摘要:量子 Tanner 码是一类具有良好参数(即恒定编码率和相对距离)的量子低密度奇偶校验码。在本文中,我们证明量子 Tanner 码还可以促进对抗噪声的单次量子纠错 (QEC),其中一个测量轮(由恒定权重奇偶校验组成)足以在存在测量误差的情况下执行可靠的 QEC。我们为 Leverrier 和 Zémor 引入的顺序和并行解码算法建立了这一结果。此外,我们表明,为了抑制 QEC 多轮重复中的错误,在每一轮中运行并行解码算法恒定时间就足够了。结合良好的代码参数,由此产生的 QEC 的恒定时间开销和对(可能与时间相关的)对抗噪声的鲁棒性使量子 Tanner 码从量子容错协议的角度来看具有吸引力。
由Arikan提出的极性码编译码算法复杂度低,对于给定的码长具有优异的性能,自提出以来就受到了广泛的关注和欢迎。穿孔极化码的构造使得编码更加灵活,适用于更加多样化的场景。本文提出了一种改进的极性码穿孔方案,在传统穿孔极化码的限制下,基于信道可靠性估计方法计算各个极化子信道的误码概率,对可靠性较低的极化子信道进行穿孔。此外,为了获得更好的译码性能,该方案将穿孔比特的初始对数似然率(LLR)设置为无穷大(或负无穷大)。仿真结果表明,本文提出的改进穿孔极化码的性能优于传统穿孔极化码。
在传统(经典)纠错中,Levenshtein 于 1966 年引入的删除纠错 [1] 近来引起了广泛关注(例如,参见 [2] 及其参考文献)。在纠正擦除时,接收方知道擦除的位置 [3]–[5]。与此相反,接收方不知道删除的位置,这给纠正删除和构造适合删除纠错的代码增加了额外的难度。部分由于删除纠错和量子纠错的共同困难,量子删除纠错的研究最近才刚刚开始 [6]–[8]。这些研究提供了量子删除纠错码的具体示例。 [6] 提出了第一个系统地构造1-删除校正二元量子码,其中对任意正整数k,构造了((2 k +2 − 4 , k )) 2 码。最近,[9],[10] 提出了第一个系统地构造t-删除校正二元量子码,适用于任意正整数t。现有研究存在以下问题:(1)没有系统地构造纠正1以上删除的非二元量子码。(2)现有的稳定器量子纠错研究不能以明显的方式重复使用,而置换不变码
桑树伍德码头小学生致力于在我们所做的一切中努力努力卓越。我们的愿景是,学生成为富有创造力和雄心勃勃的学习者,他们始终努力尽力而为,因为他们受到学校内杰出的团队的激励和指导。他们将能够为当地社区做出贡献,并了解他们的行动如何影响更广阔的世界。他们将是关怀公民,他们知道如何保持自己的安全,并意识到自己在照顾他人方面有角色。随着我们开发教学和课程,我们的目标是在我们所做的一切中取得杰出的成就。
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk(KTP)对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息,例如国家身份编号(NIK),姓名,地址,性别等。由于KTP具有必不可少的数据,并且仍在常规上打印,因此如果丢失了KTP,则存在一个漏洞,并且所有者的数据被披露,以便如果不负责任的人找到它,则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人,[1]提出的先前方法中,数据存储在QR码中。但是,没有验证方法可以使原始所有者合法化,并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点,方法[1],使用椭圆曲线EL-Gamal(ECEG)对所有者的NIK进行了加密,并在将其存储在QR码中之前,在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据,应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法,猜测攻击成功的可能性为1 /(n -1)。同时,模拟攻击成功的可能性为1 /(Q1 * Q2 * L)。
流感(H9N2)病毒在哺乳动物模型中表现出差异复制和传播表型。J Virol。2020; 94:e00451-20。https://doi.org/10.1128/jvi.00451-20 6。 le Kt,Nguyen LT,Huynh LT,Chu DH,Nguyen LV,Nguyen TN等。 H9和H6的遗传,抗原和病理生物学表征从2014年到2018年在越南分离出来的低致病性禽流感病毒。 微生物。 2023; 11:244。 https://doi.org/10.3390/ micronismss11020244 7。 Tan M,Zeng X,Xie Y,Li X,Liu J,Yang J等。 报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。 前公共卫生。 2023; 11:1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。 um S,Siegers JY,Sar B,Chin S,Patel S,Bunnary S等。 人类感染禽流感(H9N2)病毒,柬埔寨,2021年2月。 紧急感染。 2021; 27:2742–5。 