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World File Search System噪声的
压缩作为量子库计算中时间序列处理的资源
摘要：众所周知，压缩是计量学、密码学和计算领域许多应用中的量子资源，与多模环境中的纠缠有关。在这项工作中，我们讨论了压缩在时间序列处理的神经形态机器学习中的影响。具体来说，我们考虑了一种基于循环的光子结构用于储层计算，并讨论了压缩在储层中的影响，考虑了具有主动和被动耦合项的哈密顿量。有趣的是，考虑到实验噪声，当从理想模型转向现实模型时，压缩对量子储层计算既有害又有益。我们证明多模压缩增强了其可访问内存，从而提高了几个基准时间任务的性能。这种改进的起源可以追溯到储层对读出噪声的鲁棒性，而压缩可以提高读出噪声的鲁棒性。
良好量子 LDPC 码的单次解码
摘要：量子 Tanner 码是一类具有良好参数（即恒定编码率和相对距离）的量子低密度奇偶校验码。在本文中，我们证明量子 Tanner 码还可以促进对抗噪声的单次量子纠错 (QEC)，其中一个测量轮（由恒定权重奇偶校验组成）足以在存在测量误差的情况下执行可靠的 QEC。我们为 Leverrier 和 Zémor 引入的顺序和并行解码算法建立了这一结果。此外，我们表明，为了抑制 QEC 多轮重复中的错误，在每一轮中运行并行解码算法恒定时间就足够了。结合良好的代码参数，由此产生的 QEC 的恒定时间开销和对（可能与时间相关的）对抗噪声的鲁棒性使量子 Tanner 码从量子容错协议的角度来看具有吸引力。
用于量子误差缓解的通用采样下限
出于抑制噪声对中型量子设备影响的迫切需求，已经提出了许多量子误差缓解协议。然而，它们的普遍潜力和局限性仍然难以捉摸。特别是，要了解量子误差缓解的最终可行性，必须表征基本采样成本——任意缓解协议必须运行多少次有噪声的量子设备。在这里，我们建立了量子误差缓解采样成本的通用下限，以高概率实现所需的精度。我们的界限适用于一般的缓解协议，包括涉及非线性后处理的协议和尚未发现的协议。结果表明，对于各种噪声模型，缓解误差的广泛协议所需的采样成本必须随着电路深度呈指数增长，揭示了有用的有噪声的近期量子设备可扩展性的基本障碍。
量子傅里叶变换估计驱动周期
车辆系统中的驾驶周期是决定能源消耗、排放和安全性的重要因素。快速估计驾驶周期的频率对于与燃油效率、减排和提高安全性相关的控制应用非常重要。量子计算已经确定了可以获得的计算效率。基于量子傅里叶变换的驾驶周期频率估计算法比经典傅里叶变换快得多。该算法应用于真实世界数据集。我们使用量子计算模拟器评估该方法，结果显示与经典傅里叶变换的结果具有显著的一致性。当前的量子计算机噪声很大，提出了一种简单的方法来减轻噪声的影响。该方法在 15 qbit IBM-q 量子计算机上进行了评估。对于有噪声的量子计算机，所提出的方法仍然比经典傅里叶变换更快。
量子信息科学的力量和前景
在嘈杂的房间里看书会让人很沮丧。为了更好地集中注意力，你可以戴上降噪耳机，它可以检测环境噪音并产生相反的声波来抵消它。南加州大学教授、南加州大学-IBM 量子创新中心主任 Daniel Lidar 探索了一种类似的方法，称为“动态解耦”，用于保护脆弱的量子信息免受导致错误的外部干扰。就像降噪耳机一样，他向量子比特施加了一系列快速、精心定时的脉冲。这些脉冲就像一个盾牌，抵消了外部噪声的影响，并使其量子态保持更长时间。作为错误校正和抑制方面的顶尖专家，Lidar 通过考虑影响量子系统的噪声的具体属性来改进这项技术，从而允许以更有针对性、更有效的方式将它们脉冲化。
PD-（L）1轴抑制的生物标志物开发
