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World File Search System错误校正
超导电路中的工程多光子耗散用于量子错误校正
1简介2 1.1量子信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2量子误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.1经典误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.2位较高校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3古典计算机记忆。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>81。1.31动态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>81。1.31动态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>91。1.3.2静态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.3.3.3结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4经典力学中的双态系统。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1驱动振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.2参数振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5超导电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6大纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
QLDPC是新的错误校正
要了解对有效操作的需求，它有助于从量子电路的工作原理开始。量子电路是一系列逻辑操作步骤，该步骤在一组逻辑Qubits上运行。逻辑操作是门或一组门。与其他逻辑操作结合完成后，它们完成了程序或算法。电路的步骤越多，电路深度就越大。表面代码是汇编深度（即步骤数）的最佳类别。Photonic的新SHYPS代码可以以类似于Sur-Sur-face代码所获得的深度构成算法。这是非凡的，考虑到表面代码一直在开发和优化数十年。随着这些和其他QLDPC代码的研究和开发的继续，SHYPS效率的进一步提高。
Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。
基于GPS/ ... div>的基于预测的机器学习的错误校正
摘要。精确的定位对于自动驾驶汽车的安全至关重要因素和有效导航至关重要。这项应用研究研究了机器学习模型的使用，用于估计，预测和纠正全球定位系统（GPS）/惯性测量单元（IMU）在室内和室外应用程序中的本地化。这种正在进行的开发旨在通过利用探索性数据分析（EDA）和实施诸如线性回归，随机森林回归和决策树回归器等模型来提高本地化准确性。评估是用平方误差（MSE）度量进行的，对于决策树，线性回归和随机森林模型，得出1.7069427028104143𝑒-05的值。结果表明，具有最高性能的模型是通过评估平均平方误差（MSE）值来确定的。
冗余字符串基于对称的错误校正
基于测量的量子计算中的计算能力源于纠缠资源状态的对称性保护的托托（SPT）顺序。但是，资源状态容易出现准备错误。我们使用资源状态的冗余非局部对称性引入了量子误差校正方法。我们基于将一维聚类状态的z 2×z 2对称性扩展到其他图状态的传送协议中。Qubit Zz-Crosstalk错误，在量子设备中突出，降低了通常的群集状态的传送性。但是，正如我们在量子硬件上所证明的那样，一旦我们以冗余对称性生长图形状态，就可以恢复完美的传送性。我们将基本的冗余序列识别为纠缠频谱中受错误保护的脱落。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
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。
组合复合DNA的错误校正代码
摘要 - DNA中的DATA存储是作为档案数字数据的可能解决方案而开发的。最近，为了进一步提高基于DNA的数据存储系统的潜在能力，建议了组合复合DNA合成方法。这种方法通过利用短DNA片段试剂（称为短生物）来扩展DNA字母。短期是字母符号的构建块，每个符号由固定数量的短裤组成。因此，当读取信息时，可能缺少构成符号组成的一部分的短毛，因此无法确定符号。在本文中，我们将此类型的错误建模为一种不对称错误，并提出了可以在此设置中纠正此类错误的代码构造。我们还提供了此类错误校正代码的冗余的下限，并为我们的构造提供了明确的编码器和解码器。我们建议的误差模型也得到了对根据组合方案产生DNA的数据的分析的分析。最后，我们还提供了观察此类错误事件的概率的统计评估，这是读取深度的函数。
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。
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正