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![arXiv:2209.02695v4 [quant-ph] 2024 年 6 月 10 日](/simg/4\4d43cc476c9c1ef6b22e9556f494ab0082418d9b.png)
arXiv:2209.02695v4 [quant-ph] 2024 年 6 月 10 日
表示子系统 B 过程作用的 ˜ VB 在 U(t) 作用时间演化的海森堡画图中具有 ˜ VB(t)=U†(t) ˜ VBU(t) 的表示。
算子代数量子误差校正的稳定器形式
我们引入了一种稳定器形式，用于称为算子代数量子纠错 (OAQEC) 的通用量子纠错框架，它概括了 Gottesman 对传统量子纠错码 (QEC) 的公式和 Poulin 对算子量子纠错和子系统代码 (OQEC) 的公式。该构造生成混合经典量子稳定器代码，我们制定了一个定理，该定理完全描述了给定代码可纠正的 Pauli 错误，概括了 QEC 和 OQEC 稳定器形式的基本定理。我们发现了受形式主义启发的 Bacon-Shor 子系统代码的混合版本，并应用该定理得出了给出此类代码距离的结果。我们展示了一些最近的混合子空间代码构造如何被形式主义捕获，我们还指出了它如何扩展到量子比特。
测距仪雷达升级和...
结合我们经过实地验证的 VME 主机技术与最近开发的 VME 子系统技术，我们能够推出一种更高效、更全面、更经济的方法来升级常用的仪表级雷达系统。VME 升级将现有硬件替换为新的最先进的基于 VME 的计算机、磁盘驱动器、串行接口、操作员通信计算机 (OPCOM) 和特定的 VME 接口卡，以模拟现有的总线控制器。从主机 VME 计算机升级开始，BAE Systems 提供了一个扩展基础平台，以满足长期需求。利用商用现货 (COTS) 板和“C”语言，可以轻松维护和升级新计算机系统。这条新产品线专为 RIR 系列基于计算机的仪表雷达系统的电子子系统升级而量身定制。
自主系统中的能量和信息流
多组分分子机器在生物学中无处不在。我们回顾了使用自主二分马尔可夫动力学描述其热力学性质的最新进展。第一和第二定律可以拆分为适用于双组分系统每个子系统的独立版本，说明我们不仅可以解决子系统之间的能量流，还可以解决信息流，量化每个子系统的动态如何影响联合系统的熵平衡。将该框架应用于分子级传感器可以推导出更严格的能量需求界限。可以从统一的角度研究双组分强耦合机器，量化它们在多大程度上通过转换功率进行常规运行，或者像信息引擎一样通过生成信息流将热波动整流为输出功率。
的脱位及其在电子非绝热动力学中的作用
摘要：变形是子系统的时间进化降低密度矩阵的趋势，即假设与状态统计集合相对应的形式，而不是纯状波函数的相干组合。当分子过程涉及电子状态和核的坐标的变化时，例如紫外线或可见光光光化学或电子非弹性碰撞，电子子系统的密度矩阵会减少与核子系统的相互作用。我们提出了概念化这种折叠的必要背景；特别是，我们讨论了纯状态和混合状态的密度矩阵描述，并讨论了指针状态和腐烂时间。然后，我们讨论如何与混合算法的衰减和轨迹表面跳跃方法中的连贯切换处理，以进行电子非绝热过程的半经典计算。
系统分解及其要求 - mediaTUM
在软件系统开发中，公司试图通过与不同的子系统分包商签约来处理其系统日益增长的规模和复杂性。对于分布式开发和顺利集成，一个主要的挑战是从系统规范中推导出子系统规范，以便将其交付给分包商。因此，彻底的需求工程为成功的系统开发奠定了基础，采用这种分而治之的方法，为分包商提供他们需要的所有信息。子系统需求中缺少信息是成功进行分布式开发的陷阱，因此子系统需求不能完全满足整个系统需求，或者由于各个子系统的规范不一致，在集成过程中子系统之间不匹配。因此，本研究的研究目标是研究需求工程师如何系统地从系统需求规范中推导出子系统需求规范。指导问题是：
使用先进的Intross Li
抽象人类的前额叶和岛屿区域如何相互作用，同时最大程度地提高奖励和微型惩罚是未知的。利用人类的颅内记录，我们证明，与地方代表相比，相互作用可以更好地解散奖励或惩罚学习的功能特异性。前额叶和岛状皮质表现出非选择性神经种群以奖励和惩罚。非选择性响应会引起上下文 - 特定的核次间相互作用。我们确定了一个奖励子系统，具有眶额和腹侧前额叶皮层之间具有冗余相互作用的奖励子系统，后者的驱动作用。此外，我们发现了一个惩罚子系统，在岛屿和背外侧皮质之间具有多余的相互作用，并具有岛屿的驱动作用。最后，在奖励和惩罚学习之间切换是由两个子系统之间的协同互动介导的。这些结果提供了分布式皮质表征和支持奖励和惩罚学习的统一解释。
针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。