状态

1900年1月1日机构名称:

概率效应。................................................................................................................................................ 88 Figure 8.2: (a) Arrangement of physical qubits for the surface code.数据量子位显示为空心圆，测量值作为实心圆圈。分别在十字架末端的绿色和黄色表示Z和X稳定器的测量值。在边界上，稳定器的测量仅包括三个数据量量，由截断的十字表示。（b）Z稳定器测量的电路图。身份以补偿（C）X稳定器测量中的Hadamards。对于所有稳定器，同时执行每个步骤。沿阵列的所有Z和X稳定器的一轮此类电路对应于一个综合征测量框，如图7.1所示。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可后重印数字。”........................................................................... 91 Figure 8.3: Performance below threshold for the surface code for distances 3,5,7,9,11,15,25,35,45 and 55.对于距离3,5和7，二次，立方和四分位拟合曲线显示为虚线。它们仅近似于低物理错误率p [FDJ13]的实际曲线。经Macmillan Publishers Ltd的许可转载：科学报告（A. G. Fowler，S。J。Devitt和C. Jones，Sci。Rep。，3（1），2013年。），版权（2013年）。 “经[M. H. Amin。的许可重印数字物理。Rep。，3（1），2013年。），版权（2013年）。“经[M. H. Amin。物理。..................... 93 Figure 8.4: Another two threshold plots indicating the threshold at the crossing of the different lines............... 97 Figure 9.1: Sketch of total time until the ground state is found with desired probability as a function of the problem size.虚线显示了每轮运行时间TF的几个固定值的性能。蓝线显示了最佳结果，如果为每个问题大小分别优化了运行时间TF，则达到了最佳结果。用固定的TF测量（例如，由于退火设备的局限性）时，测得的曲线（红色）的斜率可能表示错误的行为：对于小N，斜率低于最佳（可能在没有的地方伪造速度），对于大N，对于大n，斜率高于最佳（可能掩盖了可能存在的加速速度）。修订版A，92（5）：052323，2015。]版权所有（2015年），美国物理社会。”................................................................................ 108 Figure 11.1: Number of qubits in GHZ state that have been realized experimentally.Mario Krenn博士批准了该数字的用法，并取自[KRE22]。........................................................................................ 123 Figure 15.1: Three-dimensional space-time lattice of syndrome measurement outcomes.一个水平层对应于一轮综合征测量，其中符号表示结果。红线显示了发生测量结果的改变。错误链导致进一步分开的符号变化对[FMMC12]。数据QUBIT的一个误差（X或Z）导致空间维度的一对符号变化，而中间的数据QUBIT位于中间，测量值的单个误差会导致一个在时间维度上的误差，并且在两个更改之间发生错误的误差（M）。“在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。”................................................................. 168 Figure 15.2: Implementation of logical qubits: (a) Double Z-cut qubit, (b) double X-cut qubit.逻辑运算符XL（ZL）由沿蓝色（红色）线的物理Qubit上的X（Z）操作组成[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。............ 169 Figure 15.3: Schematic protocol for creating and initializing a double X-cut qubit in a logical Z eigenstate.mz表示z的测量值，| g⟩表示基态以基态数据量的初始化[FMMC12]。“经。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。.............................................................................................................. 170 Figure 15.4: (a) Circuit diagram for a logical CNOT operation between two double Z-cut qubits, mediated by a double X-cut qubit.在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可下重印了数字。............................................................................................. 171 Figure 15.5: Implementation of S (top) and T (bottom) gate on the input state |分别具有魔术状态| y⟩和| a⟩。在最新版本中，也可以在没有最终的Hadamard门的情况下执行S门，并在经典控制中携带副产品运算符[GF17]。t门还需要一个条件的门来纠正其非确定性。决定是否执行其他S

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1900年1月1日机构名称:

张量网络状态的量子压缩

摘要我们为张量网络状态的参数族设计量子压缩算法。我们首先建立存储给定状态族中的任意状态所需的内存量的上限。该上限由合适流网络的最小割确定，并与从指定状态的参数流形到状态所体现的物理系统的信息流有关。对于给定的网络拓扑和给定的边维度，当所有边维度都是同一整数的幂时，我们的上限是严格的。当不满足此条件时，该上限在乘法因子小于 1.585 时是最佳的。然后，我们为一般状态族提供了一种压缩算法，并表明该算法对于矩阵乘积状态在多项式时间内运行。

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2024年12月20日机构名称:

降低状态？许多关于量子的文章...

许多关于量子测量值的文章都以普遍的状态降低：每个量子测量都伴随着降低状态。补充材料提供了许多示例（下一页）。但是，有没有降低状态的测量值。因此，作者和教师应该避免说明降低是普遍的。要讨论这一点，我们需要两个定义：测量和降低状态。，它们在补充材料中的所有作者都隐含，有时是明确的，但有一个启发性的例外 - 爱因斯坦。测量。令Q为具有有限维状态空间的量子系统。让A代表Q的可观察a的H。算子a分别具有特征向量{a i}的正常基础，分别具有特征值{a i}。A的测量值在宏观测量设备上创建一个数字。这个数字是A a的特征值A J，其概率是Born的规则给出的A i。Q的测量状态是这封信中感兴趣的问题。状态减少。测量s的状态a。假设结果为j。，如果Q的立即测量状态是s投射到j的特征空间（归一化）（luders ul uders ula）的情况下，则会减少状态。在特殊情况下，j是非等级的，与其他所有i不同，这简直就是j。可重复性等效于状态的降低：立即对同一可观察的A的测量给出了相同的结果A j。经常使用这种状态减少的表述。有一些琐碎的反示例对普遍的状态减少。一个例子是测量光子极性，其中光子在检测器中被破坏。这是一个测量值，但是光子在任何状态均未留下。Q在测量中被破坏并不罕见。仅此一项就足以拒绝普遍的国家减少。即使Q幸存，也不需要减少状态。约翰·贝尔（John Bell）是著名的贝尔（Bell）不平等和专家加速器设计师的作者。他和Michael Nauenberg举了一个例子：他和Michael Nauenberg举了一个例子：

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1900年1月1日机构名称:

气候变化 - 当前状态和未来Outlook

场景具有“非常高”的排放（无对策）。2300的海平面上升可能是2〜7m（如果要破坏南极冰盖，我们不能排除15m的可能性）

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1900年1月1日机构名称:

印度农业状态

Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。

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2023年1月15日机构名称:

持续改进状态的战略计划...

绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。

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1900年1月1日机构名称:

基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计

摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。

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