XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成功概率
对称甲骨文问题的量子查询复杂性。
我们研究了量子学习问题的查询复杂性，其中orac会形成统一矩阵的G组。在最简单的情况下，人们希望识别甲骨文，我们发现了t -Query量子算法的最佳成功概率的描述。作为应用程序，我们表明需要查询ω（n）的查询以识别S n中的随机置换。更普遍地，假设H是Oracles G组的固定子组，并从G中均匀地访问了对Oracle采样的访问，我们想了解Horacle属于哪个H caset。我们称此问题coset识别，它概括了许多众所周知的量子算法，包括Bernstein-Vazirani问题，范DAM问题和有限的场外多项式插值。我们为此问题提供了字符理论公式，以实现t- Query算法获得的最佳成功概率。一个应用程序涉及Heisenberg组，并根据N + 1的n + 1查询提供了一个问题，只有1个查询。
AASG 2022 GTO 演示
• 该项目旨在提高勘探过程三个主要组成部分的基准技术：发现新隐藏资源的效率；资源特性描述和排序的有效性，以便优先对最佳资源进行详细研究和钻探；完成试验钻探和资源建模，以确定开发前景的成功概率。
在嘈杂的中间量子量子硬件
摘要 - Grover搜索是一种著名的量子搜索算法，它利用量子叠加来找到具有二次加速的标记项目。但是，当在嘈杂的中间量子量子（NISQ）硬件上实现时，甲骨文和扩散操作员的重复迭代随量子数的数量而增加，从而导致噪声显着。为了解决这个问题，我们提出了一个混合量子式架构，该体系结构用经典优化器的更新代替了量子迭代。此优化器将Oracle Hamiltonian的期望值最小化，相对于代表目标位字符串的参数化量子状态。我们的参数化量子电路比Grover搜索电路要浅得多，我们发现它在嘈杂的模拟器和NISQ硬件上的表现优于Grover搜索。当量子位的数量大于5时，我们的方法仍然保持可用的成功概率，而Grover搜索的成功概率与随机猜测的水平相同。索引术语 - Quantum搜索，嘈杂的中间尺度Quantum，变异量子eigensolver
利用神经网络进行强化学习进行量子多重假设检验
近期，基于神经网络的强化学习 (RLNN) 在许多问题上显示出了巨大的潜力，包括量子信息论中的一些问题。在这项工作中，我们将 RLNN 应用于量子假设检验，并确定区分多个量子态 { ρ j } 的最佳测量策略，同时最小化错误概率。在候选状态对应于具有许多量子比特子系统的量子系统的情况下，对整个系统实施最佳测量在实验上是不可行的。我们使用 RLNN 来寻找实验上可行的局部自适应测量策略，其中每轮只测量一个量子子系统。我们提供了数值结果，表明 RLNN 成功找到了最佳局部方法，即使对于多达 20 个子系统的候选状态也是如此。我们还证明，RLNN 策略在每次随机试验中都达到或超过了改进的局部贪婪方法的成功概率。虽然使用 RLNN 设计自适应局部测量策略非常成功，但一般来说，最佳局部自适应测量策略和最佳集体测量的成功概率之间可能存在显著差距。我们基于以前的工作，提供了一组必要和充分条件，使集体协议严格优于局部自适应协议。我们还提供了一个新的例子，据我们所知，它是最简单的已知状态集，显示出局部和集体协议之间存在显著差距。这一结果提出了关于理论上最优测量策略和实际可实施测量策略之间差距的有趣新问题。
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
多部分量子态最优局部鉴别的界限
量子非局域性是多体量子系统的一个典型现象，它没有任何经典对应物。纠缠是最具代表性的非局域量子关联之一，它不能仅通过局域操作和经典通信（LOCC）来实现 1、2。众所周知，量子纠缠的非局域性质可用作许多量子信息处理任务的资源 3。量子非局域现象也可以出现在多体量子态鉴别中，这是量子通信中有效信息传输的重要过程。一般来说，正交量子态可以肯定地加以区分，而非正交量子态则无法做到这种区分。沿着这个思路，需要状态鉴别策略来至少以某个非零概率 4 – 7 鉴别非正交量子态。然而，当可用的测量仅限于 LOCC 测量 8 时，多体量子系统的某些正交态无法肯定地加以区分。由于在没有可能的测量限制时正交态总是能够被确定地区分，LOCC 测量的这种有限的鉴别能力揭示了量子态鉴别中固有的非局部现象。量子态鉴别的非局部现象也可能出现在鉴别多体量子系统的非正交态时；众所周知，某些非正交态不能仅使用 LOCC 9 – 11 进行最佳鉴别。