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全息量子计算：一种可扩展且误差较小的... - OSF
这项工作引入了全息量子计算，这是一种利用全息原理和 AdS/CFT 对应来解决量子信息处理中的关键挑战（例如可扩展性和纠错）的新范式。通过在高维空间的边界上全息编码量子信息，我们提出了一个框架，与传统的基于量子比特的方法相比，该框架在可扩展性和错误恢复方面有显著的改进。我们用于全息量子计算的综合理论模型包括构建全息量子纠错码，该码具有内在的纠错特性和较低的容错开销。我们提出了利用信息几何编码的新算法，例如弯曲空间上的量子行走和双曲图中的路径查找，展示了潜在的加速和资源效率。此外，我们还探索了在全息框架内实现标准量子算法，例如量子傅里叶变换 (QFT)。本文还详细介绍了使用模拟量子模拟器、超导量子比特阵列和混合经典量子系统的物理实现策略，重点介绍了实现全息量子计算机的实用途径。我们的结果表明，全息量子计算不仅增强了量子计算的能力，而且还深入了解了量子信息、时空和引力之间的基本联系。这种跨学科方法开辟了量子计算和基础物理学的新领域，为后量子密码学、量子模拟和加速科学发现提供了潜在的突破。
2024 年量子信息知识 (QuIK) 研讨会量子误差校正教程
量子技术利用量子力学定律（对世界最精确的物理描述）来实现全新的信息处理能力。主要的量子技术是量子计算机、量子通信和网络以及量子传感器。虽然这些技术都是从相同的概念发展而来的，但它们的目标和任务却大不相同。在本次研讨会上，我们将主要关注量子计算，其目标是在原子、离子、超导电路和光子等量子力学载体中存储和处理信息。当与环境隔离时，这些载体表现理想，可以无限期地保持信息完整。然而，实际上，它们不断与环境相互作用，导致存储的信息退相干。同样，对这些载体进行外部操纵以计算信息也远非理想，存在精度不足、背景噪声等问题。因此，必须保护存储的信息免受退相干的影响，并确保其处理对设备故障具有耐受性。在量子系统中，这种容错信息处理的最系统方法是使用量子纠错码。在本文中，我们简要概述了量子纠错和容错的基本原理。我们假设读者熟悉经典纠错或信道编码，但可能不熟悉量子信息。目标是为 QuIK'24 研讨会的与会者提供足够的背景知识，以便他们跟上受邀演讲、海报和讨论。虽然这不是对该领域的全面回顾，但我们将为读者提供充足的参考资料，以扩展此处讨论的基础知识。有关量子计算和量子纠错的历史回顾，我们建议读者参考 [1]–[4]。
关于3D高斯分裂和最佳投影策略的误差分析
摘要。3D高斯碎片在实时神经渲染中引起了广泛的关注和应用。同时，人们对这种技术在稀疏观点中的限制，绩效和鲁棒性等方面引起了人们的关注，从而导致了各种改进。然而，显然缺乏关注分裂本身固有的局部仿射近似引入的投影错误的基本问题，以及这些错误对照片真实渲染质量的结果影响。本文介绍了3D gaus-sian脱落的投影误差函数，从投影函数的一阶泰勒膨胀开始，从剩余的误差开始。分析建立了误差与高斯平均位置之间的相关性。subsemess，利用功能优化理论，本文分析了该函数的最小值，以提供最佳的投影策略，以涉及最佳的高斯分裂，这可以使各种摄像机模型可观。实验验证进一步提出了这种投影方法可以减少伪影，从而导致更令人信服的现实渲染。
始终在量子误差跟踪中，连续奇偶校验测量
我们研究了连续奇偶校验测量的量子误差校正，以用三量码纠正比率误差。连续监视错误带来了连续信息流的好处，这有助于实时被动错误跟踪。它从基于标准的门的方法中降低了开销，该方法定期纠缠并测量其他Ancilla Qubit。但是，连续平价测量的嘈杂模拟信号要求更复杂的信号处理来准确解释综合征。我们分析了几种实践过滤方法的性能，以进行连续误差纠正，并证明它们是基于标准Ancilla的方法的可行替代方案。作为一种最佳过滤器，我们讨论了一种不正常的（线性）贝叶斯过滤器，并且与Mabuchi引入的相关WONHAHHAMELTER相比，具有改进的构成效率[New J. Phys。11，105044（2009）]。 我们将这种相当的连续滤波器与最简单的周期性盒车平衡和阈值过滤器的两个实际变化进行了比较，以低延迟电路为目标实时硬件实现。 作为变体，我们引入了一个非马克维亚“半盒车”过滤器和带有可调节阈值的马尔可夫过滤器；这些滤波器消除了盒装填充中的主要误差源，并与最佳过滤器相比有利。 对于每个滤波器，我们在平均值中得出衰减的分析结果，并通过数值模拟对其进行验证。11，105044（2009）]。我们将这种相当的连续滤波器与最简单的周期性盒车平衡和阈值过滤器的两个实际变化进行了比较，以低延迟电路为目标实时硬件实现。作为变体，我们引入了一个非马克维亚“半盒车”过滤器和带有可调节阈值的马尔可夫过滤器；这些滤波器消除了盒装填充中的主要误差源，并与最佳过滤器相比有利。对于每个滤波器，我们在平均值中得出衰减的分析结果，并通过数值模拟对其进行验证。
