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2022-2026 年企业计划
Qulliq 能源公司 (QEC) 是努纳武特 (GN) 政府的一家地区公司。从历史上看，加拿大北部电力委员会 (NCPC) 负责从 1949 年到 1988 年为该地区供电。后来，业务转移到西北地区电力公司 (NTPC)。1999 年，努纳武特建立了自己的本地管理公用事业，2001 年 4 月 1 日，努纳武特电力公司 (NPC) 根据《努纳武特电力公司法》成立。2003 年 3 月通过的立法结果显示，NPC 随后更名为 Qulliq 能源公司，《努纳武特电力公司法》更名为《Qulliq 能源公司法》（“QEC 法”）。该立法还扩大了公司的职权范围，以应对努纳武特更广泛的能源使用和节约问题。 2018年，QEC法案进一步修订，允许该公司购买电力，以启动以客户为中心的可再生能源发电计划。
量子纠错入门
摘要 — 在当前的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 量子计算时代，量子比特技术容易出现缺陷，从而导致各种错误，例如门错误、退相干/失相、测量错误、泄漏和串扰。这些错误对在 NISQ 设备中实现无错误计算提出了挑战。针对此问题提出的解决方案是量子纠错 (QEC)，旨在通过三步过程纠正损坏的量子比特状态：(i) 检测：识别错误的存在，(ii) 解码：精确定位受影响量子比特的位置，以及 (iii) 校正：将故障量子比特恢复到其原始状态。QEC 是一个不断扩展的研究领域，涵盖了复杂的概念。在本文中，我们旨在全面回顾量子纠错的历史背景、现状和未来前景，以满足对量子物理及其相关数学概念不太熟悉的计算机科学家的需求。在本研究中，我们 (a) 解释 QEC 的基本原理并探索用于纠正量子比特错误的现有量子纠错码 (QECC)，(b) 探索这些 QECC 在实施和纠错质量方面的实用性，以及 (c) 强调在当前 NISQ 计算机环境下实施 QEC 所面临的挑战。索引术语 — 量子纠错、量子计算、纠错码
量子纠错简介
在第 1 章中，我们看到开放量子系统可以与环境相互作用，并且这种耦合可以将纯态转变为混合态。此过程将对任何量子计算产生不利影响，因为它可以减轻或破坏干扰效应，而干扰效应对于区分量子计算机和传统计算机至关重要。克服这种影响的问题称为退相干问题。从历史上看，克服退相干的问题被认为是构建量子计算机的主要障碍。然而，人们发现，在适当的条件下，退相干问题是可以克服的。实现这一目标的主要思想是通过量子误差校正 (QEC) 理论。在本章中，我们将介绍如何通过 QEC 方法克服退相干问题。值得注意的是，本介绍的范围并不全面，并且仅关注 QEC 的基础知识，而没有参考第 5 章中介绍的容错量子计算的概念。量子误差校正应该被视为这个更大的容错量子计算理论中的一个（主要）工具。
2023-2024 Qulliq Energy Corporation的年度报告
•庆祝了贝克湖总部大楼的盛大开业。•选择了四（4）名员工参加学徒计划，该计划于2023年3月获得董事会批准。•通过与QEC的INUIT雇用计划（IEP）一致的竞争或发展内部转移任务填补了32个职位•恢复了工会管理咨询委员会。•通过在2023-2024会计年度实施安全工具，系统和供应商补丁以及升级，扩大了IT安全基础架构。•机柜批准将QEC采用到GN IT网络中，指示QEC和CGS建立了信息管理（IM）IM/IT服务的提供，用于将QEC IT网络集成到GN网络中。•LED路灯更换项目在Sanikiluaq，Baker Lake，Chesterfield Inlet，Naujaat和Kinngait完成。•签署了Qulliq Energy Corporation与Nunavut Nukkiksautiit Corporation Nunavut的首个由社区领导的Inuit Inuit拥有的可再生能源项目之间的能源购买协议。•克莱德河和池塘入口的发电机集更换项目已完成。•完成了在剑桥湾，Igloolik和Gjoa Haven建造新电厂的设计阶段。•完成了Sanirajak 1阶段升级和Kinngait绝缘体升级项目的工程分配。•报告了整个领土的可靠性率为99.96％。•池塘入口报告没有计划或计划外的中断，可靠性为100％。•操作继续为珊瑚港，格里斯·菲尔德和萨尼基卢伊克的紧急发电机安装项目的工程提供支持。
