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World File Search System保真度
模拟逼真度是否会影响训练？来自……的教训
Miller 和 Alessi 的研究以及其他类似理论的研究 [16] 表明，保真度（即模拟的真实程度）成为工程师和研究人员在设计训练系统时可以操纵的核心设计因素。在这一传统下，后续研究 [11, 17-18] 通过考虑更多背景因素来确定训练系统的适当保真度水平（例如，受训者的专业知识水平、训练阶段、任务），对 Miller 的假设进行了研究。训练模拟器的开发人员和部署人员的问题变成了：“训练情况必须与实际任务情况有多相似才能提供有效的训练？”——Hays 和 Singer [11] 称之为保真度问题。Miller 的理论框架与后续研究一起，开启了一系列研究，旨在确定模拟器最优化和最具成本效益的真实度水平。
由2 -Photon 3D打印和脚手架成型设计的芯片上的灌注多凝胶脉管系统，以改善水凝胶中的微生物保真度
在生理相关的水凝胶中的工程脉管网络是由于细胞– Bioink相互作用以及随后的水凝胶设备接口而成的。在这里，提出了一种新的细胞友好制造策略，以实现支持集成在微流体芯片中的共培养的灌注多凝胶脉管模型。该系统包含两个不同的水凝胶，以特定支持为血管模型选择的两种不同细胞类型的生长和增殖。首先，通过微流体设备内的两光聚合聚合（2pp），通道以明胶的墨水印刷。然后，注入人类肺纤维细胞纤维纤维水凝胶以包围印刷网络。最后，人体内皮细胞被播种在印刷通道内。打印参数和纤维纤维组合物进行了优化，以减少水凝胶肿胀，并确保可以用细胞介质灌注的稳定模型。以两个步骤制造水凝胶结构可确保没有细胞暴露于细胞毒性制造过程，同时仍获得高纤维打印。在这项工作中，在定制制造的灌注系统上成功证明了通过3D印刷的SCA旧和共培养模型的灌注来指导内皮细胞入侵的可能性。
航空航天 | MDPI
飞机设计本质上是一项多学科工作，在此过程中，多个工程师团队之间必须交换数据和信息，每个团队都拥有特定领域的专业知识。管理协作组之间的数据传输、可能的翻译和存储非常复杂且容易出错。采用标准化、以数据为中心的方案存储所有数据可提高一致性并降低误解和冲突的风险。为了有效实现这一点，必须首先努力在分析模块和数据档案之间开发合适的接口。此外，设计过程的每个阶段对设计和分析工具的保真度和分辨率都有不同的要求。对于稳定性和控制分析以及飞行模拟，需要生成气动力、力矩和导数的查找表。不同的飞行分析工具需要不同的表格/输入格式。例如，代尔夫特理工大学开发的飞行分析器和模拟器 PHALANX [ 1 – 4 ] 需要一组三维力和力矩系数表，每个控制通道单独作用。多保真度气动建模旨在以最佳的计算资源分布覆盖整个飞行包线的飞行状态参数空间。这又需要一个标准化的、以数据为中心的方案来托管数据，这些数据可用于可变的保真度。标签 Li （其中 i = 0、1、2、3）用于对计算模型及其软件实现的保真度级别进行分类：
特定领域的量子架构优化
摘要 — 近年来，随着量子计算的稳步发展，量子处理器升级的路线图在很大程度上依赖于目标量子比特架构。到目前为止，与经典计算的早期类似，这些设计都是由人类专家精心设计的。然而，这些通用架构为定制和优化留出了空间，尤其是在针对流行的近期 QC 应用时。在经典计算中，定制架构已显示出比通用架构显著的性能和能效提升。在本文中，我们提出了一个优化量子架构的框架，特别是通过定制量子比特连接。这是第一项工作，它 (1) 通过将架构优化与最佳编译器相结合来提供性能保证，(2) 在现实串扰误差模型下评估连接定制的影响，以及 (3) 对近期感兴趣的现实电路进行基准测试，例如量子近似优化算法 (QAOA) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。通过优化 QAOA 电路的重六边形架构，我们在模拟中实现了高达 59% 的保真度提升，网格架构的保真度提升高达 14%。对于 QCNN 电路，架构优化使重六边形架构的保真度提升了 11%，网格架构的保真度提升了 605%。
五量子比特量子误差的实验探索......
