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变分量子算法中噪声引起的荒芜高原
变分量子算法 (VQA) 可能是在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上实现量子优势的一条途径。一个自然的问题是 NISQ 设备上的噪声是否会对 VQA 性能造成根本限制。我们严格证明了嘈杂的 VQA 的一个严重限制，即噪声导致训练景观出现贫瘠高原（即梯度消失）。具体而言，对于考虑的局部泡利噪声，我们证明如果假设的深度随 n 线性增长，则梯度会在量子比特数 n 中呈指数消失。这些噪声引起的贫瘠高原 (NIBP) 在概念上不同于无噪声贫瘠高原，后者与随机参数初始化有关。我们的结果是为通用假设制定的，其中包括量子交替算子假设和酉耦合簇假设等特殊情况。对于前者，我们的数值启发式方法证明了现实硬件噪声模型的 NIBP 现象。
机器学习和人工智能的边界
深度学习的成功揭示了许多现象似乎与统计和优化领域中发展的经典直觉相抵触。在这次演讲中，我们介绍了我们最近的工作，旨在理解一种这种现象：“良性”过度拟合的可能性。我们考虑一个分类问题，其中标签的恒定分数是均匀随机的。我们表明，通过梯度下降训练的过度参数化神经网络，没有（明确）正则化实现零训练误差，完美拟合了嘈杂的标签，并同时达到了最小值 - 最佳的测试误差。特别是，过度适合嘈杂的培训数据可能是最佳学习规则，而在非凸目标函数上的梯度下降有效地产生了此类解决方案。我们讨论了有关了解梯度下降的隐性偏见及其对深度学习的影响的最新工作。基于与Peter Bartlett，Niladri Chatterji，Wei Hu，Nati Srebro和Gal Vardi的联合工作。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程嘈杂时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个嘈杂的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能与噪声强度之间存在明显的转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为在存在实际噪声的情况下研究量子优势提出了一个可推广的算法框架。
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
LM50/LM50-Q1 SOT-23 单电源摄氏...
LM50/LM50-Q1 可以很好地处理电容负载。无需任何特殊预防措施，LM50/LM50-Q1 即可驱动任何电容负载。LM50/LM50-Q1 具有标称 2 k Ω 输出阻抗（如图 17 所示）。输出电阻的温度系数约为 1300 ppm/°C。考虑到此温度系数和电阻的初始公差，LM50/LM50-Q1 的输出阻抗不会超过 4 k Ω。在极其嘈杂的环境中，可能需要添加一些过滤以最大限度地减少噪声拾取。建议从 V IN 到 GND 添加 0.1 μ F 以旁路电源电压，如图 16 所示。在嘈杂的环境中，可能需要在输出到地之间添加一个电容器。具有 4 k Ω 输出阻抗的 1 μ F 输出电容器将形成 40 Hz 低通滤波器。由于 LM50/LM50-Q1 的热时间常数比 RC 形成的 25 ms 时间常数慢得多，因此 LM50/LM50-Q1 的整体响应时间不会受到显著影响。对于更大的电容器，这种额外的时间滞后将增加 LM50/LM50-Q1 的整体响应时间。
通过Langevin Dynamics
给出了一个嘈杂的历史记录（左列），在其中，我们训练模型以预测（中间列）的未透明分布。此分布是离散的且不差异的；我们与高斯人进行卷积，以产生（右柱）的连续估计。我们在连续分布上运行langevin动力学，并逐渐退化平滑量（噪声水平）以近似目标分布。
用于声呐浮标的“VENOM 3U”™ VPX 集成处理器
通用动力公司最新的声纳浮标处理软件（包括被动和主动能量图以及强大的跟踪算法）旨在增强战术意识，同时显著减少操作员的工作量。一项新功能是“CUDA”（计算机化水下探测助手），这是一款“APP”，旨在自动评估嘈杂沿海地区的战术情况，而无需操作员干预。
机械动力学的机器学习替代模型
图1：通过正交投影（绿色三角形）校正a）校正a）纠正预测，嘈杂和划分的浓度（蓝色三角形），b绿色三角形）b）在缩放模型的缩放范围的缩放范围的范围（缩放量表）中的缩放范围（缩放量表）的正交投影（）缩放量表的标准循环范围（）浓度空间和与来自A）的thogonal投影进行了比较。