XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System噪声影响
DGAFF：EEG 的深度遗传算法适应度形成......
脑机接口系统旨在通过直接将脑信号翻译成计算机信号来促进人机交互。最近，使用多个电极使这些系统的性能更好。然而，增加记录电极的数量会导致额外的时间、硬件和计算成本，以及记录过程不必要的复杂性。通道选择已被用于降低数据维度并消除不相关的通道，同时降低噪声影响。此外，该技术降低了实时应用中的时间和计算成本。我们提出了一种通道选择方法，它将顺序搜索方法与一种称为深度 GA 适应度形成 (DGAFF) 的遗传算法相结合。所提出的方法加速了遗传算法的收敛并提高了系统的性能。系统评估基于一个轻量级深度神经网络，该网络可自动化整个模型训练过程。所提出的方法在对所利用的数据集上的运动意象进行分类方面优于其他通道选择方法。
错误校正的量子传感
量子计量学在科学和技术中具有许多重要的应用，从频率表格到引力波检测。量子力学对测量精度施加了基本限制，称为Heisenberg限制，这是无噪声量子系统可以实现的，但通常无法实现遇到噪声的系统。在这里，我们研究了如何通过量子误差校正来提高测量精度，这是一种保护量子系统免受噪声影响影响的一般方法。我们发现，假设可以使用噪音无噪声的Ancilla系统，并且可以执行这种快速，准确的量子处理，则可以使用受马尔可夫噪声的量子探针来实现Heisenberg极限。当满足功能的条件时，可以通过求解半有限的程序来找到达到最佳精度的量子误差校正代码。我们还表明，当Hamiltonian和错误操作员通勤时，不需要噪音无噪音。最后，我们提供了两个明确的量子传感器的原型示例：量子量和有损失的骨气模式。
空间噪声相关性对航母定位精度的影响
最常用的潜艇探测和定位手段之一是定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标系统。这是一种被动系统，通过接收潜艇发射的声学信号、探测和定位潜艇来工作。近年来，DIFAR 声纳浮标还被用于追踪鲸鱼的迁徙并记录它们发出的声音（ McDonald，2004；Miller，2012；Greene Jr. 等，2004）。一般而言，DIFAR 声纳浮标配备有由五个水听器组成的水声天线，这些水听器由交叉的梯度水听器对和一个附加的中央水听器组成（Mallet，1975；Salamon，2004）。类似的没有中央水听器的天线系统也是已知的（Stover，1969；Salamon 等人，2000）。在本文中，作者将证明这两种解决方案都是正确的，并且在很宽的信噪比范围内提供类似的方位精度水平。与任何被动或主动声学系统一样，方位精度受噪声影响，其中噪声在声纳浮标的工作频率范围内（10 Hz 至 3 kHz）特别高（Salamon，2004；2006；Marszal 等人，2005）。了解
利用零噪声外推增加测量的有效量子体积
量子体积是近期量子计算机的全栈基准。它量化了在目标设备上可以以合理的保真度执行的方形电路的最大尺寸。误差缓解是一组技术，旨在消除噪声量子计算机在计算感兴趣的期望值时计算中存在的噪声影响。有效量子体积是一种拟议的度量标准，它将误差缓解应用于量子体积协议，以评估目标设备和误差缓解算法的有效性。数字零噪声外推 (ZNE) 是一种误差缓解技术，它使用电路折叠将误差放大已知比例因子，然后将计算出的期望值外推到零噪声极限，从而估计无噪声期望值。在这里，我们证明 ZNE 与具有分数比例因子的全局和局部单元折叠以及动态解耦相结合，可以将有效量子体积增加到供应商测量的量子体积以上。具体来说，我们测量了四个 IBM Quantum 超导处理器单元的有效量子体积，得到的值大于供应商在每个设备上测量的量子体积。这是首次报告出现这样的增长。
来自深度量子电路的抗噪基态能量估计
在容错方面，量子计算的实用性将取决于量子算法中噪声影响的可避免程度。混合量子-经典算法（如变分量子特征值求解器 (VQE)）是为短期方案设计的。然而，随着问题规模的扩大，VQE 结果通常会因当今硬件上的噪声而变得杂乱。虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题，但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。在这里，我们探索了最近引入的量子计算矩 (QCM) 方法对基态能量问题的鲁棒性，并通过分析示例展示了底层能量估计如何明确地滤除非相干噪声。受此观察的启发，我们在 IBM Quantum 硬件上为量子磁性模型实现了 QCM，以检查随着电路深度的增加噪声过滤效果。我们发现 QCM 保持了极高程度的误差稳健性，而 VQE 则完全失效。在量子磁性模型中，对于多达 20 个量子比特的超深试验态电路（最多 500 个 CNOT），QCM 仍然能够提取合理的能量估计值。大量实验结果支持了这一观察结果。要达到这些结果，VQE 需要在错误率上将硬件改进大约 2 个数量级。
![arXiv:2112.15314v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b88f2b92de7aa1a8642e240dd2c7c4d8f7c72873.webp)
arXiv:2112.15314v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 31 日
量子计算有望利用量子态的集体特性（包括叠加、干涉和纠缠）进行计算，在解决各种应用中计算成本巨大的问题方面发挥重要作用。量子力学 (QM) 方法是各种应用的候选方法，可以在基于结构的方法中提供准确的绝对能量计算。QM 方法是描述反应途径及其势能面 (PES) 的有力工具。在本研究中，我们应用量子计算来描述氯甲烷和氯离子之间的双分子亲核取代 (SN 2) 反应的 PES。我们使用量子算法进行了无噪声和噪声模拟，并比较了模拟的准确性和噪声影响。在无噪声模拟中，UCCSD 和 k-UpCCGSD 的结果与具有相同活动空间的全构型相互作用 (FCI) 的结果相似，这表明量子算法可以描述 SN 2 反应的 PES。在噪声模拟中，UCCSD 比 k-UpCCGSD 更容易受到量子噪声的影响。因此，k-UpCCGSD可以作为UCCSD的替代方案，以减少嘈杂的中尺度量子时代的量子噪声效应，并且k-UpCCGSD足以描述本工作中SN 2 反应的PES。结果显示了量子计算对SN 2 反应途径的适用性，并为基于结构的量子计算分子模拟提供了有价值的信息。
