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World File Search System计算误差
![arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6aa1457dbabd38ca90a7863ebeb46fbce8984a72.webp)
arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日
众所周知，密度矩阵并不总能区分不同的量子计算误差（参见 [9]）。因此，用随机变量表示量子计算误差比用密度矩阵表示更准确。这就是我们决定用随机变量来表示量子计算误差的主要原因。而且，一旦用随机变量建立了量子计算误差的表示，那么衡量量子计算误差大小的最自然参数就是方差。随机变量 X 的方差定义为 X 的平均值 µ 的二次偏差的平均值，V ( X ) = E [ ∥ X − µ ∥ 2 ]。在我们的例子中，由于随机变量 X 表示量子计算误差，因此 X 的平均值是无误差计算得到的 n − 量子比特 Ψ 0 。不失一般性，我们假设所有量子计算误差的平均值始终为 Ψ 0 = | 0 ⟩ 。为此，只需通过幺正变换将 Ψ 0 移到 | 0 ⟩ 即可。因此，使用公式 (1) 给出的纯量子态，X 的方差将为：
产品创新背景下的人工智能/机器学习和模拟
类似网络 - 前馈：• 在此步骤中，NN 根据当前权重 𝒘 和输入预测 Ŷ。• 计算误差 ( 𝒥 ( 𝑤 )) = (Y- Ŷ) 范数 - 反向传播：
无线电能传输中最佳频率的快速定位策略
摘要 — 无线电力传输 (WPT) 系统中最常见的问题之一是如何在交流电源驱动的线圈上传输大量电力。本文讨论如何确定最佳交流电源频率以实现最大 WPT。虽然理论上可以通过宽范围频率扫描确定最佳频率，但实际上重要的是在几次频率试验中发现它。本文提出了一种使用方波输入功率信号的频率发现策略。该策略避免了长时间耗时的扫描过程，因为了解方波输入的响应。应用基于自动多尺度的峰值检测 (AMPD) 算法在每次数据样本增量迭代中选择初始峰值发现，以便进一步分析通过计算误差参数找到一组峰值模式。
量子计算理论
摘要 — 量子计算是一个多学科领域，对某些问题的时间和空间复杂性有着有趣的影响。随着晶体管密度达到接近原子级粒度，量子力学和现象变得更加重要。通过接受这些概念而不是试图绕过它们，计算机科学家已经进入了解决某些问题的范式转变。不幸的是，物理系统的实际应用规模庞大、复杂、脆弱，而且仍处于起步阶段。由于这些系统的脆弱性，它们容易受到噪声和计算误差的影响。量子纠错方面的最新进展在减轻这种风险方面取得了巨大进展。了解这些概念背后的计算理论以及它们与经典计算的关系对于下一代实验迈向抗错误算法物理系统的下一步至关重要。索引词 — 量子、错误、校正、介绍、理论、计算、Qiskit、模拟、IBM、谷歌
减轻数字和数字模拟量子计算中的噪声
噪声中型量子 (NISQ) 设备缺乏错误校正，限制了量子算法的可扩展性。在这种情况下，数模量子计算 (DAQC) 提供了一种更具弹性的替代量子计算范式，它通过将单量子位门的灵活性与模拟的稳健性相结合，表现优于数字量子计算。这项工作探讨了噪声对数字和 DAQC 范式的影响，并证明了 DAQC 在缓解错误方面的有效性。我们比较了超导处理器中各种单量子位和双量子位噪声源下的量子傅里叶变换和量子相位估计算法。DAQC 在保真度方面始终超越数字方法，尤其是随着处理器尺寸的增加。此外，零噪声外推通过减轻退相干和固有误差进一步增强了 DAQC，对于 8 量子位实现了 0.95 以上的保真度，并将计算误差降低到 10 −3 的数量级。这些结果证实了 DAQC 是 NISQ 时代量子计算的可行替代方案。
SSC20-VII-02
随着立方体卫星技术在轨测试和实施的日益增多，对高效、低质量推进系统的需求也不断增长。离子推进系统已成为填补立方体卫星推进空白的潜在技术。BeaverCube 是麻省理工学院学生建造的 3U 立方体卫星，将在低地球轨道上进行离子推进系统演示。BeaverCube 计划于 2020 年 10 月之前发射，旨在展示 Accion Systems Inc. 的平铺离子液体电喷雾推进系统。该系统利用离子液体作为推进剂，使 BeaverCube 能够进行高效、低推力机动。成功的系统演示将能够使用 BeaverCube 上的 NovAtel OEM-719 全球定位系统接收器检测平移机动。可探测性要求机动的高度变化至少为 9 米，这比预期的 GPS 高度误差高出 3 个标准差。这项工作的目标是确定平移机动的持续时间，从而产生最高的探测概率，同时产生最小的推力计算误差。根据 Systems Tool Kit 中执行的模拟，确定 3.5 小时的机动是最佳的，导致高度变化为 280.6 米。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
使用 Prony 方法在高频波段对军用飞机模型进行 RCS 预测
摘要：获取雷达截面（RCS）数据是飞行器设计的重要参数之一，通常需要花费大量的时间和成本。测量时间和测量结果的准确性可能受到RCS测量方法和环境的影响。在RCS测量方法中，直接法（在真实物体上测量RCS）比通过模拟实现的间接法更准确。然而，考虑到平衡精度、时间和成本，间接法因其效率而更常用。本文为了找到一种优化方法以更好地改进高频带间接方法的预测结果，提出了三种预测方法：Prony方法、矩阵束法（MPM）和有理函数法。经证实，在高频带利用Prony方法的RCS预测结果在Prony和MPM方法的情况下具有最小误差，而这两种方法尚未用于高频带的RCS预测，并且采用有理函数法及其目前适用的情况。将预测方法分别应用于基于喷气式飞机、F-117、运输机三种军用飞机模型的模型，在相同条件下进行仿真，对各模型在某一角度下对比原始数据和用该方法得到的外推数据，计算误差