Lawrence Livermore国家实验室国家实验室Daye Fratanduono,Raymond Smith,David Braun,Amalia Fernandez Panella,Michelle Marshall,Martin Gorman,Richard Briggs,Travis,Travis,Travis Volz,Travis Volz,Earl O'Bannon,Peter Cellers,Peter Cellers,Peter Cellers,James McNaneyy Eggert,Rick Kraus,Damian Swift,Amy Jenei,Elvin Monzon,Korbie Killebrew Le Galloude,Angela Cook,Lila Ahrendes,Anna Murphy,Jamison Jew,Abbas Nikro,Carlos Nikro,Carlos Castrous,Tom Arsenlis,Alsenlis,Alaan Wan等。
了解您学校的数字能力并通过学习管理系统进行更多的工作,为重要的整个学校广泛的转型项目(数据平台)奠定基础,使在课堂上有意义地使用技术和工具,以支持交互式教学和学习平衡利益相关者的参与,ICT项目管理和服务管理和服务交付和服务交付卓越,卓越ICT,伊曼纽尔学校Andrew Lorbach,ICT经理,Baulkham Hills高中
13量子错误校正5 13.1 PERES代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 13.1.1位浮动错误。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 13.1.2编码和校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 13.2 Shor的9 Quit代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 13.2.1相流误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 13.2.2一般单量子误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 13.2.3码代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 13.2.4单量子误差的Kraus分解。。。。。。。。。。9 13.3量子误差校正元素。。。。。。。。。。。。。。。。。10 13.3.1编码逻辑信息。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>10 13.3.2基尔克拉苍蝇修改条件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 13.3.3量子锤结合。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 13.3.4距离和代码的距离。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 13.4稳定器代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 13.1.1稳定器量子误差的一般理论crorcecting代码。 div>。 div>12 13.4.2复形和表面代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。13
局域量子不确定性(LQU)和局域量子 Fisher 信息(LQFI)都是用来捕捉多部分量子系统中纯量子关联的两种工具。在本文中,我们研究了多部分 Glauber 相干态(包括 GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)和 Werner 态)中的这些量化器。我们对孤立系统中的 LQFI 和 LQU 进行了比较研究。此外,通过使用 Kraus 算子表示,我们研究了这些量化器在失相通道上的行为,以研究它们在退相干效应下的性能。此外,还研究了这两个量化器对退相干效应的稳健性。我们进一步研究了涉及多部分 Glauber 相干态的情况,以确定探测态作为量子估计协议资源的灵敏度。
夏洛特·盖因(Charlotte Gehin),1 A.Stegmann, 7 Observatory, 8 Eva Bermejo-Sánchez, 8 Beatriz Martin-Delgado, 8 Christians Zweier, 9.10 Cornelia Kraus, 14,15 Eppie R. Jones, 16 Stefano Zamuner, 17 Luciano Abriata, 18 Marine Van Campenhoudt, 22 Samuel Bourgeony, 22 What is Henklein, 23 Christian Gilissen, Soli,29 Alessandra Murgia,28 Hui Guo,30 Quomeng Zhang,30 Cun Xia,Blyth,Blyth,37,41 Valerie Wilson,42 Resque Oeema,43 Yvan Herenger,44Maddoks,48 Genifier M. Bain,Varunvenkat M. Srinavasan,54 Yask Gupta,55 Tze Y. Lim,22 Paolo de Los Rios,1,17 Thornemann,1,17
机载激光扫描 (ALS)、图像匹配和干涉合成孔径雷达 (InSAR) 等自动测量方法的出现推动了数字地形模型 (DTM) 的传播。然而,所有这些技术都存在严重错误和区域判定错误的风险。对于 ALS 数据,地形外点的过滤至关重要(参见Sithole 和 Vosselman (2004) 以及 Kraus 和 Pfeifer (1998)),并且可能导致大量数据空白。图像匹配 (Bauerhansl et al.2004) 和 InSAR (Mercer 2004) 也是如此。图像匹配还可能通过不匹配的点产生错误,并且点密度在纹理较差的区域中会降低。来自 InSAR 的 DTM 还存在相位模糊等问题。本文重点评估来自 ALS 数据和摄影测量影像的 DTM,以提供可能更高质量的数据。
信息系统 (IS) 目前正在经历根本性转变:直到最近,决策支持都是基于规则的确定性算法开发的。然而,随着人工智能 (AI) 的最新进展,这些决策规则已被概率算法(例如深度学习;参见 Kraus 等人)取代。2020 )。概率算法通过从数据中学习现有模式进行推理,一旦部署,就会在某些不确定性下为看不见的数据提供预测。因此,它们容易产生偏见和系统性不公平,从而对个人或整个群体进行差别对待。先前的研究已多次证明人工智能应用缺乏公平性。例如,研究发现,信贷贷款申请的决策支持系统对某些社会人口群体存在不成比例的偏向 (Hardt and Price 2016; O'Neil 2016 )。
其中 D reg ð E k F Þ ≔ lim n → ∞ ð 1 =n Þ D ð E ⊗ nk F ⊗ n Þ 。语句 (5) 意味着第一个不等式可以是严格的。根据摊销通道相对熵 (7) 的定义,这直接意味着 (6)。因此还需证明 (5)。为此,我们构造一个满足 (5) 的量子位上的两个迹保持完全正映射 E 和 F 的示例。考虑广义振幅阻尼通道 A γ ; β ð ρ Þ = P 4 i = 1 A i ρ A † i,其中 γ ; β ∈ ½ 0; 1 使用 Kraus 运算符 A 1 ¼ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − β p ðj 0 ih 0 j þ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − γ pj 1 ih 1 jÞ , A 2 ¼ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi γ ð 1 − β Þ pj 0 ih 1 j , A 3 ¼ ffiffiffi β p ð ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − γ pj 0 ih 0 jþ j 1 ih 1 jÞ 和 A 4 = ffiffiffiffiffi γβ pj 1 ih 0 j 。对于两个通道 E = A 0.3;0 和 F = A 0.5;0.9,它们对应的 Choi 矩阵根据计算基础由下式给出