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量子纠错的群论
关系：𝐻𝜎 𝑥 𝐻 † = 𝜎 𝑧 和 𝐻𝜎 𝑦 𝐻 † = 𝜎 𝑥 ，这意味着 𝐻 𝑖 ∈𝒞 𝑛 。也就是说，n 量子比特 QFT 总是可以在 n 重 Clifford 群中找到 [3]。iii. 通过 (2) 的变换，我们可以将 𝒞 1 解释为二维希尔伯特空间中状态向量的一组旋转，这些旋转会置换 ±𝑥、±𝑦、±𝑧 轴。考虑首先固定 𝑥 轴。然后我们仍然可以进行旋转，并有四个其他位置可以放置 𝑦 或 𝑧。因此，𝒞 1 可以被认为是同构于立方体的旋转对称群 [4]。通过群论的范围来处理量子纠错，我们能够做出的观察结果与矢量微积分方法的结果一致，并且我们能够指出与几何组合学的可能关系，如上文第 (iii) 点的情况。事实上，群论在我们刚刚讨论的稳定器形式主义的发展中被证明是不可或缺的，而且它似乎与量子纠错领域目前正在研究的许多其他错误模型和稳定器代码有很大关系。参考文献 [1] Planat, Michel, and Philippe Jorrand. “On Group Theory for Quantum Gates and Quantum
量子纠错和 Toric 代码
进入量子计算领域是当今非常热门的挑战：主导微观世界物理学的量子效应为信息处理提供了许多可能性，但也有其缺点。量子系统的概率性和脆弱性是导致量子处理器难以实现的两个主要问题。这就是为什么理论研究从编码理论和经典纠错的基本概念和算法中汲取灵感，开发了量子纠错 (QEC) 的全新领域，涉及保护量子信息所需的代码结构、属性和操作。随后容错计算的出现完善了这一框架，并使科学界相信量子计算是可能的。本文讨论了 QEC 的主要方面，以便为该主题提供高度易懂的介绍。本文还关注了研究初期开发的许多代码，特别是那些允许以最直观的方式理解量子纠错协议背后的基本概念，同时也能够了解其潜力的代码。为了确保读者能够主动阅读，本文尽可能提供量子电路和错误场景的视觉示例。关于本论文的结构，它由三章组成。第一章讨论了量子力学的基本要素、量子计算的标准组成部分和量子误差的基本模型。第二章提出了实现量子纠错的问题，并指出了与经典版本问题的许多类比和不同之处。在这一部分中，还介绍了一种严格描述 QEC 的基本形式，并分析了两种基本的错误代码。第三章描述了 Toric 代码，即最有前途的可用作量子存储器的代码之一。特别是，对 Toric 码的纠错描述与经典统计模型有着惊人的相似之处，该模型的有序相和无序相可以映射到 Toric 码中纠错成功或失败的区域。
Python量子误差校正模拟器
Qecsim团队由David K. Tuckett在悉尼大学的Stephen Bartlett教授领导的量子计算和信息理论小组中开发。David是量子物理学的博士后研究员，作为专业软件工程师的经验超过13年。
随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
Almheiri，Dong和Harlow的开创性论文[1]证明，量子误差纠正（QEC）自然出现在ADS / CFT对应关系中。这个想法很简单：可以使用边界的不同部分重建相同的散装区域。因此，如果边界的某些部分丢失或受到量子噪声的影响，则可以完美保存散装中的信息，并且可以使用边界的不同部分恢复。这导致了各种有趣的结果，例如纠缠楔重建[2]和Ryu – Takayanagi公式的推导[3]。使用批量中的完美和随机张量网络构建了几种玩具模型[4]，[4]，[4]，[5]。在这些示例中，边界具有一个空间维度，并且大量是二维的庞贝雷磁盘。这些模型的一个缺点是它们没有哈密顿人，因此它们不是动态的。这些结构类似于量子多体系统的近似波函数构建
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。
人为错误分析 (HEA) 指南
由于 HEA 是作为系统开发过程的一部分进行的，因此它是一种投射方法，需要分析师识别、设想和预测人类行为可能导致灾难性后果的情景。所有任务阶段都需要 HEA，包括地面处理、发射准备和回收/处置操作，以及飞行操作。每组人员及其互动可能涉及不同类型的 HEA 问题。例如，地面处理可能涉及重点关注 1 g 下与硬件的互动，但也可能涉及软件准备和数据输入。飞行操作分析可能会强调 0 g 或微重力下与控件和显示器的互动。
风力发电预测误差评估...
当风吹起，风力涡轮发电机收集动能并将其转化为电能时，需要预测涡轮机将发出多少电力。即使是最完美的计算机模型，具有很高的计算能力，也无法模拟自然力量的美妙，我们必须接受预测功率输出中存在一定程度的预测误差，因为大气中固有的随机模式。该项目旨在调查影响哥特兰岛风力发电资产预测误差的主要原因和因素。从理论和已进行的案例研究来看，风速是风力发电的最强预测因素，声称其他任何因素都是非常不准确的。然而，风力预测的主要预测因素是从文献研究中总结出来的，从天气模型中提取出来，并在哥特兰岛 Näsudden 的 Stugylparken 风电场案例研究中进行了尝试。尝试了三种不同的预测方法，根据所选的评估指标，集成树模型是最佳模型。表现第二好的模型是人工神经网络，理论功率曲线的预测效果比研究中测试的标准机器学习方法更差。值得注意的是，在评估选择哪种模型时，取决于评估方式以及哪个指标被视为最重要。除了风速对所有模型的影响最为显著之外，预测误差似乎与昼夜循环有关。一个原因可能是白天的陆海相互作用，尤其是在 4 月至 9 月期间。较高的预测误差与平均风速较高的时期密切相关，天气变化的时间会影响可预报性，并且应该会出现较大的误差。在本项目中，数值天气预报数据用于研究预测误差。在模型运行的最初几个小时内可以看到较低的误差。这是意料之中的，因为这是我们最接近初始条件（换句话说，现实世界）的时候。然而，似乎风速和昼夜循环比数值天气预报模型在最初 24 小时内的表现更为重要。由于安装容量较大，预测未来几年风力发电资产的电力输出预计会变得更加重要。即使安装容量增加，也不希望出现容量过剩，灵活性将更为重要。我们面临着挑战，但也有机会更有效地利用社会资源，并通过更灵活地利用资源来降低社会对地球的气候影响。
基于威胁和错误管理的实用性和局限性...
摘要 ................................................................................................................................ 3 目录 图表列表 ...................................................................................................................... 4 简介 ................................................................................................................................ 5 方法 ................................................................................................................................ 9