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World File Search System嘈杂
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。
嘈杂的中型量子计算机
量子计算机在过去十年中取得了非凡的进展，在追求通用容错量子计算机的道路上取得了重大的里程碑。量子时代的临界点——量子优势已经实现，并出现了几波突破。与刚起步时相比，量子硬件变得更加集成和架构化。各种物理系统的控制精度被推到了容错阈值之外。与此同时，量子计算研究通过工业化和商业化建立了新的规范。政府、私人投资者和科技公司的联合力量极大地塑造了一个充满活力的新环境，加速了这一领域的发展，现在正处于嘈杂的中尺度量子时代的开始。在这里，我们首先通过回顾最重要的算法和最有前途的技术路线中的进展来讨论量子计算领域取得的进展，然后总结下一阶段的挑战。此外，我们表明我们对容错量子计算机的坚实基础已经建立的信心，以及我们对未来人类社会必不可少的量子杀手级应用的出现持乐观态度。
neftune：嘈杂的嵌入式填充填充说明
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在嘈杂环境中任意单QUTRIT状态的联合远程准备
摘要。在本文中，提出了针对任意单Qutrit状态的联合远程准备计划。首先，我们介绍了如何以密度运算符的形式在理想环境中远程准备任意的单Qutrit状态。然后，我们研究了与Weyl oberators相对应的四种典型类型的3D Pauli样噪声的影响：Trit-plip，T型相频率，TRIT相 - 频率和在理想环境中的T-Depolarising。对于每种类型的噪声，我们计算和分析了有限度的结果。结果表明，当考虑到trit-plip，trit-phase频率和t-偏度噪声时，实现与噪声因子和目标状态的所有系数有关。然而，当考虑t阶段频率噪声时，实现仅与目标态的噪声因子和振幅系数有关。
嘈杂的古典信道和代码
经典信道的概念相当于概率论中可能遇到的离散时间马尔可夫过程中的单个步骤。马尔可夫性的典型特征是从一个状态转换到下一个状态的概率仅取决于当前状态，而不取决于过程之前访问过的状态的历史。在信息论中，我们说过程没有记忆，因此我们的信道模型也称为离散无记忆信道。有时将经典信道视为保留概率分布的线性映射会有所帮助，即，以与考虑概率分布的转移矩阵相同的方式。经典通信信道 N : ⌃ A ! P (⌃ B ) 将概率分布 p 2 P (⌃ A ) 转换为分布 q 2 P (⌃ B )，如下所示
嘈杂存储模型中的容忍错误的遗漏转移
量子加密的嘈杂存储模型允许根据以下假设：作弊用户最多可以访问不完美，嘈杂的量子内存，而诚实的用户根本不需要量子存储器。通常，作弊用户的量子存储器越嘈杂，越来越安全的遗忘转移的实现，这是一个原始的，可以允许通用安全的两方和多方计算。对于遗忘转移的实验实现，必须考虑诚实用户所拥有的设备有损和嘈杂，并且需要应用错误校正以纠正这些可信赖的错误。后者有望降低协议的安全性，因为作弊用户可能会隐藏在可信赖的噪声中。在这里，我们利用熵的不确定性关系，以信任和不信任的噪声来获得关于遗忘转移的安全性的紧密界限。特别是，我们讨论具有独立且相关的噪声的嘈杂存储和有限存储。
Boulby Underground Laboratory 嘈杂的中间尺度量子算法
Boulby-FS（2020-21）概述：•社区主导的研究动机，背景和实用性研究了在英国创建一个主要的新深层地下科学设施•潜在项目的基础设施规范（Dark Matter，Neutminos＆More）。•用于挖掘和装备实验室的概念设计（盐）（盐）和1.4公里（多层）层•人员配备和表面设施需求。•详细的成本和时间表。
完全量子非本地游戏具有嘈杂的最大纠结状态
本文认为具有嘈杂的最大纠缠状态的完全量子非本地游戏的可定性。完全量子的非本地游戏是非本地游戏的概括，在该游戏中，问题和答案都是量子，裁判员执行了二进制POVM测量，以决定他们在从玩家那里获得量子答案后是否赢得了游戏。完全量子非本地游戏的量子值是他们赢得游戏概率的至高无上的量子，在该游戏中，超越人在玩家之间共享的所有可能的纠缠状态以及玩家执行的所有有效的量子操作。开创性工作mip ∗ = re [16，17]意味着不确定要近似完全非局部游戏的量子值。即使只允许玩家共享（任意多个副本）最大纠缠的状态，这仍然存在。本文调查了共享最大纠缠状态嘈杂的案例。我们证明，嘈杂的最大纠缠状态的副本上有一个可计算的上限，以便玩家赢得一个完全量子非局部游戏，概率是任意接近量子值的概率。这意味着可以决定这些游戏的量子值。因此，近似完全量子非局部游戏的量子值的硬度与共享状态中的噪声并不强大。本文建立在联合分布的非相互作用模拟的框架上[12,7,11]，并在[26]中概括了非本地游戏的类似结果。我们将傅立叶分析的理论扩展到超级操作员的空间，并证明了几个关键结果，包括不变性原理和超级操作员的尺寸降低。这些结果本身就很有趣，并且被认为具有进一步的应用。
在嘈杂的中间量子量子硬件
摘要 - Grover搜索是一种著名的量子搜索算法，它利用量子叠加来找到具有二次加速的标记项目。但是，当在嘈杂的中间量子量子（NISQ）硬件上实现时，甲骨文和扩散操作员的重复迭代随量子数的数量而增加，从而导致噪声显着。为了解决这个问题，我们提出了一个混合量子式架构，该体系结构用经典优化器的更新代替了量子迭代。此优化器将Oracle Hamiltonian的期望值最小化，相对于代表目标位字符串的参数化量子状态。我们的参数化量子电路比Grover搜索电路要浅得多，我们发现它在嘈杂的模拟器和NISQ硬件上的表现优于Grover搜索。当量子位的数量大于5时，我们的方法仍然保持可用的成功概率，而Grover搜索的成功概率与随机猜测的水平相同。索引术语 - Quantum搜索，嘈杂的中间尺度Quantum，变异量子eigensolver
通过二阶对称适应微扰理论在嘈杂的中型量子计算机上实现精确的非共价相互作用能量
量子算法 2,14 – 16 可用于求解薛定谔方程，其资源成本随量子比特数呈多项式增长。不幸的是，目前可用的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 硬件 17 存在相对较差的门保真度和较低的量子比特数，18 这带来了两个关键挑战。首先，对于 NISQ 定制的量子算法 19 来说，最小化量子资源非常重要。最突出的 NISQ 方法是混合量子经典算法，如变分量子特征求解器 (VQE)、20,21 量子 Krylov 方法、18,22 – 26