XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemerror
人类错误：概念分析 - CORE
人为错误是我们这个时代几乎每个行业和职业的研究主题。这个术语是我们日常语言的一部分，大多数人都能直观地理解，但是，假设每个人对人为错误的理解都相同还为时过早。例如，人为错误用于描述人为行为的结果或后果、事故的因果因素、故意违规以及人类采取的实际行动。因此，研究人员很少就具体定义或如何防止人为错误达成一致。本文的目的是使用 Walker 和 Avant (1995) 描述的概念分析来探索人为错误的具体概念。研究了人为错误的概念，目前在各种行业和职业的文献中使用。描述了定义属性和典型、边界和相反情况的示例。还讨论了人为错误的前因和后果，并提供了人为错误的定义。
人为错误分析与可靠性评估
• 有效性 – 在实验室、模拟器或现场收集的概率 • 同一系统和相同情况下的数据很少可用，尤其是在新设计时。• 可行性 – 灾难性事件所需的 10**-9 故障率 - 试验永远无法产生这些级别的数据，其中涉及人类，当然也不是新设计。• 范围 – “自动”行为为 5 x 10 -5 到 5 x 10-3 – “基于规则”行为为 5 x 10-4 到 5 x 10-2 – “基于知识”行为为 5 x 10-3 到 5 x 10-1 • 但是，有充分的理由采取数字方法 – “数字总比没有数字好”
多任务环境中的人为错误 - IEOM
多任务处理对人类行为和绩效有严重影响。如果执行得当，它可能有助于降低成本并提高整个组织的绩效 [4]。但是，如果一个人不能执行多任务处理，则可能会发生错误，这可能导致职业健康和安全风险、事故、基础设施损坏和绩效下降。近年来，人类的多任务处理受到了广泛关注 [5]。特别是，错误管理已成为多项研究工作的重点。不幸的是，作者并不知道最近对该领域发展的调查。本文旨在通过回顾最新研究并强调该领域的挑战来填补这一空白。首先，我们介绍人类的多任务处理并概述该领域的研究主题。然后，我们介绍多任务处理中的错误，并重点介绍因果分析。接下来，我们讨论错误建模、分析方法和测量技术。然后，我们重点介绍错误管理策略。最后，我们讨论现有的努力并强调未来的研究方向。
量子通信中的位阶段误差缓解
摘要 - Quantum链接本质上是嘈杂的，量子信息位（Qubits）在0.5毫秒内的纠缠状态中遭受了13％的降解。因此，缓解错误对于多跳量子网络中可靠的端到端数据通信至关重要。与在单个量子计算机的包含环境中执行的典型操作相比，由于每个中间链路上噪声的随机变化，因此在此类计算机的分布式网络中删除了比特和相位流误差。本文介绍了一种确定比特和相纹误差（缩写为“ BIP”）的方案，并减轻它们以进行分布式和网络的量子系统。为了实现这一目标，我们使用一般误差模型对环境噪声进行建模，并在不同的计算库中获取误差校准矩阵，以实现比特相折叠误差。的结果表明，通过纠正BLOCH球体表示中的高程θ和方位角φ，BIP与已接收量的误差缓解方法相比，接收到的Qubits的忠诚度超过了95％。索引术语 - Quantum通信网络，减轻量子错误，量子计算
模块化中的控制、诊断和错误更正...
确保 CS 容错性的一个有希望的领域是广泛使用可以检测和纠正数据处理过程动态中发生的错误的校正码。此类代码的一个典型特征是校正码的构造结构中存在相互依赖的部分：信息和控制。对已知位置代码的分析表明，这些代码部分在算术运算方面并不平等。获取校正码校验位的过程的非算术性质不允许控制执行算术运算的结果 [1-4]。因此，很明显，在以位置数字系统 (PSN) 运行的 CS 中实现算术运算时，使用位置校正码是不可能的。
克服量子错误校正中的泄漏
量子信息从量子的两个计算状态中泄漏到其他能量状态是量子误差校正的主要挑战。在操作错误校正算法期间，泄漏会随着时间的推移而构建，并通过多数相互作用扩散。这会导致相关的误差，从而降低了逻辑误差的指数抑制，从而挑战了量子误差校正的可行性，这是通往耐故障量子计算的路径。在这里，我们在一个量子处理器上演示了一个距离3的表面代码和距离-21位 - 翼型式代码，该量子处理器为每个循环中的所有量子机删除泄漏。这缩短了泄漏的寿命，并削弱了其传播和引起相关错误的能力。我们报告了编码逻辑状态的数据量量量量的稳态泄漏人群的降低，整个设备的平均泄漏群体低于1×10 -3。我们的泄漏清除过程有效地将系统返回到计算基础上。将其添加到代码电路中会防止泄漏诱导跨周期的相关误差。通过这种证明可以包含泄漏的证明，我们已经解决了在大规模上进行实用量子误差校正的关键挑战。
量子错误缓解公式的概述
最小化噪声的影响对于量子计算机至关重要。保护Qubits免受噪声的常规方法是通过量子误差校正。然而，对于所谓的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代中的当前量子硬件，这些系统中的噪声呈现出噪声，并且太高，无法进行误差校正以至于无法受益。量子误差缓解是一组替代方法，用于最大程度地减少误差，包括误差外推，概率误差cancella，测量误差缓解，子空间扩展，对称性验证，虚拟扭曲等。这些方法的要求通常比误差校正要小。量子误差缓解是减少NISQ量子计算机上误差的一种有希望的方法。本文对减轻量子错误的全面介绍。以一般形式涵盖和制定了最新的误差缓解方法，该方法提供了比较，结合和优化未来工作中不同方法的基础。
引力中的非等距量子误差修正
本次演讲的目的是在黑洞蒸发的玩具模型中解释引力如何解决这个问题，并设法将半经典状态（来自较大的空间）编码到较小的微观空间中。半经典状态是内部的有效场论激发，而微观状态是黑洞微观状态。
利用量子误差校正对恒星进行成像
高分辨率、大基线光学干涉仪的发展将彻底改变天文成像。然而，传统技术受到物理限制的阻碍，包括损失、噪声以及接收光通常具有量子性质的事实。我们展示了如何使用量子通信技术克服这些问题。我们提出了一个使用量子纠错码保护和成像远距离望远镜站点接收的星光的通用框架。在我们的方案中，光的量子态通过受激拉曼绝热通道相干地捕获到非辐射原子态中，然后将其印入量子纠错码中。该代码在提取图像参数所需的后续潜在噪声操作中保护信号。我们表明，即使是小的量子纠错码也能提供显着的抗噪声保护。对于大代码，我们发现噪声阈值低于该阈值可以保留信息。我们的方案代表了近期量子设备的应用，它可以将成像分辨率提高到超出使用传统技术可行的水平。
量子纠错中的随机过程
我们分析了量子纠错中的表面代码。在这些代码中，量子比特用单元格网格进行编码，这些单元格可能会受到错误的影响。这些错误无法直接检测到；相反，我们检查编码的稳定器，它们对应于网格上的边缘。这使我们能够找到围绕错误的循环。我们分析了纠正这些循环上的错误的各种过程的行为。绝对零度过程是最稳定的，我们运行模拟以确定它可以在平均时间为 O(n3) 的时间内纠正平方错误循环。我们证明了绝对零度过程的上限，并证明了改变过程的平均时间复杂度为 Θ(n3)。然后，我们分析概率算法。概率模型模拟显示的行为表明存在一个临界概率，大约为 0.175，在此概率下无法可靠地纠正错误。我们还分析了热浴算法，该算法会给电网引入误差，但只要温度足够小，就会随机纠正大的误差。