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World File Search System总误差
![arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日](/simg/2\2bdcf3e4077df3ab2011c6978b2332325df8ef44.webp)
arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日
嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代的主要重要特征之一是正确评估和考虑错误。在本文中，我们分析了当前（IBM）量子计算机中误差的主要来源，并提出了一个有用的工具（TED-QC），旨在促进任何量子电路预期的总误差概率。我们将这种总误差概率作为估计NISQ时代富达的下限的最佳方法，避免了将量子计算与任何经典计算进行比较的必要性。为了对比我们的工具的鲁棒性，我们计算了三种不同的量子模型中可能发生的总误差概率：1）ISING模型，2）量子相估计（QPE）和3）Grover的算法。对于每个模型，对参考模拟器的结果进行计算和基准测试，这是代表性和统计上显着的样本大小的误差概率的函数。在99％的情况下，分析令人满意。此外，我们研究了误差缓解技术如何消除测量过程中引起的噪声。这些结果已经计算为IBM量子计算机，但是工具和分析都可以轻松地扩展到任何其他量子计算机。
AD598 LVDT 信号调节器 - ADI 公司
注释 1 V A 和 V B 表示检测到的正弦波的平均偏差 (MAD)。注意，为了使此传递函数线性表示正位移，LVDT 的 V A 和 V B 之和必须与行程长度保持不变。请参见“工作原理”。另请参见图 7 和图 12 中的 R2。 2 从 T MIN 到 T MAX ，仅由 AD598 引起的总误差由增益误差、增益漂移和失调漂移相结合决定。例如，AD598AD 从 T MIN 到 T MAX 的最坏情况总误差计算如下：总误差 = +25 ° C 时的增益误差（± 1% 满量程）+ –40 ° C 至 +25 ° C 之间的增益漂移（FS 的 50 ppm/ ° C × +65 ° C）+ –40 ° C 至 +25 ° C 之间的失调漂移（FS 的 50 ppm/ ° C × +65 ° C）= ± 1.65% 满量程。请注意，满量程的 1000 ppm 等于满量程的 0.1%。满量程定义为最大正输出和最大负输出之间的电压差。3 仅 AD598 的非线性，以满量程的 ppm 为单位。非线性定义为 AD598 输出电压与直线的最大测量偏差。直线由产生的最大满量程负电压与产生的最大满量程正电压连接而成。4 参见传递函数。5 该偏移指的是 (V A –V B )/(V A +V B ) 输入，跨越满量程范围 ± 1。[要使 (V A –V B )/(V A +V B ) 等于 +1，V B 必须等于零伏；相应地，要使 (V A –V B )/(V A +V B ) 等于
一种DEM构建方法及相关误差分析
研究了地形表示误差（ETR）的概念和计算，并将DEM总误差作为全球DEM评估的精度指标。开发了一种基于表面定理（SMTS）的表面建模方法。通过数值试验和实际示例，比较分析了SMTS与ARCGIS 9.1中执行的经典插值方法（包括IDW，SPLINE和KRIGING）在采样和插值误差以及DEM总误差方面的模拟精度。数值试验表明，SMTS比经典插值方法精度高得多，而ETR对SMTS精度的影响比经典插值方法更差。在实际示例中，使用SMTS以及三种经典插值方法构建了DEM。结果表明，虽然SMTS比经典插值方法更准确，但实际测试表明精度损失较大。总 DEM 误差不仅包括采样和插值误差，还包括 ETR，可以被视为全球范围内 DEM 评估的良好精度测量。SMTS 是 DEM 构建的另一种方法。& 2010 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
量子最优控制的高效量子算法
在本文中，我们提出了高效的量子算法，这些算法比解决量子最优控制问题的经典算法快得多。该问题涉及找到在时间 T 时最大化物理量的控制变量，其中系统由时间相关的薛定谔方程控制。这种类型的控制问题也与机器学习有着错综复杂的关系。我们的算法基于时间相关的汉密尔顿模拟方法和快速梯度估计算法。我们还提供了全面的误差分析，以量化各个步骤的总误差，例如控制函数的有限维表示、薛定谔方程的离散化、数值求积和优化。我们的量子算法需要容错量子计算机。
