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在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
由 Prime Editor 介导的致病突变校正......
犬髋关节发育不良 (HD) 是一种由遗传和环境因素相互作用引起的多因素疾病。HD 主要发生在中型到大型犬身上，是一种引起剧烈疼痛并需要手术干预的疾病。然而，手术过程并不简单，改善这种情况的唯一方法是将患有 HD 的个体狗排除在繁殖计划之外。最近，基于 CRISPR-Cas9 系统的新型基因组编辑工具 prime editing (PE) 已在植物和小鼠中得到开发和验证。在这项研究中，我们首次成功纠正了拉布拉多猎犬中与 HD 相关的突变。我们从一只被诊断为 HD 的狗身上收集了细胞，使用 PE 纠正了突变，并通过体细胞核移植产生了突变纠正的狗。结果表明，PE 技术可以作为纠正狗基因缺陷的平台。
基于多粒子量子行走的误差修正...
对粒子进行离散时间量子游动演化时，由于系统噪声的影响，游动态容易出现误差。该研究提出了一种基于双格子Bose-Hubbard模型的多粒子量子游动误差修正算法。首先，根据局域欧氏生成元构造两点Bose-Hubbard模型，并证明模型中的两元素可以任意替换。其次，利用Bethe假设方法得到了模型中粒子的跃迁强度与纠缠度的关系。第三，对量子格子的位置进行编码，构造量子态交换门。最后，通过将游动器切换到量子纠缠码的格点上，进行格点上的量子游动状态替换，再次进行替换。对双格子Bose-Hubbard模型中的量子粒子的纠缠进行了数值模拟。当粒子间相互作用与粒子跃迁强度的比值接近于0时，利用该算法可以实现模型中量子粒子的纠缠操作。根据Bose-Hubbard模型的性质，粒子纠缠后可以实现量子行走纠错。本研究引入流行的restnet网络作为训练模型，使纠错电路的解码速度提升约33%。更重要的是，卷积神经网络（CNN）解码器的下限阈值由传统最小权重完美匹配（MWPM）下的0.0058提升到0.0085，实现了高容错率的量子行走稳定行进。
可以通过量子误差校正中的综合征测量来估计泡利通道
如果可以获得有关噪声的详细信息，则可以显著提高量子纠错的性能，从而优化代码和解码器。有人提出，在量子纠错过程中，无论如何都要根据已完成的综合征测量来估计错误率。虽然这些测量保留了编码的量子态，但目前尚不清楚可以通过这种方式提取多少有关噪声的信息。到目前为止，除了消失错误率的极限外，只为某些特定代码建立了严格的结果。在这项工作中，我们严格解决了任意稳定器代码的问题。主要结果是，稳定器代码可用于估计由纯距离给出的量子比特数之间的相关性泡利信道。该结果不依赖于消失错误率的极限，即使高权重错误频繁发生也适用。此外，它还允许在量子数据综合征代码框架内测量误差。我们的证明结合了布尔傅立叶分析、组合学和初等代数几何。我们希望这项工作能够开辟有趣的应用，例如解码器对时变噪声的在线适应。
时间相关横向量子误差校正
其中，如果位串 s 中的 1 的个数为偶数/奇数，则该位串为奇偶校验。我们可以将 | Ψ QRC ⟩ 视为奇偶校验状态：字符串的奇偶性决定系数是 α 还是 β 。这种奇偶校验性质使其很容易根据 Z 测量值进行校正。例如，如果在最后一个量子比特上测量 Z，如果结果为 0，则我们只需保留其他 N − 1 个量子比特中的信息；如果结果为 1，则信息仍存储，但我们需要在最后应用 X 门来恢复原始量子比特。该模型的一个关键缺点是它无法根据哪怕一个 X 测量值进行校正，这会导致整个波函数崩溃。当然，已知更复杂的代码 [ 25 ] 可以同时防止 Z 和 X 错误；其中概念上最简单的是 Shor 9 量子比特代码 [ 26 ]。更实际的可能性包括表面码 [27-31]，它更适合物理实现（并且容错性更强）；表面码中至少需要 9 个数据量子位来保护一个逻辑量子位 [31]。在本文中，我们提出了量子重复码的另一种简单替代方案，它解决了重复码的两个缺点，同时保持了其大部分概念简单性。