续滤波器与最简单的周期性盒车平衡和阈值过滤器的两个实际变化进行了比较，以低延迟电路为目标实时硬件实现。 作为变体，我们引入了一个非马克维亚“半盒车”过滤器和带有可调节阈值的马尔可夫过滤器；这些滤波器消除了盒装填充中的主要误差源，并与最佳过滤器相比有利。 对于每个滤波器，我们在平均值中得出衰减的分析结果，并通过数值模拟对其进行验证。11，105044（2009）]。我们将这种相当的连续滤波器与最简单的周期性盒车平衡和阈值过滤器的两个实际变化进行了比较，以低延迟电路为目标实时硬件实现。作为变体，我们引入了一个非马克维亚“半盒车”过滤器和带有可调节阈值的马尔可夫过滤器；这些滤波器消除了盒装填充中的主要误差源，并与最佳过滤器相比有利。对于每个滤波器，我们在平均值中得出衰减的分析结果，并通过数值模拟对其进行验证。
奇偶量子计算作为 yz 平面测量 - ...
在现今的容错量子计算前时代 [1]，存在一系列计算理论方案，它们在当前物理设备上实现时表现出一定的优势和不同程度的适用性。奇偶校验量子计算 [2-7] 就是这样一个方案，最初基于量子退火 [2]。通用奇偶校验计算框架 [3] 利用了某种类型的量子态编码（即奇偶校验编码）的属性。这种编码将 n 个量子比特的逻辑状态映射到 n（n+1）=2 个物理量子比特上，其中一些物理量子比特获得与逻辑量子比特子集相关的奇偶校验信息。因此，对这些奇偶校验量子比特进行局部的某些旋转会转化为对相应子集进行多量子比特逻辑旋转 [3]。奇偶校验码是一种稳定器码 [8,9]，使用稳定器形式可以很好地理解该码的许多属性。已知稳定器状态和稳定器代码具有规范形式，分别为图状态 [10,11] 和图代码 [12 – 14]。图状态形成一类重要的高度纠缠态，支持基于测量的量子计算 (MBQC) [15 – 20]。MBQC 是一种众所周知的量子电路模型替代方案，由单量子位投影测量而不是幺正门驱动。最近，提出了一种基于测量的编码和解码程序提案，用于奇偶校验计算机制 [21]，在计算深度方面表现出有益的特性。由于稳定器代码和图代码之间的密切联系，有必要研究与 MBQC 的潜在联系，我们在本信中开始这项研究。
“四分之一规则”的限制和测量公平性的统计奇偶校验测试∗
为了确保算法决策系统的公平性，例如就业主持工具，计算机科学家和从业人员通常将所谓的“四分之一五分之一规则”提及，以衡量工具遵守反歧视法。这种依赖是有问题的，因为“规则”实际上不是歧视歧视的法律规则，并且提供了一种粗略的测试，通常在确定需要进一步审查的实践方面过于忽略和不包括。“四分之一的规则”是一类更广泛的统计检验之一，我们称之为统计奇偶校验测试（SPTS），比较了人口统计组之间的选择率。虽然某些SPT在统计学上更稳定，但所有人都在回顾性地具有不同的不同影响方面具有一些关键局限性。当这些测试被预期用作优化目标塑造模型开发时，就会出现对开发过程，行为激励措施和配盖性的其他担忧。在本文中，我们讨论了SPT在算法治理中的适当作用。我们建议采用多种措施，以利用预期优化过程中存在的其他信息，从而在建立和审计模型时更深入地了解公平考虑因素。
奇偶级量子优化：〜编码约束
对优化问题的限制对于许多在科学，技术和行业中遇到的问题至关重要，从调度概率到量子化学[1-8]。量子计算是一种新的计算范式，其目的是通过利用量子现象来增强优化算法，可能会改善现有算法以解决这些问题。然而，量子计算机是在连贯，控制和连接性的[9-14]中限制的，这使得优化问题的编码是该领域当前的宏伟挑战之一。约束是编码challenge的另一个复杂性，通常通过大型能量惩罚[15-17]作为二次术语对它们进行编码，从而导致完全连接的相互作用。这些惩罚介绍了额外的能量量表，在大多数情况下，额外的量子位和与计算的耦合，制作算法，例如量子近似优化算法（QAOA）[18]或量子nealing [19-21] [19-21]，更少的有效。最近的一些作品[22 - 24]提出了更多有效的量子退火，以解决线性平等约束的问题，这是单个旋转变量的纯总和，而惩罚方法适用于一般平等和不平等约束。参考文献[25]通过将其扩展到量子交替的操作员Ansatz，从QAOA中解除了罚款条款，并引入了
性别奇偶校验的全系统策略
基于来自系统范围的性别焦点的反馈，联合国妇女还在2021年制定了特定于现场的启示环境准则，目的是为在领域的人员，尤其是在任务环境中为人员创造促成环境的专门指导和建议。根据联合国妇女的研究，妇女代表的差距仍然最大，而在非总部位置（包括维持和平任务）的变化率最慢。在这种情况下，这些准则为基于该领域的人员，管理人员和组织提供了量身定制的指导和良好的实践示例，特别关注专业和个人生活整合，行为和安全标准，安全和安全，职业安全，健康与福祉，招聘，招聘，人才管理，人才管理，领导，领导，责任，责任，责任和实施。
马约拉纳量子比特和奇偶校验之间的交换门......
高保真量子信息处理需要快速门和长寿命量子存储器的结合。在这项工作中，我们提出了一种混合架构，其中奇偶校验保护的超导量子比特直接耦合到马约拉纳量子比特，后者充当量子存储器的角色。超导量子比特基于 π 周期性约瑟夫森结，该结由栅极可调的半导体导线实现，其中单个库珀对的隧穿受到抑制。其中一根导线还包含四个定义量子比特的马约拉纳零模式。我们证明这可以实现 SWAP 门，从而允许在拓扑和常规量子比特之间传递量子信息。该架构将可以用超导量子比特实现的快速门与拓扑保护的马约拉纳存储器相结合。
弗吉尼亚州心理健康奇偶校验的监督-JLARC
备忘录：参议院商务和劳工委员会成员众议院劳工和商务委员会成员联合小组委员会成员，在21世纪学习心理健康服务，来自：特蕾西·史密斯（Tracey Smith），副主任，副主任：弗吉尼亚州参议院的精神卫生校正副主题：2020年弗吉尼亚州参议院第280号法案，指挥JLARC的弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州的弗吉尼亚州的弗吉尼亚州280号法案。心理健康均等是指保险公司是否以比医疗福利更具限制性的方式提供心理健康和药物使用障碍的益处，以及与医疗指南和标准相比的准则和标准，而指南和标准则更为严格。JLARC专门指示审查保险局（BOI）汇编的年度心理健康均等报告，并评估对BOI数据收集的改进是否是为了改善弗吉尼亚州的平等监督和合规性的改进。