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使用基于Web的交互式平台和实时音频分析来教授印度古典音乐
摘要 - 传统上，音乐教育依赖于理论教学和乐谱。但是，集成实时音频分析和交互式学习工具引入了学生如何掌握音乐基础知识的范式转变。本文介绍了一个基于Web的交互式平台和用于教学印度古典音乐（ICM）基础知识的实时音频分析系统。该平台结合了一系列实验，每个实验旨在增强对音乐元素的理解，从简单的音乐音符到复杂的旋律。音频分析还使用DSP套件TMS320C6713实时进行。本文提供了简洁的概述，强调了这些信号处理技术在音乐教育中的重要性及其在革新互动音乐学习中的潜力。学生可以实验，构成和可视化音乐元素，促进创造力并更深入地欣赏音乐的细微差别。实时反馈可以增强学习经验，从而立即进行更正和改进。索引术语 - 印度古典音乐，TMS320，信号程序，互动学习，音乐教育
V10I4-1179 利用科技探索印度古典音乐的治疗功效
印度古典音乐深深植根于印度次大陆的古老传统和文化，是一种复杂而精致的艺术形式，数千年来一直生存和繁荣。印度古典音乐体系大致可分为两大传统 - 即北部的印度斯坦古典音乐和南部的卡纳提克古典音乐 - 尽管存在一些地区差异，但这两个传统在拉格概念方面有着共同点。拉格，简单地说是一种音乐即兴创作的框架，它不仅是一种音阶，而且是一套控制音符进程的特定规则。这些规则决定了如何在各种乐句中处理和使用音符（swaras）。印度音乐中的七个基本音符 - Sa、Re、Ga、Ma、Pa、Dha、Ni - 类似于西方音乐中的视唱练耳（Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Ti）。然而，印度系统允许更细致地使用这些音符，包括微音（shruti），为正在创作的音乐增添了无与伦比的深度和丰富性。从历史上看，拉格的概念可以追溯到印度历史的吠陀时期，其中《萨玛吠陀》是现存最古老的瑜伽经文之一，其中概述了许多根据这些音乐模式创作的著名乐曲。几个世纪以来，拉格系统得到了细致的改进和编纂，特别是在中世纪时期，在阿米尔·库斯劳和坦森等音乐家的影响下。
Quff：一种动态类型混合量子-经典编程语言
摘要 当前的量子软件开发策略仍然在量子力学本身错综复杂的特性之上表现出复杂性。量子编程语言要么局限于附加到经典对象以生成电路的低级、基于门的操作，要么需要通过代数表示对希尔伯特空间中的量子态变换进行建模。本文介绍了 Quuff 语言，它是一种高级、动态类型的量子经典编程语言。Quuff 编译器和运行时系统通过跨量子经典范式抽象的高级表达来促进量子软件开发。Quuff 构建在 Truffle 框架之上，该框架有助于堆栈的实现和效率，同时重用 JVM 基础架构。所呈现的比较表明，Quuff 本身是一种有效、易于使用的解决方案，可用于开发具有自动电路生成和高效计算功能的可执行量子程序。
量子计算机中的经典混沌
量子计算硬件的发展面临着这样的挑战：当今的量子处理器由 50-100 个量子比特组成，其运行范围已经超出了经典计算机的量子模拟范围。在本文中，我们证明，模拟经典极限可以成为一种有效的诊断工具，用于诊断量子信息硬件对混沌不稳定性的影响，从而有可能缓解这一问题。作为我们方法的试验台，我们考虑使用 transmon 量子比特处理器，这是一个计算平台，其中大量非线性量子振荡器的耦合可能会引发不稳定的混沌共振。我们发现，在具有 O（10）个 transmon 的系统中，经典和量子模拟会导致相似的稳定性指标（经典 Lyapunov 指数与量子波函数参与率）。然而，经典模拟的一大优势是它可以应用于包含多达数千个量子比特的大型系统。我们通过模拟所有当前的 IBM transmon 芯片（包括 Osprey 一代的 433 量子比特处理器以及具有 1121 个量子比特的设备（Condor 一代））展示了此经典工具箱的实用性。对于实际的系统参数，我们发现 Lyapunov 指数随系统规模而系统性地增加，这表明更大的布局需要在信息保护方面付出更多努力。
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
量子 Calderbank-Shor-Steane 码的经典乘积码构造
