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World File Search System机上测量
量子误差的一天
未来，量子计算机将拥有足够的量子比特数和保真度来执行量子纠错，从而能够进行任意规模的计算。但不幸的是，目前的机器还不能做到这一点，因为它们的量子比特数和保真度都有限。现有的拥有 50 多个量子比特的量子计算机虽然体积小、噪声大，但能够进行强大的计算。为了充分利用现有的量子计算机，研究人员正在开发软件技术来减轻硬件错误。为此，最近的提案利用机器特定的噪声特性来增加在噪声中型量子 (NISQ) 计算机上测量正确输出的可能性 [9]，[11]，[12]。然而，目前还缺乏关于错误如何影响后续指令和量子程序输出的研究。这种分析是有益的，因为它可以在可靠性较低的量子比特上执行程序中对噪声具有容忍度的部分。通过利用特定程序的独特属性，潜在的更大的应用程序可以可靠地运行。
飞行路径控制系统的设计和仿真...
摘要：了解自动飞行控制系统的知识可以理解控制飞机飞行的基本问题，并提高其评估通常提出的问题解决方案的能力。有许多飞行任务需要让飞机非常精确地遵循某些特别定义的路径。每当要控制传统飞机时，飞行员都可以控制三个轴中的任意一个或所有轴的旋转速度：俯仰、滚转和偏航。在考虑飞行控制处理中的控制时，需要在飞机上测量航向和压力高度等路径变量。这些近似是线性的，也是充分的；这类系统可以被视为飞行路径控制系统类的成员，并在本文中进行了深入讨论。本文以时域方法为基础，介绍了现代控制理论方法，特别是状态方程的使用，这是一种自然有效的技术，与飞机动力学的数学描述相协调，最完整、最方便地用状态和输出方程来表达。本文还涉及 AFCS 的特定模式，涉及在不同飞行条件下为参考飞机 CHARLIE（一种非常大的四引擎喷气式客机）实施的飞行路径控制系统。SIMULINK 用于实现飞行路径控制系统，因为它们对于形成集成 AFCS 的最外层循环非常重要。关键词：飞机动力学、自动飞行控制系统 (AFCS)、飞行路径控制系统 (FPCS)
IND62 TIM 可追溯的在制品尺寸测量
项目需求 机床上可追溯的在线尺寸测量可提高产品质量、降低制造成本、提高生产率，并能及时、真实地评估产品质量。一个主要好处是减少制造过程中的废料。由此产生的能源使用和材料消耗的减少直接有助于减少二氧化碳排放，这是减少全球变暖的必要条件。从经济角度来看，能源消耗和材料消耗的减少、产品质量的提高，可以降低生产成本，提高欧洲工业的竞争力。制造精度不断提高的产品的趋势要求高精度测量能力，其精度要高于几何产品规格的精度。原因很简单，即测量的不确定度必须远小于规定的零件公差。因此，需要了解并量化车间条件下与机床测量误差相关的因素（例如静态、运动学、热机械和动态机器误差以及探测系统误差）。为了快速检查生产的零件是否在规定的公差范围内，必须在加工后立即在机床上进行测量。与符合规范相关的决策基于零件公差、测量值，以及机上测量所实现的测量精度。因此，必须在各种情况和操作条件下确保机上测量过程的适用性，特别是那些因环境条件变化而引起的情况和操作条件。虽然有各种程序可以在几乎恒定的条件下建立可追溯的测量，但为暴露在动态变化的环境条件下的车间机床建立可追溯性是一个巨大的挑战。这需要提供新一代热不变材料标准、程序和指南，用于直接在车间评估机床测量性能。国家计量机构 (NMI) 通过国家标准向工业最终用户提供测量可追溯性的基础。
走向量子计算机的密度泛函理论？
量子计算机已显示出解决传统计算机目前无法解决的特定问题的潜力，但它们在比传统计算机更快地解决工业问题方面仍处于起步阶段[1,2]。量子计算机的近期应用之一是量子化学（见参考文献[3-7]及其参考文献），其重点是波函数理论（WFT），旨在对电子结构问题进行数值精确解。虽然量子相位估计（QPE）算法原则上能够完全解决该问题[8-12]，但所需的电路深度阻碍了它们在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代的应用[13]。因此，人们开发出了更有效的算法，例如量子随机漂移协议 [ 14 ] ，或使用幺正函数的线性组合和量子比特化形式直接模拟哈密顿量 [ 15 – 18 ] 。为了更适应 NISQ 时代，人们专门设计了几种变分量子算法（混合量子-经典），用于制备基态 [ 19 – 23 ] 和最近的激发态 [ 24 – 26 ] ，并计算原子力和分子特性 [ 27 – 30 ] 。然而，尽管量子计算机宣布了指数级的加速，但何时才能真正在实践中实现实际的量子优势仍不清楚，而且在不久的将来期待任何有重大影响的应用都是困难的 [ 31 – 34 ] 。事实上，量子算法在量子化学中的应用仍然受到可负担系统规模的限制，因为系统的大小决定了所需的量子比特数。尽管量子设备上的量子比特数有望迅速增加，但未来几年预计还不会出现能够处理真实量子化学系统的稳定机器。在 NISQ 时代的噪声量子计算机中，高精度结果是难以实现的，对于具有重大社会和工业影响的相关应用来说，对化学精度的追求仍然是一条漫长的道路。目前，对化学、凝聚态物理甚至生物学等大型系统的经典计算主要依赖于密度泛函理论 (DFT) [ 35 , 36 ]，由于它仅相对于系统尺寸以立方倍数缩放，因此不能预先预期其具有量子优势。相反，最近的研究重点是利用矩阵积态、机器学习和量子计算机构建精确的交换关联 (XC) 密度泛函，而这种密度泛函的精确确定是 QMA 难题 [37]。人们还研究了如何解决 Kohn-Sham 势反演问题，其中在量子计算机上测量随时间演化的多体系统的密度 [44-46]。其他有趣的工作分别将 DFT 及其时间相关版本的 Hohenberg-Kohn 定理和 Runge-Gross 定理推广到量子比特哈密顿量，从而有可能将量子计算中的多体可观测量近似为密度的单量子比特量函数 [ 47 , 48 ]。但上述工作均未旨在解决量子计算机上的 Kohn-Sham (KS) 非相互作用问题。只有少数尝试在量子计算机上执行平均场近似，例如在 12 量子比特平台上具有里程碑意义的 Hartree-Fock 实验 [ 49 ]，或在量子退火器上计算单粒子密度矩阵 [ 50 ]。在这两种情况下，都没有预见到实际的量子优势。因此，DFT 仍然应用于经典计算机，尽管有时通过使用嵌入策略在量子计算机上与 WFT 结合 [ 6 , 51 , 52 ]。在这项工作中，我们研究了使用数字量子计算机扩展 DFT 等平均场型方法的好处。讨论了一种可能的量子优势，即 KS 汉密尔顿量与辅助相互作用汉密尔顿量之间的反直觉映射，以计算基础表示，这与几十年来的做法相反。有了这种新的编码，在某些理想情况下，平均场型汉密尔顿量可以在量子计算机上以指数级的速度得到解决，类似于相互作用汉密尔顿量。