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![arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日](/simg/6\6aa1457dbabd38ca90a7863ebeb46fbce8984a72.webp)
arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日
众所周知，密度矩阵并不总能区分不同的量子计算误差（参见 [9]）。因此，用随机变量表示量子计算误差比用密度矩阵表示更准确。这就是我们决定用随机变量来表示量子计算误差的主要原因。而且，一旦用随机变量建立了量子计算误差的表示，那么衡量量子计算误差大小的最自然参数就是方差。随机变量 X 的方差定义为 X 的平均值 µ 的二次偏差的平均值，V ( X ) = E [ ∥ X − µ ∥ 2 ]。在我们的例子中，由于随机变量 X 表示量子计算误差，因此 X 的平均值是无误差计算得到的 n − 量子比特 Ψ 0 。不失一般性，我们假设所有量子计算误差的平均值始终为 Ψ 0 = | 0 ⟩ 。为此，只需通过幺正变换将 Ψ 0 移到 | 0 ⟩ 即可。因此，使用公式 (1) 给出的纯量子态，X 的方差将为：
数字信号处理
在无线传感器网络中，多级量化是必要的，以便在最小化传感器功耗和最大化融合中心 (FC) 的检测性能之间找到一个折衷点。以前的方法一直在这种量化中使用距离度量，例如 J 散度和 Bhattacharyya 距离。这项工作提出了一种不同的方法，该方法基于两种假设下的传感器输出的最大平均熵，并在基于 Neyman-Pearson 标准的分布式检测方案中利用该方法检测点源。当传感器输出在 FC 上无误差可用时，以及当使用非相干 M 元频移键控通信通过瑞利衰落信道传输基于 MAE 的多级量化传感器输出时，都对所提出的最大平均熵 (MAE) 方法在量化传感器输出方面的接收器操作特性进行了评估。模拟研究表明，在无误差融合和已纳入无线信道影响的情况下，MAE 都是成功的。正如预期的那样，性能随着量化级别的提高而提高，并且六级量化接近非量化数据传输的性能。
航空地球物理数据用于完善地质测绘 - SBGf
处理后，我们对调整后的数据进行插值，并绘制等高线图。等高线图由规则网格制作而成。它们由 125 m x125 m 大小的方形网格插值而成。这相当于航线间距的四分之一。由于采集的分辨率，在线路中发现的无误差小值为 125 米。较大的值表示等高线图中的间隙。要区分异常，必须减去区域背景的发现值。Lowrie (2007) 表示，磁异常源于具有不同磁性的岩石之间的磁化对比。然而，异常的形状不仅取决于源物体的形状和深度（如重力法），还取决于其相对于剖面和感应磁场的方向，而感应磁场本身的强度和方向会随着地理位置的变化而变化。根据 Khameis 和 Nigm (2010) 的说法，一个有用的
11 量子态辨别 - 亨特学院
摘要。在量子通信和量子计算中提出的许多方案中，都涉及到对给定非正交量子态进行区分的问题。然而，量子力学对我们确定量子系统状态的能力施加了严重的限制。特别是，即使已知非正交状态，也无法完美区分它们，并且已经开发出各种针对某些适当选择的标准的最佳区分策略。在本文中，我们回顾了关于两种最重要的最佳区分策略的最新理论进展。我们还详细介绍了量子测量理论的相关概念。在对该领域进行简要介绍后，第二章讨论了最佳明确（即无误差）的区分。具有最小误差的模糊区分是第三章的主题。第四章概述了最近出现的多粒子状态区分子领域。最后，我们进行了简要的展望，试图概述近期的研究方向。
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
对抗量子错误：一种综合方法
近期的量子通信协议不可避免地会受到信道噪声的影响，缓解这一问题主要尝试利用多方纠缠或复杂的实验技术等资源。生成多方高维纠缠并不容易。这要求探索可用当前设备实现的现实解决方案。本文特别受生成多方纠缠态的困难的启发，研究了以最小要求实现无误差信息传输。为此，我们提出了一种用于通信的新型信息编码方案。该编码方案基于这样一个事实：大多数噪声信道都会使某些量保持不变。基于这一事实，我们将信息编码在这些不变量中。这些不变量是算符期望值的函数。该信息在噪声信道中不发生改变。值得注意的是，这种方法与其他现有的纠错方案并不冲突。事实上，我们已经展示了如果对逻辑基态的选择施加适当的限制，标准量子纠错码是如何出现的。作为应用，为了说明，我们提出了一个量子密钥分发协议和一个错误免疫信息传输协议。
量化系统的 DEVS 理论
本报告介绍了一种量化系统理论，该理论支持基于称为“量化”的过程的预测过滤，以减少状态更新传输。量化系统是具有输入和输出量化器的系统。量化仅在量子级交叉处生成状态更新，将发送方模型抽象为 DEVS（离散事件系统规范）表示。这提供了一种替代的、有效的方法来将连续模型嵌入分布式离散事件模拟中。量化系统理论研究了在何种条件下，DEVS 表示系统的耦合能够很好地表示原始组合。这对应于预测过滤的闭环研究，即发送方和接收方都在暴露彼此的抽象。先前对航位推算精度/性能权衡的分析假设开环分析延续到闭环情况。不幸的是，数值分析的经验表明，反馈相互作用的动态可能会导致产生的误差无限制地增长。量化系统理论提供了同态（无误差）量化预测过滤成为可能的条件。它展示了当条件被违反时如何产生错误，并提出了近似同态的适当概念。讨论了量化在消息流量减少中的应用。该理论已通过模拟得到证实
申请邀请：冬季学校
从战略竞争到太空合作 太空基础设施为地球履行了各种重要任务，已成为所有超现代工业化社会运转不可或缺的要素。这包括通过伽利略、格洛纳斯或 GPS（全球定位系统）等全球卫星导航系统实现无误差导航，以及能源供应、证券交易、自动取款机、天气预报、记录气候变化数据和趋势以及向军方传输关键数据和信息。对卫星进行通信、数据收集和危机应对的依赖将继续增加。随着对太空资源的依赖不断增长，通过战略技术控制影响依赖这些资源的人民、机构、系统和国家的可能性也在不断增加。外太空是人类文明继陆地、海洋、空中和网络空间之后的第五大领域，是国家之间投射权力和强权政治的场所，对整个国际社会具有巨大的经济、军事和战略影响。作为一个新的竞争领域，太空成为大国之间的紧张关系，而中等和地区大国也因其具有广阔的战略优势而对太空感兴趣。太空领域在中东地区也具有越来越重要的战略意义。对太空技术的投资促进了经济进步，创造了新的产业和就业机会。阿联酋和沙特阿拉伯等国家正大力投资太空计划，这是其国家愿景的一部分，推动着技术进步和地区发展。埃及和阿曼等其他参与者也对该领域越来越感兴趣。发展综合太空基础设施需要大量投资，这加剧了对有限资源的竞争。太空的军事应用加剧了安全困境，而地缘政治联盟进一步影响了竞争。与此同时，太空也为该地区各国提供了合作的机会，特别是实施雄心勃勃的太空计划的以色列与阿拉伯国家之间的合作。这为经济发展、安全和地区稳定、技术创新和国际合作提供了巨大的潜力。