在量子纠错中，有几种代码积的概念，例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中，我们引入了一种新的乘积码构造，它是经典乘积码到量子码的自然推广：从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始，得到一个更大的 CSS 码，其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性，包括代码距离的界限，并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验，可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后，我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况，在经典领域，这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下，显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较，包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
来自细分的最佳几何局部量子和经典代码
几何局部量子码是一种位于 RD 内的纠错码，其中校验仅作用于固定空间距离内的量子位。主要问题是：几何局部代码的最佳维度和距离是多少？最近，Portnoy 在代码方面取得了重大突破，实现了高达多对数的最佳维度和距离。然而，这种构造调用了一个有点高级的数学结果，即将链复形提升到流形。本文绕过了这一步骤，并通过注意到一类良好的量子低密度奇偶校验码、平衡乘积码自然带有二维结构来简化构造。结合将在其他地方展示的新嵌入结果，这种量子码在所有维度上都实现了最佳维度和距离。此外，我们表明该代码具有最佳能量势垒。我们还讨论了经典代码的类似结果。
使用经典和量子机学习模型的洪水预测
这项研究研究了量子机学习的潜力（QML）改善洪水预测。我们专注于2023年德国武河沿线的每日洪水事件。我们的方法将经典的机器学习（SVM，KNN，回归，AR模型）与QML技术（adaboost，量子变异电路，Qboost，qsv c _ ml）结合在一起。该混合模型利用量子和纠缠等量子特性，以提高准确性和效率。经典模型和QML模型。结果表明，QML模型的竞争训练时间和提高了预测准确性。这项研究意味着朝着利用量子技术进行变化适应的一步。我们强调合作和持续创新，以在现实世界中实施这种模型，最终增强了针对洪水的全球弹性。
论量子密码学与经典通信的中心原语
最近的研究为密码学引入了“量子计算经典通信”（QCCC）（Chung 等人）。有证据表明，单向谜题（OWPuzz）是此设置（Khurana 和 Tomer）的自然中心密码原语。被视为中心的原语应具备若干特征。它应行为良好（在本文中，我们将其视为具有放大、组合器和通用构造）；它应由多种其他原语所暗示；并且它应等同于某些类有用的原语。我们提出了组合器、正确性和安全性放大，以及 OWPuzz 的通用构造。我们对安全性放大的证明使用了来自 OWPuzz 的新的、更清晰的 EFI 构造（与 Khurana 和 Tomer 的结果相比），该构造可推广到弱 OWPuzz，是本文中技术含量最高的部分。此前已知 OWPuzz 由其他感兴趣的原语所隐含，包括承诺、对称密钥加密、单向状态生成器（OWSG）以及伪随机状态（PRS）。然而，我们能够通过展示一般 OWPuzz 与受限类 OWPuzz（具有有效验证的原语，我们称之为 EV-OWPuzz）之间的黑盒分离来排除 OWPuzz 与许多这些原语的等价性。然后我们证明 EV-OWPuzz 也由大多数这些原语所隐含，这也将它们与 OWPuzz 区分开来。这种分离还将扩展 PRS 与高度压缩 PRS 区分开来，回答了 Ananth 等人的一个悬而未决的问题。
（2+ ...）剪切粘度的经典和量子计算
表示在jmax=12处截断。我们还发现谱函数与频率的比值ρxyðωÞω在频率较小时呈现峰结构。在更大格子上超过jmax=12后，精确对角化方法和简单矩阵乘积态经典模拟方法都需要指数增长的资源。因此，我们开发了一种量子计算方法来计算延迟格林函数，并分析了计算的各种系统性，包括jmax截断和有限尺寸效应、Trotter误差和热态制备效率。我们的热态制备方法仍然需要随着格子尺寸呈指数增长的资源，但在高温下具有非常小的前因子。我们在Quantinuum模拟器和IBM模拟器上对小格子进行了测试，得到了与经典计算结果一致的结果。