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如何提高两个纠缠量子比特之间的保真度......
摘要 — 在量子计算中，使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度，人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年，Bennet 等人发表了一篇论文 [1]，其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年，Deutsch 等人发表了一篇新论文，进一步改进了该协议，其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后，在 2008 年，Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文，介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较，我们将对每个协议进行解释。然后，将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论：DEJMPS 是总体最佳的协议，因为它在上述四点中总体排名最高。
水平蒸馏
一致性蒸馏是一种在一致性（轨迹）模型中采用的加速扩散模型的普遍方法，在该模型中，学生模型被训练以对概率流（PF）普通微分方程（PF）轨迹向后遍历，由教师模型确定。预处理是通过线性将输入数据和网络输出与预定义系数组合为一致性函数的稳定一致性蒸馏的重要技术。它强加了一致性函数的边界条件，而无需限制神经网络的形式和表现力。但是，先前的前提条件是手工制作的，可能是次优选择。在这项工作中，我们通过阐明其设计标准以及与教师ode轨迹的联系来提供对一致性蒸馏的预处理的第一个理论见解。基于这些分析，我们进一步提出了一种原则性的方式，以一种名为Analytic Tracent的方式，以根据一致性差距（以教师Denoiser和Optimal Student Denoiser之间的差距）对预处理进行分析优化预处理，从而对普遍的教师ODE进行了优化。我们证明了分析性可以促进轨迹跳线的学习，增强了学生创造力与教师的一致性，并在多个数据集的多步生成中实现一致性轨迹模型的2×至3×训练加速。
纠缠理论
5纠缠理论5 5.1纯状态纠缠。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 5.1.1纯国纠缠的定义。。。。。。。。。。。。。5 5.1.2纠缠核定状态纠缠的熵6 5.1.3典型序列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 5.1.4中央限制定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.1.5将所有内容放在一起：纯状态纠缠操作。10 5.1.6纯状态可蒸馏的纠缠。。。。。。。。。。。。。。。11 5.1.7纯状态纠缠稀释。。。。。。。。。。。。。。。。14 5.1.8渐近可逆性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.2混合国家纠缠。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.2.1混合国家纠缠的定义。。。。。。。。。。。。16 5.2.2纠缠标准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.2.3纠缠证人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.2.4混合状态的可蒸馏和约束纠缠。。。。。19
难以区分的光子的提炼
可靠的相同（不可区分）光子源是利用干涉效应的先决条件，而干涉效应是基于线性光学的量子计算及其应用（如玻色子采样）的必要组成部分。一般而言，可区分程度将决定特定方法的有效性，例如通过限制构造资源状态的保真度，或降低光学电路输出分布的复杂性。因此，设计高纯度和不可区分的光子源具有重要的实际意义。受魔法状态蒸馏的启发，我们提出了一种使用标准线性光学的协议，该协议可用于将光子源的不可区分性提高到任意精度。特别是，在小误差 ϵ 的渐近极限下，要将误差降低到 ϵ ′ < ϵ 需要 O (( ϵ/ϵ ′ ) 2 ) 个光子。我们证明该方案对光学元件中的检测和控制误差具有鲁棒性，并讨论了其他误差源的影响。
具有非对称噪声的量子密钥分发协议的密钥率
我们考虑了在系统中存在非均匀噪声时，在最简单的量子密钥分发协议（即 BB84 和六状态协议）中实现的渐近密钥速率。我们首先观察到较高的量子比特错误率并不一定意味着较低的密钥速率。其次，我们考虑具有优势蒸馏的协议，并表明使用具有较高量子比特错误率的基础来生成密钥会很有优势。然后，我们讨论了优势蒸馏和纠缠蒸馏协议之间的关系。我们表明，将优势蒸馏应用于由具有较高量子比特错误率的基础中的测量结果形成的比特串与 Deutsch-Ekert-Jozsa-Macchiavello-Popescu-Sanpera [ Phys. Rev. Lett. 77, 2818 (1996) ] 的二对一纠缠蒸馏协议密切相关。最后，我们讨论了这些结果对量子密钥分发实现的意义。
第6章：量子香农理论的要素
渠道容量的概念捕获了可以通过给定的通信渠道传输的信息率，让它为量子或经典，给定一系列有关该通信如何发生的进一步规则。在量子通信的背景下，自然而然地，量子通道是关注的重点。我们将保持相对较短的时间，但仍定义主要数量并陈述了几个关键结果。还有几个引人注目的见解，我们将对这些见解进行评论。我们还将以此为借口正确定义量子协议的渐近率，包括定义可蒸馏的纠缠的定义，可以将其视为上一章的附录。实际上，从历史上看，Quantum Shannon理论是量子信息理论的第一个子领域，当时仍然认为量子效应是通信任务的限制，而不是可以将它们用于用户的优势。它仍然是一个积极探索的领域，主要是从数学物理学的角度来看。
噪声量子态的力量和资源稀释的优势
纠缠蒸馏可以将嘈杂的量子态转换为单态，进而可用于各种量子技术任务，例如量子隐形传态和量子密钥分发。纠缠稀释是逆过程：单态转换为具有较少纠缠的量子态。虽然蒸馏的用处显而易见，但纠缠稀释的实际应用却不那么明显。在这里，我们表明纠缠稀释可以提高共享量子态对局部噪声的弹性。即使将单态稀释为具有任意小纠缠的状态，也可以观察到增加的弹性。我们将分析扩展到其他量子资源理论，例如量子相干性、量子热力学和纯度。对于这些资源理论，我们证明将纯量子态稀释为嘈杂量子态有利于保护系统免受噪声影响。我们的结果证明了量子资源稀释的用处，并为量子信息处理中嘈杂量子态优于纯态提供了一个罕见的例子。
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
小语言模型的偏好一致蒸馏
与SLMS相比，LLMS与人类偏好相比表现出Supe-050 Rior对齐（OpenAI，051 2024; Georgiev et al。，2024）。因此，ex-052 iSting Works llms作为教师提炼053偏好知识（Bai等人，054 2022; Cui等。，2023; Tunstall等。，2024; Wang 055等。，2024; Yuan等。，2024）。所有这些作品056模型在LLM中的模型偏好知识比较了成对响应。例如，Bai 058等。（2022）使用对059培训奖励模型的教师注释的响应，该奖励模型通过加强学习指导学生060。同样，Tunstall 061等。（2024）采用教师模型以偏爱-062 ence注释，但使用蒸馏的直接优先优化 - 064（Rafailov等人）直接优化了学生063模型（Rafailov等人。，2023）在注释数据集上。065然而，这些066“教师通知者”提供的监督信号采用订购067