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World File Search System量子噪声
量子条件概率
此外，我们证明，当不存在合法的密度矩阵 ρ y 时，联合统计量 p ( x, y ) 是非经典的。这是因为一旦我们消除 p ( x, y ) 中的量子噪声，所获得的无噪声联合分布 P ( x, y ) 就会取负值。非经典是指无法用经典理论解释的属性。确切地说，揭示非经典特性的最有力和最标准的方式是通过缺乏互补可观测量的真正联合分布，就像量子光学中的 Glauber-Sudarshan P 分布的情况一样 [4]。通常，这以观察过程的形式出现，在经典物理学中会导致合法的联合概率分布，但在量子物理学中却无法提供它。这是我们将在本文中遵循的形式主义思想，已在参考文献 [14、15、16、17、18、19、20] 中提出并进行了广泛讨论。值得注意的是，我们的工作不是关于精确联合概率 P ( x, y ) 的定义或构造，而是关于通过实际方法获得噪声联合分布 p ( x, y ) 后的条件概率。精确联合分布 P ( x, y ) 只是作为非经典行为的证据。
物理评论A 103，012408（2021）挤压...
连续变量代码是用于量子信息处理和涉及光网络的量子通信的方便解决方案。在这里，我们表征了挤压梳子，这是在线上挤压相干状态的有限叠加，其属性是逻辑量子器的连续变量编码选择。挤压梳子是Gottesman等人提出的理想代码的现实近似。[D. Gottesman，A。Kitaev和J. Preskill，物理。修订版A 64，012310（2001）]，它受到全面保护，免受连续变量系统中量子噪声类型引起的误差：阻尼和扩散。对于有限挤压梳子的代码空间不再是这种情况，而噪声稳健性至关重要地取决于编码参数。我们分析了相位空间中的有限梳子状态，突出了它们复杂的干扰特征，并在暴露于振幅阻尼和高斯扩散噪声过程时表征了它们的动态。我们发现，挤压梳状状态在暴露于阻尼时更合适，容易发生误差，这反对采用线性扩增的标准误差校正策略，以将阻尼转换为更易于描述的各向同性扩散噪声。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
通过纠缠保持更好的时间。
晶格陷阱将ytterbium原子固定在微柯文温度下，以实现纠缠增强的光原子时钟。（p。38）两个原子水平是|g⟩和|e⟩，n两级系统在广义的bloch球上表示为有效的总自旋。BLOCH球体上的顶部中间和顶部分布分别代表独立原子和挤压旋转状态的未进入状态。最终测量的投影噪声，或等效地，Heisenberg的角动量不确定性规则，在总旋转方向上施加了不确定性。使用纠缠原子挤压的自旋状态在相位方向上具有较低的量子噪声，即实现更好的频率分辨率。（左侧第39页）实验设置。（第39页，在右上，根据[7]改编）时钟不确定性（Allan差异）与平均时间，分别使用AS输入状态比较一个时钟，分别是输入状态，分别是未进入的状态（蓝色）和挤压的旋转状态（RED）。纠缠状态优于4.4 dB的标准量子限制。信用：vuletićgroup
提高量子误差校正的变异量子算法的速度
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序（QEC）程序的问题。通常，没有分析通用程序来获得编码和校正统一门，如果噪声未知并且必须重建噪声，问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法（VQA），并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减，因此很难训练。我们使用基于量子1（QW 1）的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面，QW 1缺少单一不变性属性，这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型，该模型已知确切的QEC解决方案，并且可以用作理论基准，我们进行了一系列数值测试，这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索，确实可以显着提高成功培训的可能性，并在使用恢复状态的情况下，以实现的态度来实现会议的方法。
通过投影操作员测量值差异隐私保护量子计算
