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阿盖尔-比特郡议会内部审计手册 2024 年 3 月
原则 描述 无私 公职人员应仅从公众利益的角度做出决定。 正直 公职人员不应让自己对可能影响其履行公职的外部个人或组织承担任何财务或其他义务。他们不应采取行动或做出决定来为自己、家人或朋友谋取经济或其他物质利益。 客观性 在执行公共事务时，包括任命公职人员、授予合同或推荐个人获得奖励和福利时，公职人员应使用最佳证据，不带歧视或偏见，公正、公平地根据个人长处做出选择。 问责制 公职人员应对其决定和行动向公众负责
物理科学实验室 (LPS) 量子比特合作实验室 (LQC) 邀请就读物理学专业的研究生和高年级本科生
物理科学实验室 (LPS) 量子比特合作实验室 (LQC) 邀请物理课程和相关学科的研究生和高年级本科生参加我们的 2024 年量子计算暑期短期课程。为期两周的课程将介绍量子计算，从算法到物理实现，包括交互式项目。名额有限，以提升学生体验。请使用下面的二维码或 URL 提交您的申请。我们希望在那里见到你。
用于量子机器学习和光子计数的 3D 腔中 Transmon 量子比特的表征
1 INFN—弗拉斯卡蒂国家实验室，00044 弗拉斯卡蒂，意大利； matteo.beretta@lnf.infn.it （MB）; fabio.chiarello@ifn.cnr.it（FC）; apiedjou@lnf.infn.it （ASPK）; carlo.ligi@lnf.infn.it （CL）; giovanni.maccarrone@lnf.infn.it（GM）; luca.piersanti@lnf.infn.it （LP）; alessio.rettaroli@lnf.infn.it （AR）; simone.tocci@lnf.infn.it （ST）; claudio.gatti@lnf.infn.it （CG）2 量子研究中心，技术创新研究所，阿布扎比邮政信箱 9639，阿拉伯联合酋长国； boulos.alfakes@tii.ae （英国航空）； anas.alkhazaleh@tii.ae （AA）; stefano.carrazza@cern.ch （SC）; andrea.pasquale@unimi.it（美联社） florent.ravaux@tii.ea (FR) 3 佛罗伦萨大学物理与天文系，意大利塞斯托菲奥伦蒂诺 50019； leonardo.banchi@unifi.it 4 INFN—佛罗伦萨分部，50019 Sesto Fiorentino，意大利 5 米兰大学物理系 TIF 实验室，20133 米兰，意大利； matteo.robbiati@cern.ch 6 INFN 米兰分部，Via Giovanni Celoria 16, 20133 米兰，意大利 7 CERN，理论物理部，CH-1211 日内瓦，瑞士 8 CNR 光子学和纳米技术研究所，00156 罗马，意大利 9 米兰比可卡大学物理系，20126 米兰，意大利； andrea.giachero@mib.infn.it （AG）; emanuele.palumbo@lnf.infn.it (EP) 10 INFN Milano Bicocca Section, Piazza della Scienza 3, 20126 Milano, 意大利 11 Bicocca Quantum Technologies (BiQuTe) Centre, 20126 Milano, 意大利 12 海德堡大学物理与天文系, 69120 Heidelberg, 德国； felix.henrich@stud.uni-heidelberg.de 13 比萨大学信息工程系，Via G. Caruso 16，56122 比萨，意大利； massimo@mercurio.iet.unipi.it * 通信地址：alessandro.delia@lnf.infn.it
用于量子机器学习和光子计数的 3D 腔中 Transmon 量子比特的表征
1 INFN - 弗拉斯卡蒂国家实验室，00044 弗拉斯卡蒂，罗马，意大利； 2 量子研究中心，技术创新研究所，邮政信箱 9639，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国； 3 佛罗伦萨大学物理与天文系 4 INFN 佛罗伦萨分部，I-50019，塞斯托菲奥伦蒂诺，意大利佛罗伦萨 5 米兰大学物理系 TIF 实验室，意大利米兰； 6 INFN 米兰分会，意大利米兰； 7 欧洲核子研究中心，理论物理部，瑞士日内瓦 23 CH-1211； 8 光子学和纳米技术研究所 CNR，00156 罗马，意大利； 9 米兰比可卡大学物理系，I-20126 米兰，意大利 10 INFN Sezione di Milano Bicocca，I-20126 米兰，意大利 11 Bicocca Quantum Technologies (BiQuTe)Centre，I-20126 米兰，意大利 12 海德堡大学物理与天文系，69120 海德堡，德国 13 比萨大学信息工程系，Via G. Caruso 16，56122 比萨，意大利 * 通信地址：alessandro.delia@lnf.infn.it；
