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使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。
具有量子相位噪声的傅里叶变换量子相位估计
对于估计任意量子过程相位的基本任务，设计了一种基于傅立叶的量子相位估计变体，它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现，每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时，可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅立叶的相位估计性能的影响。特别是它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外，与无噪声情况相比，在有噪声的情况下，纠缠的存在不再一致有利于估计；存在一个最佳纠缠量来最大化效率，超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠，从而实现量子信号和信息处理。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
萨利什海渡轮噪声的更新 - 西部雪松
这项活动是由西锡达（Western Cedar）的会议和活动免费带给您的。已被西锡达的授权行政人员纳入萨利什海生态系统会议。有关更多信息，请联系westercedar@wwu.edu。
双基地和多基地 SAR 中振荡器噪声的影响
I. 引言 双基地和多基地合成孔径雷达 (SAR) 系统通过安装在不同平台上的发射和接收天线进行操作 [1], [2]。这种空间分离具有多种操作优势，将提高未来星载 SAR 任务的能力、可靠性和灵活性 [3], [4]。双基地和多基地卫星配置的强大应用包括单程横轨和沿轨干涉测量、高分辨率宽幅 SAR 成像、用于改进场景分类的双基地成像、分辨率增强、SAR 层析成像和频繁监测 [4]。然而，双基地和多基地 SAR 任务的实施也带来了一些新的挑战，例如近距离卫星编队中的避碰、为提供适当基线的轨道设计、增加对模糊性的敏感性以及仪器同步 [4]–[12]。本信讨论了双基地和多基地 SAR 数据采集过程中振荡器稳定性有限的影响。在分布式 SAR 系统中，振荡器误差值得特别关注，因为在单站 SAR 中，低频相位误差不会消除，而单站 SAR 中相同的振荡器信号用于调制和解调 [7]。为了进行定量研究，我们在第二部分中引入了一个系统理论模型，该模型在随机过程框架内描述了超稳态振荡器 (USO) 的残余相位误差
Shor的算法在存在噪声的情况下不会考虑大整数
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意，S = R 2和T = R 3。经常指出，这些量子门以高精度的可用性（在r k中任意小角度，k→∞）都是一个挑战，在理论上，就物理理论的极限而言，在工程理论的极限上，实际上在工程基础上[3-6] 1）2）。在很大程度上，这种关注促使另一个巨大的智力成就，即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12]，有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明，这表明在某些误差模型中，如果错误率低于一定阈值，则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10，13 - 18]。这些是美丽的数学定理。，但从根本上讲，他们假设u（2）（或su（2）如果我们考虑不相关的相位因子）完全对应于现实中的量子的操作，尤其是在其组成中，该组组成（组成，在其限制的精确性上都定义在C上，则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而，基于这样的信念，即量子力学本身（就像任何其他物理理论一样）不是，也不是要在描述现实时绝对准确（某些投机性评论在第5节中）。我们假设同时，在过去的几十年中，巨大的效果一直在进行，最近有了更新的动力和热情，并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中，我们认为在每个量子控制旋转门的情况下，Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
具有量子相位噪声的傅里叶变换量子相位估计
对于估计任意量子过程相位的基本任务，设计了一种基于傅里叶的量子相位估计变体，它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现，每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时，可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅里叶的相位估计性能的影响。特别是，它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外，与无噪声情况相比，在有噪声的情况下，纠缠的存在不再一致有利于估计；存在一个最佳纠缠量来最大化效率，超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠，从而实现量子信号和信息处理。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。