使用周期误差重建估计误差分布的相干贡献
缓解和校准方案对于最大限度地扩大当今的嘈杂中型量子 (NISQ) 硬件的计算范围至关重要，但这些方案通常专门用于解决相干或退相干误差源。因此，量化这两类误差是在对误差抑制工具进行基准测试时理想的特性。在本文中，我们提出了一种可扩展的以周期为中心的方法，用于详细估计相干对硬计算周期误差分布的贡献。我们建议的协议基于周期误差重建 (CER)，也称为 K 体噪声重建 (KNR)。该协议类似于周期基准测试 (CB)，因为它基于泡利保真度估计提供以周期为中心的诊断 [1]。我们在 CER 中引入了一个额外的超参数，允许硬周期在进行泡利旋转之前折叠多次。对我们添加的超参数的不同值执行 CER 可以通过保真度衰减公式的推广来估计相干误差贡献。我们通过量子模拟器上的数值模拟确认了我们方法的准确性，并在三个 IBM 芯片（即 ibmq_guadalupe 、 ibmq_manila 和 ibmq_montreal ）上进行了概念验证实验。在这三个实验中，我们测量了 Z 中存在显著的相干误差偏差。
8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
文章基于深度强化学习的车辆到电网运行策略，用于管理太阳能发电预测误差
摘要：本研究提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的车辆到电网 (V2G) 运营策略，该策略侧重于动态整合充电站 (CS) 状态以优化太阳能发电 (SPG) 预测。为了解决太阳能和 CS 状态的变化，本研究提出了一种新方法，将 V2G 运营制定为马尔可夫决策过程，并利用 DRL 自适应地管理 SPG 预测误差。利用韩国南方电力公司的实际数据，使用 PyTorch 框架证明了该策略在增强 SPG 预测方面的有效性。结果表明，与没有 V2G 的情景相比，均方误差显著降低了 40% 至 56%。我们对阻塞概率阈值和折扣因子影响的研究揭示了最佳 V2G 系统性能的见解，表明在即时运营需求和长期战略目标之间取得平衡。研究结果强调了使用基于 DRL 的策略实现电网更可靠、更高效的可再生能源整合的可能性，标志着智能电网优化向前迈出了重要一步。
症状性急性肝炎患者的I型干扰素免疫的原本误差E
以及可用的肝组织学。在免疫抑制治疗或已前往HEV -1和-2感染的地区的患者中，患者被排除在外。患有症状性急性肝炎的患者和与HEV相关的PT患者均回顾性地包括[4] [4]，并在2022年2月1日至2020年10月31日之间。献血者也被参与的瑞士卫生中心（Lausanne，Bern，Bern，Zurich）回顾性和前瞻性纳入了回顾性和前瞻性。在此期间（从1月至2021年5月），瑞士联邦公共卫生办公室记录了不寻常的急性HEV感染浪潮，主要由基因型3H_S引起。[18]
卑尔根指标：用于使用欧洲模拟评估气候模型性能的综合误差指标
摘要。误差指标可用于评估模型的表现，并已在气候变化研究中广泛使用。尽管文字中有大量的错误指标，但大多数研究仅使用一个或两个指标。由于每个度量标准都评估了参考数据和模型数据之间关系的特定方面，因此将比较限制为仅一个或两个指标限制了从分析中得出的见解范围。本研究提出了一个称为卑尔根指标的新框架和复合误差指标，以总结气候模型的整体性能并减轻多个误差指标结果的相互作用。卑尔根指标的框架工作是基于P规范的，并且选择了第一规范来评估气候模型。框架工作包括将非参数聚类技术应用于多个错误指标，以减少误差指标的数量，而信息损失最小。通过将欧洲欧元倡议可提供的大型区域气候模拟集合应用于卑尔根指标的检查。这项研究计算了38个不同的误差指标，以评估89种欧洲降水和温度的气候模拟的性能。将非参数聚类技术用于这38个指标，以减少欧洲八个不同子区域用于卑尔根指标中使用的指标数量。这些提供了有关不同区域中误差指标的性能的有用信息。结果表明，在检查单个模型时，可以观察到误差指标之间的矛盾行为。因此，该研究还强调了采用多个指标的重要性，具体取决于特定用例，以彻底了解模型行为。