理解并补偿 IBM 量子计算机上的噪声
量子算法为传统方法解决起来成本高昂的计算问题提供了有效的解决方案。现在，可以使用公共量子计算机（例如 IBM 提供的量子计算机）来运行执行量子算法的小型量子电路。但是，这些量子计算机极易受到噪声的影响。在这里，我们介绍了量子电路噪声和连通性的重要概念，必须解决这些概念才能在量子计算机上获得可靠的结果。我们利用几个例子来展示噪声如何随电路深度而变化。我们介绍了 Simon 算法（一种用于解决同名计算问题的量子算法），解释了如何在 IBM 的 Qiskit 平台上实现它，并比较了在无噪声模拟器和受噪声影响的物理硬件上运行它的结果。我们讨论了 Qiskit 的转译器的影响，该转译器将理想的量子电路适配到量子比特之间连通性有限的物理硬件上。我们表明，即使是只有几个量子比特的电路，其成功率也会因量子噪声而显著降低，除非采取特定措施将其影响降至最低。 # 2021 由美国物理教师协会独家授权出版。https://doi.org/10.1119/10.0006204
量子硬件上超紧哈密顿本征态的实时演化
在本文中，我们详细分析了变分量子相位估计 (VQPE)，这是一种基于实时演化的基态和激发态估计方法，可在近期硬件上实现。我们推导出该方法的理论基础，并证明它提供了迄今为止最紧凑的变分展开之一，可用于解决强关联汉密尔顿量。VQPE 的核心是一组具有简单几何解释的方程，它们为时间演化网格提供了条件，以便将特征态从时间演化的扩展状态集中分离出来，并将该方法与经典的滤波器对角化算法联系起来。此外，我们引入了所谓的 VQPE 的酉公式，其中需要测量的矩阵元素数量与扩展状态的数量成线性比例，并且我们提供了噪声影响的分析，这大大改善了之前的考虑。酉公式可以直接与迭代相位估计进行比较。我们的结果标志着 VQPE 是一种自然且高效的量子算法，可用于计算一般多体系统的基态和激发态。我们展示了用于横向场 Ising 模型的 VQPE 硬件实现。此外，我们在强相关性的典型示例（SVP 基组中的 Cr 2）上展示了其威力，并表明只需约 50 个时间步就可以达到化学精度。
计划申请信息要求和验证清单
Post Consultation FINAL: Sept 2024 1 Introduction 2 Pre-Application Discussion 3 How to Submit Applications 4 Community Involvement 5 Information Requirements Part One Checklist A Information required to be submitted with all Planning Applications B Information required to be submitted with Outline Planning Applications C Information required to be submitted with Full Planning Applications D Information to be submitted for Reserved Matters Applications E Information to be submitted to Discharge Conditions Part Two Checklist 1 Affordable Housing Statement 2 Agricultural Land Survey 3 Air Quality Assessment 4 Archaeological Desk Top based Assessment or Heritage Statement 5 Coal Mining Risk Assessment 6 Drainage Assessment 7 Ecological Reports 8 Biodiversity Net Gain 9 Economic Statement 10 Fire Statement 12 Flood Risk Assessment, Sequential and Exception Testing (where relevant) 12 Geological 13 Health Impact Assessment (HIA) 14 Heritage Statement 15 Land Contamination Assessment 16 Landfill Gas Migration Information 17 Landscape and Visual Impact Assessment 18 Landscaping Details 19 Lighting Assessment 20噪声影响评估21开放空间评估22规划义务 - 条款草案23规划声明24零售/城镇中心评估25沙子和砾石矿物保护
经典和...的一次性量子纠错
量子纠错 (QEC) 是一种保护信息免受量子噪声影响的方法，是量子信息处理的核心概念之一 [1-3]。由于量子系统与环境的相互作用无法控制，不可避免地会产生噪声，因此 QEC 在量子通信、密码学和计算方面有着广泛的应用。近年来，QEC 也为基础物理学提供了新的见解，为更好地理解量子多体现象如拓扑序 [4-6]、黑洞信息悖论 [7-9] 以及量子混沌与量子引力之间可能存在的对偶性 [10-16] 提供了视角。关于 QEC 的核心问题之一是，原则上可以保护多少信息免受给定噪声的影响。由于任何量子噪声都是由量子信道形成的，量子通道容量定理可以回答这个问题。根据需要保护的信息类型（量子或经典）和可用资源（如纠缠），已经进行了大量研究 [17-24]。对于有噪声量子信道无限次使用的渐近场景，这些结果在文献 [ 25 ] 中合并为一个统一公式。然而，渐近结果仅适用于编码和解码能够以连贯方式应用于大量量子比特的情况，这导致实验演示和实际应用于基础物理的困难。相比之下，最近的研究在不考虑渐近极限的情况下进行了分析，