使用无细胞循环肿瘤DNA（CTDNA）的抽象液体活检在研究和临床环境中经常使用。ctDNA可用于鉴定可起作用的突变，以个性化全身疗法，检测治疗后最小残留疾病（MRD）并预测对免疫疗法的反应。ctDNA也可以从一系列不同的生物流体中分离出来，如果比血浆更近端采样，则可能检测到局部MRD并增加敏感性。然而，在早期和处理后的MRD环境中，ctDNA检测仍然具有挑战性，因为ctDNA水平微小，带来了较高的假阴性结果的风险，这与克隆造血的假阳性结果的风险保持平衡。为了应对这些挑战，研究人员已经开发出了越来越高的优雅方法，以降低CTDNA测定的检测极限（LOD），通过降低低水平技术和生物学噪声的来源，以及通过降低CTDNA的特定基因组和表观质量特征来降低低水平技术和生物学噪声的来源，并通过降低低级技术和生物噪声的来源来降低检测极限（LOD）。在这篇综述中，我们重点介绍了一系列用于CTDNA分析的现代测定，包括提高信噪比的进步。我们进一步强调了检测到超稀有肿瘤相关的变体的挑战，这将提高治疗后MRD检测的敏感性，并打开个性化辅助治疗决策的新领域。
逻辑量子信道中的相干性 - John Preskill
摘要 我们研究了量子纠错对相干噪声的有效性。相干误差（例如，单位噪声）可以相互干扰，因此在某些情况下，受相干误差影响的量子电路的平均不保真度可能会随着电路大小的增加而二次增加；相反，当误差不相干（例如，去极化噪声）时，平均不保真度在最坏的情况下会随着电路大小线性增加。我们考虑了量子稳定器代码对噪声模型的性能，在该模型中，对每个量子位应用单位旋转，其中所有量子位的旋转轴和旋转角度几乎相同。特别是，我们表明，对于受这种独立相干噪声影响的环面代码和最小权重解码，只要噪声强度与代码距离成反比衰减，纠错后的逻辑通道会随着代码长度的增加而变得越来越不相干。对于弱相关相干噪声，也有类似的结论。我们的方法还可用于分析其他代码和容错协议对相干噪声的性能。然而，我们的结果并未表明，在噪声强度随代码块增长而保持不变的更物理相关情况下，逻辑通道的相干性会受到抑制，并且我们重述了阻止我们将结果扩展到这种情况的困难。尽管如此，我们的工作支持了容错量子计算方案将有效对抗相干噪声的想法，为担心控制误差和与环境的相干相互作用的破坏性影响的量子硬件制造商提供了令人鼓舞的消息。
利用双模压缩真空进行量子损失传感……
我们研究了当使用双模压缩真空态作为探针时，在损耗传感中的量子优势。在 PRX 4, 011049 中进行实验演示后，我们考虑了一种量子方案，其中信号模式通过目标，并在测量之前将热噪声引入闲置模式。我们考虑了两种具有实际意义的检测策略：巧合计数和强度差异测量，它们广泛用于量子传感和成像实验。通过计算信噪比，我们验证了即使在强热背景噪声下量子优势仍然存在，而经典方案使用直接受到热噪声影响的单模相干态。这种稳健性来自这样一个事实：在经典方案中信号模式受到热噪声的影响，而在量子方案中闲置模式受到热噪声的影响。为了进行更公平的比较，我们进一步研究了一种不同的设置，其中在量子方案中将热噪声引入信号模式。在这种新设置中，我们表明量子优势显著降低。然而，值得注意的是，在与量子 Fisher 信息相关的最佳测量方案下，我们表明双模压缩真空态确实在整个环境噪声和损耗范围内表现出量子优势。我们希望这项工作能为实验证明损耗参数传感中的量子优势提供指导，这种传感受有损和有噪声的环境影响。
量子错误缓解公式的概述
最小化噪声的影响对于量子计算机至关重要。保护Qubits免受噪声的常规方法是通过量子误差校正。然而，对于所谓的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代中的当前量子硬件，这些系统中的噪声呈现出噪声，并且太高，无法进行误差校正以至于无法受益。量子误差缓解是一组替代方法，用于最大程度地减少误差，包括误差外推，概率误差cancella，测量误差缓解，子空间扩展，对称性验证，虚拟扭曲等。这些方法的要求通常比误差校正要小。量子误差缓解是减少NISQ量子计算机上误差的一种有希望的方法。本文对减轻量子错误的全面介绍。以一般形式涵盖和制定了最新的误差缓解方法，该方法提供了比较，结合和优化未来工作中不同方法的基础。