量子纠错是通用量子计算的重要组成部分。尽管在量子纠错研究中投入了大量的实验努力，但迄今为止，尚未证明通用量子纠错码的实现，以及随后验证所有关键特性，包括识别任意物理错误、横向操纵逻辑状态和状态解码的能力。为了应对这一挑战，我们通过实验实现了 [5, 1, 3] 码，即所谓的最小完美码，可以纠正一般的单量子比特错误。在实验中，我们优化了编码电路，利用超导量子比特阵列实现了几个典型逻辑状态的 [5, 1, 3] 码，包括魔术状态，这是实现非 Clifford 门的不可或缺的资源。编码状态的平均保真度为 57 . 1(3)%，而在代码空间中保真度高达 98 . 6(1)%。然后，通过测量稳定器识别出手动引入的任意单量子比特错误。我们进一步在代码空间内实现保真度为 97 . 2(2)% 的逻辑泡利运算。最后，我们实现了解码电路并恢复输入状态，总保真度为 74 . 5(6)%，总共 92 个门。我们的工作展示了 [5, 1, 3] 代码的每个关键方面，并验证了使用超导量子比特实验实现量子纠错码的可行性。
多层超导电路中编码的量子比特的高保真测量
量子比特测量是量子信息处理的核心。在超导量子比特领域，标准读出技术不仅受信噪比的限制，还受测量过程中状态弛豫的限制。在这项工作中，我们证明，通过使用超导电路的多层希尔伯特空间，可以抑制由于弛豫而导致的限制：在多级编码中，只有当出现多个错误时，测量才会被破坏。利用这种技术，我们表明，我们可以直接解决 10 3 分之一级别的 transmon 门错误。扩展了这个想法，我们将相同的原理应用于以玻色子模式编码并用 transmon ancilla 检测的逻辑量子比特的测量，实现了 Hann 等人的提议 [ Phys. Rev. A 98 , 022305 (2018) ]。量子比特状态分配基于一系列重复读出，进一步降低了整体不保真度。这种方法非常通用，并且研究了几种编码；当码字之间的距离相对于光子损失增加时，码字更容易区分。探索了多次读出和状态弛豫之间的权衡，并表明其与光子损失模型一致。我们报告了基于 Fock 的编码的逻辑分配不保真度为 5 . 8 × 10 − 5，量子纠错码（S = 2 ，N = 1 二项式码）的逻辑分配不保真度为 4 . 2 × 10 − 3。我们的结果不仅提高了量子信息应用的保真度，而且还能够更精确地表征过程或门错误。
通过机器学习增强重复读数
摘要 单次读出是可扩展量子信息处理的关键部分。然而，许多具有良好特性的固态量子比特缺乏单次读出能力。一种解决方案是使用重复量子非拆除读出技术，其中量子比特与辅助量子比特相关，然后读出辅助量子比特。因此，读出保真度受到测量对量子比特的反作用的限制。传统上采用阈值法，其中仅使用总光子数来区分量子比特状态，丢弃隐藏在重复读出测量的时间轨迹中的所有反作用信息。这里我们展示通过使用机器学习（ML），人们可以利用时间轨迹数据获得更高的读出保真度。ML 能够识别反作用发生的时间，并正确读出原始状态。由于信息已经被记录（但通常被丢弃），这种保真度的提高不会消耗额外的实验时间，并且可以直接应用于涉及重复读出的测量制备和量子计量应用。
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。