因此，多体量子态 12 – 19 的最佳局部鉴别受到了广泛关注。然而，实现最佳局部鉴别仍然是一项具有挑战性的任务，因为很难对 LOCC 进行很好的数学表征。克服这一困难的一个有效方法是研究最佳局部鉴别的最大成功概率的可能上限。为了更好地理解最佳局部鉴别，建立实现这种上限的良好条件也很重要。最近，在二体量子态的局部最小误差鉴别中建立了最大成功概率的上限。此外，还给出了该上界饱和的必要充分条件20。在这里，我们考虑任意维数的多部分量子态之间的无歧义鉴别（UD）21 – 24，并为最佳局部鉴别的最大成功概率提供上限。此外，我们提供了实现该上界的必要充分条件。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件。最后，我们使用多维多部分量子系统中的示例来说明我们的结果。本文组织如下。在“结果”部分，我们首先回顾多体量子系统中可分离算子和可分离测量的定义和一些性质。我们进一步回顾了UD的定义并提供了一些最优UD的有用性质（命题1）。作为本文的主要结果，我们给出了利用一类作用于多体希尔伯特空间的Hermitian算子实现最优局部鉴别的最大成功概率的上界（定理1）。此外，我们给出了Hermitian算子实现该上界的必要充分条件（定理2和推论1）。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件（推论2）。我们通过多维多体量子系统中的例子说明了我们的结果（例子1和2）。在“方法”部分，我们提供了定理1的详细证明。在“讨论”部分，我们总结了我们的结果并讨论了与我们的成果相关的可能的未来工作。
多方 QKD 的广义顺序状态鉴别及其光学实现
顺序状态鉴别是一种针对 N 个分离接收方的策略。由于顺序状态鉴别可以应用于多方量子密钥分发 (QKD)，它已成为量子信息理论中的相关研究领域之一。到目前为止，顺序状态鉴别的分析仅限于特殊情况。在本报告中，我们考虑了顺序状态鉴别的广义化。在这里，我们不限制先验概率以及量子态和接收方的数量。我们表明广义顺序状态鉴别可以表示为优化问题。此外，我们研究了两个量子态的广义顺序状态鉴别的结构并将其应用于多方 QKD。我们证明，当接收方数量不太多时，两个纯态的广义顺序状态鉴别可以适用于多方 QKD。此外，我们表明两个混合状态的广义顺序状态鉴别可以以较高的最佳成功概率进行。这个最佳成功概率甚至高于量子复制和量子广播策略。因此，混合状态的广义顺序状态鉴别足以执行多方 QKD。此外，我们证明了广义顺序状态鉴别可以通过使用线性光学实验实现。最后，我们分析了最佳顺序状态鉴别提供的多方 QKD 安全性。我们的分析表明，即使在低信道效率下，多方 QKD 也能保证非零密钥速率。
![arXiv:2305.03179v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 21 日](/simg/4\4ba10f08178b4369e8244b2be6fd366f32578b7c.png)
arXiv:2305.03179v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 21 日
在不同类型的量子硬件之间传输量子信息对于集成量子技术至关重要。具体而言，在连续变量 (CV) 和离散变量 (DV) 设备之间转换信息可以实现量子网络、量子传感、量子机器学习和量子计算等众多应用。本文讨论了 CV 编码信息在 CV 和 DV 设备之间的传输。我们提出了一种资源高效的方法来编码 CV 状态并在 DV 设备上实现 CV 门，以及两种基于测量的协议，用于在 CV 和 DV 设备之间传输 CV 状态。传输协议的成功概率取决于测量结果，可以通过向 DV 设备添加辅助量子位将其提高到接近确定的值。
取代 MIL-STD-?85A 1969 年 3 月 28 日军事...
关键设计评审 合同数据 测试清单 承包商提供的设备数据 项目描述 环境压力筛选 故障模式、影响和临界性分析 故障报告、分析和纠正措施系统。故障评审委员会 全面工程开发 政府提供的设备 政府/行业数据交换计划 政府工厂代表 后勤支持分析计划 后勤支持分析记录 内存循环失败次数 任务完成成功概率 关键故障之间的任务时间 停机事件之间的平均时间 故障之间的平均时间 维护行动之间的平均时间 移除之间的平均时间 采购活动（包括计划/项目办公室）