我们的代码由一维、空间局部、时间相关的横向场伊辛模型 (TFIM) 生成。虽然该模型因与基于马约拉纳量子计算的联系而在量子信息论中有着悠久的历史 [32-36]，但在这里我们将指出一种相当不同的方法，即使用 TFIM 对量子位进行鲁棒编码。与重复码一样，我们的代码受到使用奇偶校验态的启发，可以有效地纠正 Z 测量/误差。事实上，[37-39] 中已经强调了 (随机) 横向场 Ising 模型动力学与重复代码中的量子纠错之间的联系。与依赖于 GHZ 态准备的重复代码不同，我们的奇偶校验态可以在幺正动力学下在恒定时间内准备，并且它可以得到一种可以同时纠正 Z 和 X 错误的代码。我们的代码能够在有限时间幺正动力学之后实现这种纠错奇偶校验态，这可以通过与对称保护拓扑 (SPT) 相的联系来理解 [40-42]，尽管这种代码看起来比许多受凝聚态物理启发的代码要简单。我们提出的 TFIM 代码是利用量子系统控制和操控方面取得的最新进展自然实现的。尤其是里德堡原子光镊阵列，由于能够单独控制原子，已被证明是一种高度可调谐的量子应用系统 [13, 43 – 48]。此外，虽然控制原子的初始空间配置已经是一种强大的工具，但现在还可以在保持量子比特相干性的同时移动原子 [49]。这种高度的控制，在空间和时间上，光镊阵列是近期实验中实现 TFIM 码的绝佳平台。本文的其余部分安排如下：我们将在第 2 部分介绍 TFIM 码。在第 3 部分中，我们描述了传统的基于综合征的量子纠错，并展示了 TFIM 码如何在存在 Z 误差的情况下恢复重复码的更传统现象（在我们的基础上），并且还可以通过纠正 X 误差超越它。我们在第 4 部分给出了数值证据，证明 TFIM 码可以直接用于生成更高深度的码。第 5 部分描述了在超冷原子实验中实现 TFIM 码的可行性。
CPT® 2022 中的勘误表和技术修正
以下信息来源于 CPT 编辑小组的出版勘误表或技术更正。当前版本的 CPT 代码集的勘误表（表示为 E ）将发布经 CPT 编辑小组批准并无意中从当前代码集中排除的信息。技术更正（表示为 T ）是对当前代码结构的原始小组意图的澄清。如果右侧栏中未将以下所有项目指定为技术更正，则它们均为勘误表。本文档中条目的顺序按代码顺序排列。此外，每个条目都显示了本文档的发布日期。紧接着的链接作为最近添加项目的指南提供。每个项目的生效日期为 2022 年 1 月 1 日 。当出现需要澄清的问题时，会对本文档进行更新。
通过强化学习确定量子拓扑半子码解码器性能和纠错效果
量子纠错技术是消除量子计算机运行时噪声的重要方法。针对噪声带来的问题，本文利用强化学习对Semion码的缺陷进行编码，并利用经验重放技术实现译码器的设计。Semion码是与Kitaev toric码具有相同对称群Z 2 的量子拓扑纠错码，利用纠错码的拓扑特性将量子比特映射到多维空间，计算出译码器的纠错准确率为77.5%。计算拓扑量子Semion码的阈值，根据码距的不同，得到不同的阈值，当码距为d = 3, 5, 7时，p阈值= 0.081574，当码距为d = 5, 7, 9时，p阈值= 0.09542。并设计Q网络来优化量子电路门的代价，比较不同阈值下代价降低的大小。强化学习是设计Semion码译码器、优化数值的重要方法，为未来的机器工程译码器提供更通用的错误模型和纠错码。
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。
连续量子纠错的实验演示
量子信息的存储和处理易受外部噪声影响，从而导致计算错误。抑制这些影响的有效方法是量子纠错。通常，量子纠错以离散轮次执行，使用纠缠门和对辅助量子位的投影测量来完成每轮纠错。在这里，我们使用直接奇偶校验测量以资源高效的方式实现连续量子位翻转校正码，消除纠缠门、辅助量子位及其相关错误。FPGA 控制器在检测到错误时主动纠正错误，平均位翻转检测效率高达 91%。此外，该协议将受保护逻辑量子位的弛豫时间增加了 2.7 倍，超过裸量子位的弛豫时间。我们的结果展示了多量子位架构中资源高效的稳定器测量，并展示了连续纠错码如何应对实现容错系统的挑战。