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
LC18362N 2 kmr
在量子电路的内部层内发生的测量（中路测量）是有用的量子计算原始的，最著名的是用于量子误差纠正。中路测量值同时具有经典和量子输出，因此它们可能会受到误差模式，这些模式对于终止量子电路的测量不存在。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性栅极组合层摄影（QILGST）的技术来表征由量子仪器建模的中路测量值。然后，我们将此技术应用于在多Qubit系统内的超导式传输矩形上表征分散测量。通过改变测量脉冲和随后的门之间的延迟时间，我们探讨了残留空腔光子群体对测量误差的影响。QILGST可以解决不同的误差模式并量化测量中的总误差；在我们的实验中，对于1000 ns以上的延迟时间，我们测量了总误差率（即半钻石距离）！！= 8.1±1.4％，读出97.0±0.3％的读数和输出量子态填充率分别为96.7±0.6％和93.7±0.7％，分别为0和1时。
测量和仪器仪表原理 - An-Najah 员工
3 测量过程中的误差 32 3.1 简介 32 3.2 系统误差的来源 33 3.2.1 测量引起的系统干扰 33 3.2.2 环境输入引起的误差 37 3.2.3 仪器部件的磨损 38 3.2.4 连接导线 38 3.3 减少系统误差 39 3.3.1 精心的仪器设计 39 3.3.2 反向输入方法 39 3.3.3 高增益反馈 39 3.3.4 校准 41 3.3.5 输出读数的手动校正 42 3.3.6 智能仪器 42 3.4 系统误差的量化 42 3.5 随机误差 42 3.5.1 受随机误差影响的测量的统计分析 43 3.5.2 图形数据分析技术 – 频率分布 46 3.6 测量系统误差的汇总 56 3.6.1 系统误差和随机误差的综合影响 56 3.6.2 测量系统各个组成部分的误差汇总 56 3.6.3 组合多个测量值时的总误差 59 3.7 自测问题 60 参考文献和进一步阅读 63
分类为业务
我们相信，HVAC传感器的新产品系列将比我们停止的产品范围更好。在新功能中是总误差频段，其精度具有更好的精度，在操作过程中，以及将传感器焊接到应用程序中时的温度抗性更好。此外，压力传感器DST P110可以根据您的要求进行定制。有关更多信息，请参见PDF文件：受影响的代码编号列表和详细的时间表，以终止产品。YouTube和Infograchis上的视频介绍IPS 8空气纯净 - 链接ICADB执行器：使用Danfoss智能手机应用程序的基本导航 - 链接超热的潜力|专家潜水|解释了脱碳化 - 链接新兴解释说：工业制冷中的游戏改变者 - 链接降低玻璃门商品商品中的能源费用的4个简单步骤 - Infog - Infog从Inside Out -Out -Out -Out -Out -Infog -Infog- Infog - Infog对Danfoss AKV阀门进行故障排除 - Infog
使用门集断层扫描技术表征超导量子比特的中路测量 Kenneth Rudinger、Guilhem J. Ribeill、Luke CG Govia、Mat
发生在量子电路内部层的测量（中电路测量）是一种重要的量子计算原语，最显著的特点是用于量子误差校正。中电路测量既有经典输出也有量子输出，因此它们可能会受到终止量子电路的测量所不存在的误差模式的影响。在这里，我们展示了如何使用一种称为量子仪器线性门集断层扫描 (QILGST) 的技术来表征由量子仪器建模的中电路测量。然后，我们应用该技术来表征多量子位系统内超导传输量子位的色散测量。通过改变测量脉冲和后续门之间的延迟时间，我们探索了残余腔光子群对测量误差的影响。QILGST 可以解析不同的误差模式并量化测量的总误差；在我们的实验中，对于超过 1000 纳秒的延迟时间，我们测得的总误差率（即半钻石距离）为 ϵ ⋄ = 8 . 1 ± 1 。 4%、读出保真度为 97 . 0±0 . 3%、测量 0 和 1 时输出量子态保真度分别为 96 . 7±0 . 6% 和 93 . 7±0 . 7%。