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EECS 498/598：量子计算系统和体系结构EECS 498/598：量子计算系统和体系结构
描述：研究人员和科学家已经可以使用许多量子机，最大的问题是这些机器何时以及如何进入主流。挑战在于改善这些系统足够大，足够快且足够准确，以解决对古典计算机棘手的问题。本课程将主要集中于与量子误差校正和控制有关的架构和微体系结构的进步。在这方面，我们将回顾有关这些主题的最新文献，确定尚未解决的挑战并研究潜在的解决方案。
混合电路动力学的量子通信的相干要求
量子状态的相干叠加是量子信息处理的重要资源，它将量子动力学和信息与经典对应物区分开。在本文中，我们确定了在宽泛的环境中传达量子信息的相干要求，包括受监视的Quanth Quanth动力学和量子误差校正代码。我们通过考虑由两个对手Alice和Eve之间玩过的量子信息游戏生成的混合电路来确定这些要求，Alice和Eve之间通过对固定数量的量子台进行应用和调查来竞争。Alice应用单位人员试图维持量子通道的容量，而EVE则应用测量方法来摧毁它。通过限制每个对立面可用的连贯性生成或破坏操作，我们确定了爱丽丝的连贯要求。当爱丽丝扮演旨在模仿通用监测量子动态的随机策略时，我们会发现纠缠和量子通道容量中的相干相变。然后，我们得出一个定理，给出了爱丽丝在任何成功策略中要求的最小相干性，并通过证明连贯性在任何stabelizer量子误差校正代码中的代码距离上设置了上限。这样的界限提供了对量子通信和误差校正的相干资源要求的严格量化。
错误校正的Hadamard门在电路级别模拟
我们在电路级噪声模型下模拟了表面代码中的逻辑Hadamard门，将其汇总到方格连接硬件上的物理电路中。我们的论文是第一个在量子错误校正代码上使用逻辑统一门这样做的。我们通过斑块变形考虑两个建议：一个应用横向hadamard门的提案（即整个域壁贯穿了时间），以互换逻辑X和Z字符串，另一个将域壁应用于空间以实现此互换的情况。我们详细解释了为什么他们通过跟踪稳定器和逻辑运算符在每个Quantum误差校正回合中如何转换稳定器和逻辑运算符来执行逻辑Hadamard门。我们优化了物理电路并评估它们的逻辑故障概率，我们发现与相同数量的量子误差校正回合的量子记忆实验相当。我们提出了综合征 - 萃取电路，在电路级别噪声下与现象学噪声保持相同的效率距离。我们还解释了如何将交换-Quantum-error-or校正回合（要求将贴片返回其初始位置），只能将其编译为仅四个两倍的栅极层。这可以应用于更一般的方案，作为副产品，它可以从第一原则中解释如何如何构建Google Paper [1]的“步进”电路。
开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头
量子计算机需要误差校正以实现量子优势。他们还需要校准大量参数，以正确操作Qubits，这可能只有53 QUBITS的Google Sycamore需要几个小时。扩展量子计算需要快速，可扩展和屈曲反馈以实现量子误差校正（QEC）和加速校准。QEC和校准都需要电子设备，以测量，计算和应用最低潜伏期的反馈。使用当今的电子设备必须扩展到数千个Qubits。FPGA是理想的选择，因为它们可以重新编程以满足不同的实验需求，同时达到了非常低的反馈延迟。典型的量子操作实验（图1）涉及在室温下通过数字转换器（DAC）（DACS）和对数字转换器（ADCS）的模拟转换器（ADC）的FPGA网络。用于自旋Qubits，控制信号由两种类型组成。首先，基于纳秒坡道的准静态控制，以调整Qubits的潜在井和耦合以改变其状态。其次，通过I/Q调制控制的Ra-dio频率脉冲，用于测量或基于共振的控制。数字混合用于实现更复杂的控制方案和脉搏工程。完整的数字发电提高了灵活性并减少了噪声源。我们使用直接生成的坡道和频率梳子提出了可扩展的，复杂的信号发生器（CSG），以减少
错误校正的Qubit的耐故障控制
量子误差校正通过将其编码为较大的量子系统1,2来保护脆弱的量子信息。这些额外的自由度可实现错误的检测和校正，但也增加了编码逻辑量子的控制复杂性。容忍故障的电路在控制逻辑量子位时包含错误的传播，对于在实践3-6中实现错误抑制至关重要。尽管容忍故障设计原则上有效，但以前尚未在具有本机噪声特征的错误校正物理系统中证明它。在这里，我们实验表明，使用13个捕获的离子量子箱进行了培根 - 逻辑量子量的制备，测量，旋转和稳定剂测量的耐断层电路。当我们将这些容忍故障的方案与非耐受耐受的协议进行比较时，我们会看到在存在噪声的情况下逻辑原则的错误率显着降低。易于故障设计的结果是在离线误差校正后的平均状态准备和测量误差为0.6％，克利福德门误差为0.3％。此外，我们准备了超过蒸馏阈值7的忠诚度的魔术状态，证明了通用耐断层控制所需的所有关键单量成分。这些结果表明，耐断层电路可以在当前量子系统中高度准确的逻辑原始素。有了改进的两倍大门和中间测量的使用，可以实现稳定的逻辑量子。
