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World File Search System噪声效应
干涉量子引力测试中的噪声效应
然而，量子纠缠是一种脆弱的资源，各种退相干现象都可能危及它：因此，研究纠缠增强的仪器灵敏度在多大程度上能够抵御外部噪声至关重要。事实上，干涉仪永远不会完全与外部环境隔绝，而外部环境通常是退相干现象的来源。此外，许多基本理论预测在最底层、最基本的层面上存在各种时空非交换性 27 – 31 ；这些现象可以通过修改正则交换关系影响干涉仪内部光子的传播，从而导致进一步的噪声现象。所有这些不必要的影响都可能降低通过向仪器输入高度非经典的纠缠光所获得的灵敏度增强。开放量子系统 32 – 38 的一般理论（即与外部介质相互作用较弱的系统）可用于估计双干涉仪中外部环境产生的影响。在此框架中，实验装置内部光子的传播由量子动力学半群描述，从而推广了熟悉的幺正动力学。另一方面，正如大多数基于非交换几何的理论所预测的那样，最小长度的存在 29 – 31 可能导致广义不确定性原理，并因此导致光子模式算符遵循的玻色子正则交换关系的修改。下面，我们将详细讨论纠缠光子所提供的灵敏度增强是如何受到两种“噪声”源的影响的。特别是，我们将估计这些退相干现象的影响应该有多大，才能破坏在检测通过使用量子计量方法获得的量子引力效应时灵敏度的增强。
neuroimage
主要进行性失语症（PPA）是一种临床神经退行性综合征，单词发现问题是核心临床症状。在心理语言学中，使用图片命名和图像词干扰（PWI）范式在心理语言学中阐明了许多方面，这些范式模仿了上下文噪声下的命名。然而，对于单词查找如何取决于白物道的完整性，尤其是腹侧位于Sylvian Fissure的萎缩。为了阐明这个问题，我们检查了使用weaver ++单词查找模型的PPA和健康对照的个体中的单词发现。有PPA和20个健康对照的23个个人在两个噪声条件下命名为图片。混合效应建模，并进行了基于固定的片段学分析，以评估腹侧白物完整性与命名性能之间的关系。与对照组相比，PPA患者的命名RT的命名更长，并且与对照组相比，患有PPA的个体显示出更大的噪声效应。此外，这种噪声效应的差异与道的完整性有不同的关系。虽然噪声效应不大取决于对照中的道完整性，但较低的路完整性与PPA个体的噪声效应较小有关。计算机仿真支持对这种矛盾的发现的解释，这些发现是在噪声较低时降低噪声的传播。通过使用多模式分析，我们的研究表明腹侧途径在PPA的临床评估中命名和RT测量的重要性。
自动实现和评估错误...
摘要 - 量子机械效率的脆弱性，实际量子计算机受到频繁噪声效应的困扰，这些噪声效应在计算过程中引起错误。量子错误校正代码通过提供识别和纠正相应错误的手段来解决此问题。但是，关于量子误差校正的大多数研究都是理论上的或仅针对特定硬件模型进行了评估。此外，相应的代码的开发以及它们是否确实解决了特定硬件模型的问题，迄今为止仍然依靠乏味的反复试验。在这项工作中，我们提出了一个开源框架，该框架通过为给定的应用程序自动介绍错误校正校正代码，然后进行自动噪声引用的量子电路模拟，从而支持工程师和研究人员。案例研究表明，这允许对错误校正代码进行更有效的实施和评估。
利用量子主张缓解错误和量子程序调试
摘要 - 断言是一个谓词，在程序执行过程中应进行正确评估。在本文中，我们介绍了量子主张方案的开发，并展示了它们如何用于减轻硬件错误和软件调试。与经典计划中的断言相比，由于无限制的定理和巨大的破坏性测量，量子估算是具有挑战性的。我们讨论了如何规避这些挑战，以使量子状态的某些特性在程序执行过程中可以无损地验证。此外，我们表明，除了检测程序错误外，动态断言电路还可以通过选择后的主张结果来减轻噪声效应。我们的案例研究表明在各种量子算法中使用量子主张。索引术语 - Quantum计算，缓解错误，调试，断言
主动感测以改进模型学习的数据质量
