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![arxiv：2008.12638v1 [Quant-ph] 2020年8月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\92ac652fff7b0a7aef8ae2ef0bfabbc114c9dd15.webp)
arxiv：2008.12638v1 [Quant-ph] 2020年8月28日
介绍。-如今，由于Quanth信息理论的理论和实验分支的不断发展，量子记忆的主题越来越相关。特别是马尔可夫进化的概念（没有记忆的进化），形成了量子开放系统的理论[1，2]，最近在不同的框架内以广泛的方式研究了[3-5]。虽然针对经典案例进行了良好的规定，但在量子环境中仍缺乏单一的定义。用于描述无内存过程的两种典型方法与动力学[6]的分裂性或Information的后流有关[7]。与马尔可夫有关的主要兴趣来自对其定义的否定 - 被描述为非马克维亚的过程应表达量子记忆效应。量子非标志性可以被视为各种量子信息任务（例如量子计算，通信或密码学）的资源。尽管有这种理念，但在量子环境中的当前方法通常并不关心自己在真正的量子的记忆效率之间的适当区分。本文背后的主要思想是挑战这种现状，并显示出不同的方向以进行进一步研究。本注释的目的是提出一种新的方法，以描述量子信息黑色流量。在部分基本动力学图中，我们介绍了基本动力学图的定义，而在级别的量子记忆中，我们使用此概念提出了没有quantummosem的动态图的广义概念（即没有量子信息返回 -在马克维亚语的部分中，我们将回忆起CP-划分性和缺乏信息背流的概念，当在经典类型的后流中，我们将经典动态的实现为量子动力学图，并引入了指示当前量子记忆概念的概念问题的示例。
![arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\020fc50315a203bb41ac3324aedeb86e27e79e74.webp)
arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日
部分信息分解（PID）是一种方法，用于删除在其关节概率分布中编码的多PLE随机变量之间的关系。该方法是在参考文献中构想的。[1]以及在最简单的三个变量[2]定义协同信息，独特信息和冗余信息的最简单情况下。参考文献中给出了一个重要的动机，即希望超越香农的信息理论。[3]。出现了两个不同的概率分布p 1和p 2在三个具有不同基本机制的变量上，呈现出来，这些变量被列出了，这些变量在香农理论中所定义的任何标准量都无法区分。特定于三个变量的任何组合之间的共同信息不能将p 1与p 2区分开。因此，共同信息数量的线性共存，例如共同信息[4]（在Quanth上下文中已知为否定为三信息）也无法区分p 1和p 2。PID确实区分了这些：所有新引入的数量（均为，独特和共享的信息）是P 1和P 2的内容。（有关详细信息，请参见第二节。）使用其在不同概率机制之间进行区分的能力，PID已应用于描述和理解复杂网络[5，6]，尤其是[7-10]。有关其用途的概述，请参见[11]。存在PID的几种不同建议。在开创性参考之前的神经科学中存在一些不同类型的信息之间的区别在于神经科学[21-23]的想法。[1]。由于香农的所有古典概念都被赋予了量子设置，而且由于这种概括已被证明非常富有成果[24-27]，因此也应该有一个量子版本的PID，QPID。我们在第三节中删除了我们的版本。正如我们将在第四节中显示的那样，可以量化经典的激励示例分布p 1和p 2，以便标准量子误解信息数量（包括三个信息）不能区分两个相应的纯状态| ψ1
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。