基准计算机学习模型用于量子错误校正
量子误差校正（QEC）是量子计算机系统中的基本问题之一，旨在检测和纠正量子计算机中数据量的错误。由于现有量子计算机中存在不可靠的数据量位，实现量子误差校正是建立稳定的量子计算机系统时的关键步骤。最近，已经提出了基于机器学习（ML）的方法来应对这一挑战。但是，他们缺乏对量子误差校正的透彻理解。为了弥合这一研究差距，我们提供了一种新的观点，可以在本文中了解基于机器学习的QEC。我们发现，Ancilla Qubits中的综合征是由连接数据量量的错误导致的，并且远处的Ancilla Qubits可以提供辅助信息，以排除对数据量值的一些不正确的预测。因此，要检测数据量表中的错误，我们必须考虑远程Ancilla Qubits中存在的信息。据我们所知，在QEC的依赖关系中，机器学习的探索较少。为了填充空白，我们策划了一个机器学习基准，以评估捕获量子误差校正的远程依赖性的能力。为了提供全面的评估，我们评估了七种最先进的深度学习算法，这些算法涵盖了各种神经网络架构，例如卷积神经网络，图形神经网络和图形变压器。我们的详尽实验揭示了一种启发性的趋势：通过扩大接受场来利用遥远的附词量子的信息，QEC的准确性显着提高。例如，U-NET可以提高CNN的余量约50％。最后，我们提供了一项全面的分析，可以激发该领域的未来研究。该代码在补充材料中可用。
尼泊尔拉金德拉·马哈扬（Nepal Rajendra Maharjan）的金融发展与经济增长之间的因果关系 *
该研究的结果表明，市场资本化与经济发展之间存在协调的关系，而短暂的因果关系正在从市值到GDP。关于保险市场，误差校正期限为负，对GDP和GCF的重要性表明保险市场与经济发展之间存在协整的关系。但是，结果没有显示保险费和经济发展之间因果关系的证据。银行和GDP之间的负面关系增强了银行业发展与经济发展之间存在协调的关系。结果还表明，GDP的滞后值很重要。它表明，短期因果关系正在从GDP到银行业发展。
使用Shortmer Combinatorial编码
1摘要与世界以指数速率生成数字数据，DNA已成为一种有希望的档案介质。由于其耐用性，物理密度和高信息容量，它提供了更高效，更持久的数字存储解决方案。该领域的研究包括编码方案的开发，这些方案与现有的DNA合成和测序技术兼容。最近的研究表明，使用复合DNA字母来利用这些技术的固有信息冗余性。这种方法中的一个主要挑战涉及嘈杂的推理过程，这阻止了大型复合字母的使用。本文引入了一种基于DNA的数据存储的新方法，与标准基于DNA的存储系统相比，逻辑密度增加了6.5倍，其重建误差接近零。组合DNA编码使用一组可明显区分的DNA短裤来构建大型组合字母，其中每个字母代表一个短成员的子集。这些组合字母的性质可以最大程度地减少混合误差，同时也确保了系统的鲁棒性。正如本文所示，我们正式定义了各种组合编码方案并研究其理论属性，例如信息密度，重建概率和所需的合成以及测序多重性。然后，我们建议使用基于组合DNA的数据存储系统的端到端设计，包括编码方案，二维误差校正代码和重建算法。在使用计算机模拟中，我们演示了我们建议的方法，并评估不同的组合字母，用于在不同的误差方面编码10KB消息。模拟揭示了重要的见解，包括核苷酸替代误差对缩短器级插入和缺失的相对可管理性。测序覆盖范围被发现是影响系统性能的关键因素，并且使用二维REED - 固体（RS）误差校正已显着提高了重建率。我们的实验概念证明通过使用吉布森组装构建两个组合序列来验证我们的方法的可行性，从而模仿了一个4周期组合合成过程。我们确认了成功的重建，并确定了我们方法对不同错误类型的鲁棒性。子采样实验支持采样率的重要作用及其对整体性能的影响。我们的工作证明了组合短材料编码基于DNA的数据存储的潜力，同时提出了理论研究问题和技术挑战。这些包括组合DNA的误差校正代码的开发，最佳采样率的探索以及支持组合合成的DNA合成技术的发展。将组合原理与错误校正校正策略结合起来为有效的，错误的DNA的存储解决方案铺平了道路。
ye 23资助的排放-PWC基准测试
透明度的需求：越来越多的金融机构（FIS）正在寻求对排放数量的保证，但披露水平的差异持续存在。即将到来的ISSB和CSRD法规将提高一致性和透明度。随着排放数据的可用性，资产范围范围和模型设计的改善，许多FI正在重新审视和重述其先前的披露。我们已经确定了19个FIS重述他们的数字，通常以提高数据质量，更新范围和误差校正。此外，更多的FI正在投资并披露可持续财务的目标，这表明对准确和负责的环境报告的承诺日益增加。