https://doi.org/10.3201/eid2710.211039https://doi.org/10.1128/jvi.00451-20 6。le Kt,Nguyen LT,Huynh LT,Chu DH,Nguyen LV,Nguyen TN等。H9和H6的遗传,抗原和病理生物学表征从2014年到2018年在越南分离出来的低致病性禽流感病毒。微生物。2023; 11:244。 https://doi.org/10.3390/ micronismss11020244 7。Tan M,Zeng X,Xie Y,Li X,Liu J,Yang J等。 报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。 前公共卫生。 2023; 11:1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。 um S,Siegers JY,Sar B,Chin S,Patel S,Bunnary S等。 人类感染禽流感(H9N2)病毒,柬埔寨,2021年2月。 紧急感染。 2021; 27:2742–5。 https://doi.org/10.3201/eid2710.211039Tan M,Zeng X,Xie Y,Li X,Liu J,Yang J等。报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。前公共卫生。2023; 11:1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。um S,Siegers JY,Sar B,Chin S,Patel S,Bunnary S等。人类感染禽流感(H9N2)病毒,柬埔寨,2021年2月。紧急感染。2021; 27:2742–5。https://doi.org/10.3201/eid2710.211039
量子纠错 (QEC) 是容错量子计算的核心构建块,但 QEC 代码的设计可能并不总是与底层硬件匹配。为了解决量子硬件和 QEC 代码之间的差异,我们提出了一个综合框架,可以在超导量子架构上实现和优化表面代码。具体来说,我们将表面代码合成分为三个关键子程序。前两个子程序优化数据量子位和辅助量子位(包括综合征量子位)在连通性受限超导架构上的映射,而最后一个子程序通过重新安排综合征测量来优化表面代码执行。我们在主流超导架构上的实验证明了所提出的综合框架的有效性。特别是,由所提出的自动综合框架合成的表面代码可以实现与手动设计的 QEC 码相当甚至更好的纠错能力。
我们研究了使用由通过分束器发送的纯乘积态形成的纠缠态进行连续变量门隐形传态。我们表明,对于(通常)非幺正门,此类状态是 Choi 态,并且我们推导出隐形传态的相关 Kraus 算子,该算子可用于实现输入状态上的非高斯、非幺正量子操作。通过这一结果,我们展示了如何使用门隐形传态对使用 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 代码编码的玻色子量子比特进行纠错。该结果是在确定性产生的宏节点簇状态的背景下提出的,这些状态由恒定深度线性光学网络生成,并补充了 GKP 状态的概率供应。我们的技术的结果是,无需主动压缩操作即可实现门隐形传态和纠错的状态注入——这是量子光学实现的实验瓶颈。
1。专家教师:与UKZN,哈佛和海德堡的主要专家互动,为数据科学和全球健康带来了丰富的经验。2。动手培训:参加旨在在数据操纵,分析和高级方法中建立与当地环境相关的能力的实践会议。3。可用的奖学金:参加短期课程培训计划的旅行奖学金将以竞争性授予以下每个机构的两名申请人:UKZN,加纳,加纳,乌干达,坦桑尼亚和尼日利亚。该奖学金将涵盖课程的便利,机场接送,材料,航班(如果适用),床和早餐仅在课程持续时间内。奖学金不包括:在课程期间,签证费用,疫苗要求,旅行保险和每日晚餐。4。网络机会:与非洲的各种卫生专业人员,研究人员和科学家进行合作,为未来项目促进了协作网络。5。欢迎我们发言,其他非洲机构和南非的其他候选人申请。但是,空间非常有限,这些申请人将必须为自己的旅行和住宿提供资金。我们可以共同资助研讨会教学和会议费用。
Certificate in Secondary School Mathematics (June & July [6 hrs per week@ 3 hrs per day August and September 3 hrs session each month ) Classroom Management Series Mastering Harmony: A Workshop on Classroom Organization for Seamless Learning Environments E mbracing Diversity, Creating Equity& Inclusion in Early years Classrooms Facilitator: Dr. Nasima Zainulabdin Partnering with AI to create engaging lessons (2-day讲习班)主持人:Kiran Qasim Ali
