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量子景观中的非平凡对称性及其对量子噪声的弹性
对参数化量子电路（PQC）的成本景观知之甚少。然而，PQC在量子神经网络和变异量算法中都采用，这可能允许接近量子的优势。此类应用需要良好的优化器来培训PQC。重点的工作重点是专门针对PQC量身定制的量子意见的操作器。但是，对成本景观的无知可能会阻碍这种优化者的进步。在这项工作中，我们在分析中证明了PQC的两个结果：（1）我们在PQC中找到了指数较大的对称性，在成本景观中产生了最小值的指数较大的变性。另外，可以将其作为相关超级参数空间体积的指数减少。（2）我们研究了噪声下对称性的弹性，并表明虽然在噪声下是保守的，但非积极通道可以打破这些对称性并提高最小值的脱位，从而导致多个新的局部最小值。基于这些结果，我们引入了一种称为基于对称的最小值（SYMH）的优化方法，该方法利用了PQC中的基础对称性。我们的数值模拟表明，SYMH在存在与当前硬件相当的级别的情况下提高了整体优化器性能。总的来说，这项工作从局部门传输中得出了大规模电路对称性，并使用它们来构建噪声知识优化方法。
在存在相关噪声的情况下量子通道容量的实验见证
量子通信通道在随后的使用之间存在相关性的情况下，最近引起了很多关注。最初在经典信息传输的背景下研究了相关的量子渠道，这表明，对于某些相关强度的范围，随后的使用之间的纠缠产生是有益的，可以增强传播信息的量[1]。Interesting features then emerged in the study of quantum memory (or correlated) channels by modeling of rel- evant physical examples, including depolarizing channels [ 2 ], Pauli channels [ 3 – 5 ], dephasing channels [ 6 – 10 ], amplitude damping channels [ 11 ], Gaussian channels [ 12 ], lossy bosonic channels [ 13 , 14 ], spin chains [ 15 ], collision models [ 16 ], and a MicroMaser模型[17]（有关具有内存效果的量子通道的最新综述，请参见参考文献[18]）。Quantum channels can be characterized completely by means of quantum process tomography [ 19 ], a well- established technique that requires a number of measurement settings (in an entanglement-based scenario or otherwise a number of measurement settings times number of state prepa- rations in a single system scenario) that scales as d 4 , where d is the arbitrary finite dimension of the quantum system which is sent through the communication channel [ 20 – 22 ].最近提出了具有许多测量设置缩放为d 2的较便宜的程序，以检测不需要完整表征的量子通道的特定特性，例如，其纠缠破坏性属性[23]或其非马克维亚角色[24]。量化通道能力
通过形式抽象的非高斯噪声的动态系统的强大控制
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声，并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是，在实践中，这些假设可能是不现实的，并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法，该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是，我们解决了计算一个控制器的问题，该控制器可在安全达到目标时提供概率保证，同时避免了状态空间的不安全区域。首先，我们将连续控制系统抽象为有限状态模型，该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献，我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具，以计算这些过渡概率的近似正确（PAC）。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程（IMDP）的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率，可抵抗过渡概率的不确定性，并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证，并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外，我们开发了一种量身定制的计算方案，该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性，即使IMDP具有数亿个过渡。
在存在噪声的情况下，保留变异量子本素层的对称性