摘要 - 在机器人技术的机器学习中，培训数据质量具有至关重要的作用。许多方法都使用利用算法来选择模型最有用的数据点，通常会忽略测量噪声对数据的影响。本文介绍了一种增强模型学习数据集质量的方法，优化了探索和主动传感指标的组合。我们介绍了一种基于高斯工艺的新型探索格拉米亚度量，预测协方差矩阵，优化以探索有关未知模型的知识最大的状态空间区域。这些与主动传感度量（gramian）集成在一起，以减轻测量噪声效应。通过在独轮车和四倍的机器人上进行模拟来证明这种方法的有效性，证实了组合主动感应和探索可以显着提高模型学习中的性能。
Re：提交计划更改的提交14 - 重新分区C10
a）在Swayne Road沿线的住宅物业没有声学评估。Swayne Road需要进行两次潜在的道路升级，这是一个较小的通道链接，可确保重型车辆不能使用道路和部分农村工业道路升级，这将允许轻型和中型重型车辆。这表明Swayne Road沿线的特性将看到交通动向的增加并经历不利的噪声效应。此外，AEE第5.3节概述了PC14在Swayne Road沿线噪声水平的规则。但是，作为PC14的一部分，没有提供噪声规则。此外，没有考虑与新服务，公用事业和公路开发的潜在噪音，振动和交通效应，从而允许土地开发。由于现场的大小和构造的阶段，预计这些构造效应的持续时间相对较长。值得注意的是，要为土地提供服务，还需要获得进一步的同意，但是PC14应为后续资源同意申请设定明确的期望。
量子处理器中量子比特数字误差的半经典分析简介
摘要：近年来，量子计算机的发展取得了显著的进展。为进一步发展，阐明量子噪声和环境噪声引起的误差的性质非常重要。然而，随着量子处理器系统规模的扩大，人们指出会出现一种新型的量子误差，如非线性误差。信息论中如何处理这种新效应尚不清楚。首先，应该明确量子比特误差概率的特征，作为信息论中的通信信道误差模型。本文旨在综述信息论者未来可能面临的量子噪声效应的建模进展，以应对上述非平凡误差。本文解释了一个信道误差模型来表示由于新量子噪声引起的误差概率的奇怪性质。通过该模型，给出了由量子递归效应、集体弛豫和外力等引起的误差概率特征的具体例子。因此，我们无需经历复杂的物理现象就能理解经典信息论中不存在的误差概率奇怪特征的含义。
具有决策图的噪声感知量子电路模拟
摘要 — 由于量子计算机能够比传统计算机更快地解决重要问题，近几十年来，大量资源投入到这项技术的开发中。尽管量子计算机的发展已经取得了巨大进步，但它们仍然是一项新兴技术，限制了其访问和可靠性。因此，量子算法的研究仍然严重依赖于在传统硬件上运行的量子电路模拟器。然而，在传统硬件上模拟量子计算机的执行难度呈指数级增长，这也是量子计算成为一项有趣技术的原因。量子计算机的噪声感知模拟尤其复杂，即在量子电路模拟过程中考虑当今量子硬件中常见的噪声效应。在这项工作中，我们研究了决策图在这项任务中的应用。为此，我们提出了两种不同的噪声感知量子电路模拟方法，研究了如何使用决策图实现它们，并为每种提出的噪声感知模拟方案实现了基于决策图的解决方案。在广泛的评估中，我们发现了进一步改进的潜力，并且与目前的技术水平相比，还展示了显著的速度提升。
使用在线光子独立成分分析...
摘要：独立成分分析 (ICA) 是一种通用技术，用于分析多维数据以揭示彼此最大程度独立的底层隐藏因素。我们报告了第一个通过采用片上微环 (MRR) 权重库对未知信号混合进行的光子 ICA。MRR 权重库对接收到的混合信号执行所谓的加权加法（即乘法累加）运算，并输出感兴趣信号的单个降维表示。我们提出了一种新颖的 ICA 算法，仅基于加权加法输出的统计信息来恢复独立成分，同时不仅对原始源而且对混合信号的波形信息都保持盲目性。我们研究了通道可分离性和近远问题，我们的双通道光子 ICA 实验表明我们的方案与传统的基于软件的 ICA 方法具有相当的性能。我们的数值模拟验证了所提出方法的保真度，并研究了噪声效应以确定我们方法的运行方式。所提出的技术可以为盲源分离、微波光子学和片上信息处理的未来研究开辟新的领域。