![arXiv:2111.02345v1 [quant-ph] 2021 年 11 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\49c4a40d3ba97abc565923d1c7981581d3630d82.webp)
arXiv:2111.02345v1 [quant-ph] 2021 年 11 月 3 日
纠错码是为了纠正噪声通信信道中的错误而发明的。然而，量子纠错 (QEC) 有更广泛的用途，包括信息传输、量子模拟/计算和容错。这些促使我们重新思考 QEC，特别是量子物理在编码和解码方面所起的作用。许多量子算法，尤其是近期的混合量子经典算法，只使用有限类型的量子态局部测量，这一事实导致了各种称为量子误差缓解 (QEM) 的新技术的出现。这项工作从几个角度研究了 QEM 的任务。利用一些基于经典和量子通信场景的直觉，我们澄清了 QEC 和 QEM 之间的一些基本区别。然后，我们讨论了噪声可逆性对 QEM 的影响，并给出了一个显式构造，称为 Drazin 逆，用于不可逆噪声，它是迹保留的，而常用的 Moore-Penrose 伪逆可能不是。最后，我们研究了对噪声缺乏充分了解的后果，并推导出可以使用 QEM 降低噪声的条件。
量子纠错码
量子纠错（QEC）这一学科的发展已有二十年，比量子计算本身的发展稍短一些。QEC 是量子计算中最关键的部分，因为它确保计算的可靠性，否则计算设备的输出就是垃圾。因此，每个量子计算机科学家都必须了解 QEC 和容错量子计算的框架。最开始的想法是编码，它也是所有经典通信、计算、密码学和相关领域的核心。编码可用于防范噪音或敌人。编码是指使用冗余来增强信息对噪音（错误）的鲁棒性的过程。例如，我们可以将 0 编码为一串 0，将 1 编码为一串 1，这样几个位的翻转就不会影响我们编码的信息。信息处理以编码的方式进行：首先编码，然后执行所需的操作，然后解码，最后读出所需的结果。此外，编码也发生在自然物理系统中：宏观可观测量被编码在统计系统的微观细节中，物体的内部体积属性可以编码在其边界中，等等。好的编码往往与有吸引力的物理学有关，而找到好的编码当然也需要技巧性的工作。
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
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。
经典和...的一次性量子纠错
量子纠错 (QEC) 是一种保护信息免受量子噪声影响的方法，是量子信息处理的核心概念之一 [1-3]。由于量子系统与环境的相互作用无法控制，不可避免地会产生噪声，因此 QEC 在量子通信、密码学和计算方面有着广泛的应用。近年来，QEC 也为基础物理学提供了新的见解，为更好地理解量子多体现象如拓扑序 [4-6]、黑洞信息悖论 [7-9] 以及量子混沌与量子引力之间可能存在的对偶性 [10-16] 提供了视角。关于 QEC 的核心问题之一是，原则上可以保护多少信息免受给定噪声的影响。由于任何量子噪声都是由量子信道形成的，量子通道容量定理可以回答这个问题。根据需要保护的信息类型（量子或经典）和可用资源（如纠缠），已经进行了大量研究 [17-24]。对于有噪声量子信道无限次使用的渐近场景，这些结果在文献 [ 25 ] 中合并为一个统一公式。然而，渐近结果仅适用于编码和解码能够以连贯方式应用于大量量子比特的情况，这导致实验演示和实际应用于基础物理的困难。相比之下，最近的研究在不考虑渐近极限的情况下进行了分析，