量子计算机被认为是目前正在开发的最有前途的技术之一，它将有助于扩展科学发现的范围。这可以通过量子模拟[1]来实现，该量子模拟利用量子处理单元（QPU）的特性来模拟自然发生的量子力学系统。近任期设备范围内最流行的算法之一是变异量子eigensolver（VQE）[2-7]。该算法属于更一般的算法类别，称为混合变异量子算法[8-14]。这些算法的一般原理是使用量子和分类计算机之间的反馈回路来最大程度地减少预定的成本函数。该方法已应用于理论[15 - 27]和实验[2、3、5、12、28-31]的各种量化系统。在VQE的情况下，预定的函数是模拟汉密尔顿相对于QPU状态的期望值。此外，还可以使用多种技术来发现此类系统的更高激发态[6，32，33]。由于提出的噪声弹性，这些变异算法通常在近期设备中特别感兴趣。值得注意的是，参考。[4]证明了针对连贯错误和参考的噪声弹性。[34]证明了噪声弹性
具有非对称噪声的量子密钥分发协议的密钥率
我们考虑了在系统中存在非均匀噪声时，在最简单的量子密钥分发协议（即 BB84 和六状态协议）中实现的渐近密钥速率。我们首先观察到较高的量子比特错误率并不一定意味着较低的密钥速率。其次，我们考虑具有优势蒸馏的协议，并表明使用具有较高量子比特错误率的基础来生成密钥会很有优势。然后，我们讨论了优势蒸馏和纠缠蒸馏协议之间的关系。我们表明，将优势蒸馏应用于由具有较高量子比特错误率的基础中的测量结果形成的比特串与 Deutsch-Ekert-Jozsa-Macchiavello-Popescu-Sanpera [ Phys. Rev. Lett. 77, 2818 (1996) ] 的二对一纠缠蒸馏协议密切相关。最后，我们讨论了这些结果对量子密钥分发实现的意义。
技术审查：否。 4 1980年发动机和飞机噪声的麦克风选择和使用（bn1682）
选择麦克风及其用途，需要对麦克风的认识和理解，以及对声音和环境声学的迫切需要，以及麦克风系统的特性。 Cet 文章指出了建议的方法和提出的建议、有关情况的基础，以及对 moteurs et d'avions 的影响的论述，以及选择等（“麦克风的使用。麦克风与空气冷凝器的特性，在环境定义中，对 leur 进行评估”）需要考虑麦克风的尾部、位置、方向和方向等问题。
一种有效的带测量噪声的时变量子态在线估计算法
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发，本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言，在 QSE-OADM 中，密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解，而无需迭代运行算法，这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中，对于 4 量子比特系统，所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率，每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒，与现有的在线处理算法相比，其性能更为优越。
用算法思维链理解 LLM 训练数据中噪声的影响
在预训练和微调期间，大型语言模型 (LLM) 都会在质量参差不齐的数万亿个文本标记上进行训练。这两个训练阶段通常都涉及启发式地滤除“低质量”或嘈杂的训练样本，但对于噪声的类型或强度如何影响下游性能，人们知之甚少。在这项工作中，我们研究了思路链 (CoT) 中的噪声如何影响算法可解任务的高度受控设置中的任务性能。首先，我们开发了跟踪整数 (TInt) 框架来为整数列表上的任何算术函数生成高度可定制的带噪声执行跟踪。然后，我们定义了两种类型的噪声：静态噪声，一种在计算 CoT 跟踪后应用的局部形式的噪声，以及动态噪声，一种在计算跟踪时传播错误的全局形式的噪声。然后，我们评估了在不同数据集污染程度和强度的噪声数据集上，提示和微调预训练模型的测试性能。我们发现，微调模型对高水平静态噪声具有极强的鲁棒性，但在较低水平的动态噪声下则表现得更加糟糕。相比之下，少样本提示模型似乎对静态噪声也更加敏感。最后，我们讨论了我们的研究结果如何影响噪声过滤的最佳实践，并特别强调了去除包含具有全局误差的破坏性动态噪声的样本的重要性。
在特殊点工作的光放大器中量子噪声的非普适性
1 密歇根理工大学物理系，美国密歇根州霍顿 49931 2 密歇根理工大学 Henes 量子现象中心，美国密歇根州霍顿 49931 3 宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系和材料研究所，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802 4 马克斯普朗克复杂系统物理研究所，Nöthnitzer Strasse 38，01187 德累斯顿，德国 5 柏林自由大学达勒姆复杂量子系统和物理专业中心，14195 柏林，德国 6 卡尔斯鲁厄理工学院凝聚态理论研究所，76131 卡尔斯鲁厄，德国 7 卡尔斯鲁厄理工学院量子材料与技术研究所，76344 埃根施泰因-利奥波德港，德国
路径极化超纠缠探测态中的噪声恢复能力
摘要 大多数用于产生纠缠和实际应用的量子系统都与环境不隔离，因此容易受到噪声的影响。两个系统之间在多个自由度上的纠缠被称为超纠缠，与传统纠缠态相比，它具有某些优势，包括对噪声的鲁棒性。量子照明、成像和通信方案涉及从一对纠缠光子中发送一个光子并保留另一个光子，通常只涉及将信号光子暴露在环境噪声中。噪声的破坏性会降低纠缠和其他相关性，而这些相关性对于许多此类应用至关重要。在本文中，我们研究了在噪声相互作用中使用某些路径偏振超纠缠态中的光子对的优势，其中只有一条路径中的光子受到噪声的影响。我们对这种噪声进行建模，并研究噪声对超纠缠光子中存在的相关性的影响。采用纠缠负性、纠缠见证和贝尔非局域性三种不同的方法来展示路径极化超纠缠探测态对噪声的弹性。