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解释下面的论文量子误差修正......
通常，计算问题会变得越来越复杂，这要么是由于所需的计算级别、处理类型，要么是因为处理难以处理的多维数据。在过去的十年中，自从 GPU 向普通用户推出以来，许多这些问题已经变得容易解决。特别是近年来，随着机器学习方法的增强。通常，问题的复杂性是 NP-Hard。这种类型的问题可以在复杂的优化系统中发现，例如金融、物流或运输。通常，人们认为量子计算机介于所谓的 P 问题和 PSPACE 之间。具体来说，就是 BQP 型问题；然而，现实情况是，量子计算的真正极限仍然未知，而且无论如何，传统计算机继续表现出卓越的性能。
中期 - 报告
从慕尼黑的研究人员开始是一项基层倡议，McQst Offi ciplaly于2019年1月开始工作。现在，大约四年后，该集群在慕尼黑和国际规模的量子科学中起着关键作用。MCQST由慕尼黑的所有机构组成，这些机构活跃于量子科学技术的基础研究中：Ludwig-Maximilians-uni-versitätmünchen（LMU）（LMU）（LMU），慕尼黑技术大学（TUM），Max Planck量子学院（Max Planck Quantum Optics（MPQ）） （DM），是外展伙伴。我们将物理学家，数学家，计算机科学家，化学家和电气工程师带来共同工作，以涵盖我们的结构化长期研究计划，其中涵盖了所有量子科学和技术的所有信息。
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
量子算法-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有牢固理解的任何人都可以访问。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
量子算法（i）-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有着深入了解的任何人都可以访问的方式。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
![arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7bdb3d7911ef8a815b025f85c66fbfbfedfec5ed.webp)
arXiv:2009.01235v3 [quant-ph] 2022 年 1 月 28 日
量子计算机具有在高维空间中相对快速运行的独特能力——这是它们相对于传统计算机的竞争优势。在这项工作中，我们提出了一种称为量子鉴别器的新型量子机器学习模型，它利用量子计算机在高维空间中运行的能力。量子鉴别器使用量子-经典混合算法在 O（N log N）时间内进行训练，并在通用量子计算机上以线性时间进行推理。量子鉴别器将从给定数据中提取的二进制特征与预测量子位作为输入，并输出预测标签。我们分析了它在 Iris 和 Bars and Stripes 数据集上的性能，并表明它在模拟中可以达到 99% 的准确率。
Rotem Arnon-Friedman 简历
马尔可夫模型中的量子防护多源随机性提取器，Rotem Arnon-Friedman、Christopher Portmann 和 Volkher B Scholz，第 11 届量子计算、通信和密码理论会议，2016 年。已发布版本。
量子计算 - 入门课程
量子技术是一个牢固建立并强烈发展的科学研究领域，具有巨大的应用潜力。德国和欧洲面临的当前挑战是将量子系统的知识和技术专业知识从大学实验室和研究机构转移到私营部门。高科技行业的专家和高管将发挥关键作用，因为他们必须认识并实施量子技术的特定潜力。教学专家通过动手Quan Tum力学实验，可视化和VR应用引入复杂的主题。编程练习和项目工作，部分在实际量子设备上执行，弥合从理论到应用程序的差距。是慕尼黑地区的世界用例和原型实现。课程结束后我们提供其他网络活动。