在丘比特中超导性和伪群之间的动态相互作用，如Terahertz第三谐波生成光谱
我们报告了YBA 2 Cu 3 O 6 + X薄膜的非线性Terahertz第三谐波生成（THG）的测量。与常规超导体不同，THG信号开始出现在正常状态下，这与广泛掺杂水平的伪gap的交叉温度t *一致。降低温度后，THG信号在最佳掺杂样品中显示出低于T C以下的异常。值得注意的是，我们直接观察到THG信号的实时波形中的节拍模式。我们阐述的是，HIGGS模式在T C下方开发的HIGGS模式与已经在T *下面开发的模式伴侣，从而导致能级分裂。但是，这种耦合效应在被压倒性的样品中并不明显。我们探索了观察到的现象的不同潜在解释。我们的研究提供了对超导性和伪群之间相互作用的宝贵见解。
第 1 讲：简介和 Shor 9 量子比特代码
在这个电路中，导线代表量子比特，方块代表应用于它们的量子操作或门。虽然这个理想电路在理论上可以完美运行，但在实践中，许多事情可能会出错。例如，硬件可能不完美，有时门可能会失效，并执行与预期完全不同的操作。另一种可能性是，来自环境的杂散粒子可能会与其中一条导线相互作用，从而导致该量子比特出现错误。所有这些都是噪声的例子，它们都有可能破坏计算，导致输出无用。解决这个问题的一种可能方法是设计非常精确的硬件，即使长时间的计算也不会出现错误。粗略地说，如果理想的量子电路由 T 个量子门组成，那么我们可能希望我们的量子计算机在每个门上出现错误的概率最多为 p ≤ O (1 /T )。但在实践中，情况要糟糕得多。例如，1995 年，即 Shor 算法问世一年后，一台实验性量子计算机实现了每门 20% 的错误概率 [？]（这意味着它可以
使用固定频率 Transmon 量子比特进行模拟量子模拟
我们通过实验评估了具有固定频率和固定相互作用的 transmon 量子比特对于实现自旋系统模拟量子模拟的适用性。我们使用全量子过程断层扫描和更高效的哈密顿量断层扫描在商用量子处理器上测试了实现此目标的一组必要标准。低振幅下的显著单量子比特误差被确定为阻碍在当前可用设备上实现模拟模拟的限制因素。此外，在没有驱动脉冲的情况下，我们还发现了伪动态，我们将其与量子比特和低维环境之间的相干耦合联系起来。通过适度的改进，对丰富的时间相关多体自旋哈密顿量家族进行模拟模拟可能是可能的。
非幺正多量子比特运算的实验实现
引言：经典计算是一种极为成功的信息处理范式。计算的成功很大程度上可以归因于计算能力的快速提升，而计算能力的快速提升得益于由经典不可逆门操作构建的底层电路的小型化（参见图 1(a)）。如今，经典处理器门数的指数增长已达到基本物理极限 [1]。在不断追求提高计算能力的过程中，人们正在探索多种替代技术 [2–13]。作为一种与经典信息处理正交的方法，量子计算最近受到了广泛关注。在此方面，人们已经取得了实质性进展，首次展示了量子纠错等基本要素 [14–19]。这可以归因于新颖、先进的提案以及成熟技术的持续改进 [20–24]。这些进步使量子计算更接近于完全单一演化到输出状态的理想。然而，在某些算法中，非单一操作需要与单一量子门结合使用。其中包括量子机器学习、量子优化和模拟算法，这些算法被认为是量子计算最有前途的近期应用之一。
分析机器学习方法以预测比特币定价
加密货币是一种使用区块链技术和密码学来保护有关数字市场交易和交换的信息的数字货币形式。像比特币这样的加密货币由一个大型网络组成，该网络有许多同行在上面工作，每个同行都有整个历史记录，其中包含所有发生的交易。比特币是最受欢迎的加密货币。比特币吸引了个人和机构投资者的很多关注。本文的目的是分析机器学习方法以预测比特币定价。机器学习及其相关领域近年来取得了显着进步。机器学习技术用于科学的不同领域，尤其是加密货币价格预测。使用此机器学习模型，我们可以预测比特币的价格方向。机器学习方法已被证明可以有效预测比特币价格。讨论了几乎没有用于预测比特币价格的机器学习模型是线性回归，逻辑回归，贝叶斯回归，支持供应商机器，随机森林，神经网络。每种机器学习方法都有其自身的优势和缺点，但是从文献分析中可以理解，人工神经网络和支持供应商机器的有效性率最高。机器学习方法比参数回归方法具有更高的预测准确性。