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自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。
足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
通过宏节点集群简化量子计算......
连续变量簇状态与将量子比特编码为玻色子模式的 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 结合使用时，可实现基于容错测量的量子计算。对于四轨晶格宏节点簇状态，其构造由固定的低深度分束器网络定义，我们表明，Clifferd 门和 GKP 误差校正可以在单个传送步骤中同时实现。我们给出了实现 Clifferd 生成集的明确方法，并在簇状态和 GKP 资源有限压缩的情况下计算逻辑门错误率。我们发现，在 11.9–13.7 dB 的压缩下，可以实现与拓扑码阈值兼容的 10 − 2 – 10 − 3 的逻辑错误率。所提出的协议消除了先前方案中存在的噪声，并将容错所需的压缩置于当前最先进的光学实验范围内。最后，我们展示了如何直接在簇状态中产生可提取的 GKP 魔法状态。
用于 Gottesmann-Kitaev-Preskill 状态的两个量子比特门
两个量子比特门对于通用量子计算至关重要。对于 Gottesmann-Kitaev 和 Preskill 状态，可以使用光学元件（例如压缩器和分束器）实现像 CZ 和 CNOT 这样的两个量子比特门。然而，它们是为理想化的 GKP 码字设计的，因此在现实环境中会出现有限能量效应。在本文中，我们将提供量化相空间中 GKP 状态中这些有限能量效应的方法。我们将明确计算应用逻辑 CZ 之前和之后计算基础状态的波函数变化。我们观察到 CZ 门在相空间中所有错误都发生在 p 正交中，而 q 正交保持不变。充分了解 CZ 门引起的错误将允许设计精确的纠错方案来纠正错误。我们给出了 GKP CZ 门的新型近似方案，并将其与 GKP CNOT 门的现有方案进行比较。最后，我们将研究纠正有限能量效应的误差修正方案。
国家电子和信息技术研究所
有兴趣的候选人可以在步入式访问时提交支持资格和经验的生物数据，照片和自我证明的证书，以及原始证书。候选人必须存入不可退还的注册费卢比。500/ - 现金或需求草案，有利于Nielit Gorakhpur。 advt。 否：Nielit/GKP/259/02/2025附加董事500/ - 现金或需求草案，有利于Nielit Gorakhpur。advt。否：Nielit/GKP/259/02/2025附加董事
使用分布式二保护振荡器和量子
多模 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 码的最新进展在增强离散和模拟量子信息的保护方面显示出巨大的潜力。这种扩大的保护范围为量子计算带来了机会，通过保护压缩——许多量子计量协议中的基本资源——可以使量子传感受益。然而，量子传感使量子纠错受益的潜力尚未得到充分探索。在这项工作中，我们提供了一个独特的例子，其中量子传感技术可以应用于改进多模 GKP 码。受分布式量子传感的启发，我们提出了分布式双模压缩 (dtms) GKP 码，它以最少的主动编码操作提供了纠错优势。事实上，所提出的代码依赖于单个（主动）双模压缩元件和分束器阵列，可有效地将连续变量相关性分配给许多 GKP 辅助元件，类似于连续变量分布式量子传感。尽管构造简单，但使用 dtms-GKP 量子比特码可实现的代码距离与以前通过强力数值搜索获得的结果相当 [PRX Quantum 4, 040334 (2023)]。此外，这些代码能够实现模拟噪声抑制，超越最著名的双模式代码 [Phys. Rev. Lett. 125, 080503 (2020)]，而无需额外的压缩器。我们还为所提出的代码提供了一个简单的两级解码器，对于两种模式的情况，该解码器似乎接近最优，并允许进行分析评估。
双节点簇态连续变量量子混合计算的误差修正：压缩极限
本文研究了在连续变量量子计算过程中获得的通用高斯变换的误差校正。我们试图使我们的理论研究更接近实验中的实际情况。在研究误差校正过程时，我们考虑到资源 GKP 状态本身和纠缠变换都是不完美的。实际上，GKP 状态具有与有限压缩程度相关的有限宽度，并且纠缠变换是有误差的。我们考虑了一种混合方案来实现通用高斯变换。在该方案中，变换是通过对簇状态的计算来实现的，并辅以线性光学操作。该方案在通用高斯变换的实现中给出了最小的误差。使用这种方案可以将实现接近现实的容错量子计算方案所需的振荡器压缩阈值降低到 -19.25 dB。
连续变量门隐形传态和玻色子码纠错
我们研究了使用由通过分束器发送的纯乘积态形成的纠缠态进行连续变量门隐形传态。我们表明，对于（通常）非幺正门，此类状态是 Choi 态，并且我们推导出隐形传态的相关 Kraus 算子，该算子可用于实现输入状态上的非高斯、非幺正量子操作。通过这一结果，我们展示了如何使用门隐形传态对使用 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 代码编码的玻色子量子比特进行纠错。该结果是在确定性产生的宏节点簇状态的背景下提出的，这些状态由恒定深度线性光学网络生成，并补充了 GKP 状态的概率供应。我们的技术的结果是，无需主动压缩操作即可实现门隐形传态和纠错的状态注入——这是量子光学实现的实验瓶颈。
对在网格状态中编码的量子的量子误差校正审查
量子信息可以通过离散系统（例如旋转或连续系统）作为高斯州携带。离散情况下的量子代码通过一般的“稳定器”框架很好地研究了。从离散的耐偏移代码开始，Gottesman，Kitaev和Preskill为连续变量描述的系统构建了量子代码[2]。代码单词是无限挤压状态的叠加，这是正交平面中δ函数的2D网格。实际上，人们与有限的挤压合作。代码，| GKP⟩状态是通过宽度宽度函数宽度Δ -1的高斯函数的高斯函数的叠加来描述的。这是正交平面中的平方代码。还有其他类型的网格状态，例如六角形代码。量子误差校正（QEC）对于网格状态至关重要。最近，耶鲁大学的研究人员提出了QEC方案，并为网格状态进行了实验[1]。在这篇评论中，我将讨论| GKP⟩状态，其分布，网格状态的QEC协议以及人们最近的实验。