摘要 - 量词计算已被广泛应用于各个领域，例如量子物理模拟，量子机学习和大数据分析。然而，在数据驱动范式的领域中，如何确保数据库的隐私正在成为至关重要的问题。对于古典计算，我们可以通过手动添加噪声来结合差异隐私（DP）的概念，以满足隐私保存标准。在量子计算方案中，研究人员通过考虑量子噪声将经典DP扩展到量子差异隐私（QDP）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来满足QDP定义，通过考虑投影操作员测量产生的错误，该错误表示为射击声。然后，我们讨论可以通过镜头噪声实现的隐私预算数量，这是保护隐私保护水平的指标。此外，我们在量子电路中提供了带动噪声的量子噪声的QDP。通过数值模拟，我们表明射击噪声可以有效地提供量子计算中的隐私保护。索引术语 - Quantum计算，差异隐私，投影操作员测量
来自机器学习的直接参数估计 -
摘要：有能力找到任意复杂的对称性，机器学习（ML）增强量子状态层析成像（QST）的最佳拟合，已经证明了其在提取有关量子状态的完整信息方面的优势。我们通过直接生成目标参数来开发高性能，轻巧且易于安装的监督特征模型，而不是在训练截短的密度矩阵中使用重建模型。这样的基于特征模型的ML-QST可以避免处理大型希尔伯特空间的问题，但是CAB将特征提取高精度提取，从而捕获数据中的基础对称性。使用从平衡同源探测器生成的实验测量数据，我们比较了有关重建和特征模型预测的量子噪声挤压状态的退化信息；两者都与从协方差法获得的经验拟合曲线一致。具有直接参数估计的这种ML-QST说明了一个至关重要的诊断工具箱，用于使用挤压状态的应用，从量子信息过程，量子计量学，高级重力波检测器到宏观量子状态生成。
理解并补偿 IBM 量子计算机上的噪声
量子算法为传统方法解决起来成本高昂的计算问题提供了有效的解决方案。现在，可以使用公共量子计算机（例如 IBM 提供的量子计算机）来运行执行量子算法的小型量子电路。但是，这些量子计算机极易受到噪声的影响。在这里，我们介绍了量子电路噪声和连通性的重要概念，必须解决这些概念才能在量子计算机上获得可靠的结果。我们利用几个例子来展示噪声如何随电路深度而变化。我们介绍了 Simon 算法（一种用于解决同名计算问题的量子算法），解释了如何在 IBM 的 Qiskit 平台上实现它，并比较了在无噪声模拟器和受噪声影响的物理硬件上运行它的结果。我们讨论了 Qiskit 的转译器的影响，该转译器将理想的量子电路适配到量子比特之间连通性有限的物理硬件上。我们表明，即使是只有几个量子比特的电路，其成功率也会因量子噪声而显著降低，除非采取特定措施将其影响降至最低。 # 2021 由美国物理教师协会独家授权出版。https://doi.org/10.1119/10.0006204
连接量子计算和差异隐私
摘要 —虽然量子计算在数据驱动领域具有巨大潜力，但应考虑量子算法中涉及的敏感或有价值信息的隐私问题。差分隐私 (DP) 是经典场景中广泛使用的基本隐私工具，现已扩展到量子领域，即量子差分隐私 (QDP)。QDP 可能成为隐私保护量子计算最有前途的方法之一，因为它不仅与经典 DP 机制兼容，而且还通过利用嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备中不可避免的量子噪声来实现隐私保护。本文概述了 QDP 的各种实现及其在 DP 设置下的隐私参数方面的性能。具体而言，我们提出了 QDP 技术的分类，对文献进行分类，根据内部或外部随机化是否用作实现 QDP 的源以及这些实现如何应用于量子算法的每个阶段。我们还讨论了 QDP 的挑战和未来方向。通过总结最近的进展，我们希望为进入该领域的研究人员提供全面、最新的评论。索引术语——量子计算、量子算法、差分隐私
超导Qubits
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而，到目前为止，尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合，我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱，包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量，而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位，但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境，我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。