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D.5 量子误差校正
量子相干性很难长时间保持。18 即使与环境的微弱相互作用也会影响量子态，我们已经看到量子态的振幅对量子算法至关重要。在经典计算机上，比特由大量粒子表示（但这种情况正在改变）。在量子计算机上，量子比特由原子级状态或对象（光子、核自旋、电子、捕获离子等）表示。它们很可能与计算机及其环境中与计算无关的状态纠缠在一起，而这些状态是我们无法控制的。量子纠错类似于经典纠错，因为它引入了额外的比特，从而产生了可用于纠正错误的冗余。它与经典纠错的不同之处在于：（a）我们希望恢复整个量子态（即连续振幅），而不仅仅是 0 和 1。此外，错误是连续的，可以累积。（b）它必须遵守不可克隆定理。 （c）测量会破坏量子信息。
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量子纠错正在兴起
穆迪评级关联公司发布的信用评级是其对实体、信用承诺、债务或债务类证券的相对未来信用风险的当前意见，穆迪发布或以其它方式提供的材料、产品、服务和信息（统称“材料”）可能包括该等当前意见。穆迪将信用风险定义为实体可能无法履行到期的合同财务义务的风险以及在发生违约或减值时预计造成的任何财务损失。有关穆迪信用评级所涉及的合同财务义务类型的信息，请参阅适用的穆迪评级符号和定义出版物。信用评级不涉及任何其他风险，包括但不限于：流动性风险、市场价值风险或价格波动。信用评级、非信用评估（“评估”）和穆迪材料中包含的其他意见并非当前或历史事实的陈述。穆迪材料可能还包括穆迪分析公司 (MOODY’S ANALYTICS, INC.) 和/或其附属公司发布的基于量化模型的信用风险估计和相关意见或评论。穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议，穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不是且不提供购买、出售或持有特定证券的建议。穆迪信用评级、评估、其他意见及资料并不评论某项投资是否适合任何特定投资者。穆迪发布其信用评级、评估及其他意见以及发布或以其他方式提供其资料时，预期并理解每位投资者将以应有的谨慎态度自行研究及评估其正考虑购买、持有或出售的每只证券。
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深度量子纠错
量子纠错码 (QECC) 是实现量子计算潜力的关键组件。与经典纠错码 (ECC) 一样，QECC 通过将量子逻辑信息分布在冗余物理量子比特上，从而可以检测和纠正错误，从而能够降低错误率。在这项工作中，我们高效地训练了新型端到端深度量子错误解码器。我们通过增强综合征解码来解决量子测量崩溃问题，以预测系统噪声的初始估计值，然后通过深度神经网络对其进行迭代细化。通过可微分目标直接优化在有限域上计算出的逻辑错误率，从而能够在代码施加的约束下实现高效解码。最后，通过高效解码重复综合征采样，我们的架构得到扩展，以支持有故障的综合征测量。所提出的方法展示了神经解码器用于 QECC 的强大功能，它实现了最先进的精度，对于小距离拓扑码，其性能优于现有的端到端神经和经典解码器，而后者通常在计算上是无法实现的。
人为错误的概念：- 核心
分析技术以因果模型为基础，该模型描述系统零部件在从初始故障或扰动到不可接受的后果的意外事件链中所起的作用。直到最近，大多数包括人为错误的分析工作都用于验证现有运行中传统设计的过程工厂在人机界面方面的安全性，例如，Therp (Swain 1976) 在核电站 (WASH 1400) 上的使用。这种情况导致人们从外部人为任务的结构和要素而不是人的功能和能力及其局限性的角度来定义错误和量化错误率。通常，当前的方法是根据任务元素或步骤的错误排序或执行对人为错误进行分类；即，分析方法基于任务模型而不是执行任务的人的模型。然后通过“绩效塑造因素” (Swain 1976, 1980) 考虑人类的功能和特征。