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World File Search System无噪声的
LI3SB的应力/压力稳定的立方多晶型物具有改善的热电性能
全球对化石燃料以外替代能源资源的需求由于其消耗的耗竭和环境影响而被放大。最近的评估发现，在能源转化步骤中，全球72％的全球能源消耗损失。1，重大损失被指定为废热，需要回收以提高全球能源可持续性。因此，热电（TE）材料通过将废热转换为电力并作为无噪声和无噪声的固态冷却器来使其成为一种可持续和可靠的能源引起了极大的兴趣。2热电效率取决于功绩的无量纲热电图，ZT = A2σT /κ，其中a，σ，T和κ分别是Seebeck系数，分别是电导率，绝对温度和总导电性。3材料的热电效率可以通过
![arxiv：2401.07934v3 [Quant-ph] 2025年1月12日](/simg/3\374e854613bd5c64a2ee8378793089dd79186db4.webp)
arxiv：2401.07934v3 [Quant-ph] 2025年1月12日
Simon的问题是找到一个编码为未知2 -至1函数的隐藏周期（bottring）。这是最早的问题之一，该问题被证明是理想的，无噪声的量子计算机，尽管在Oracle模型中。在这里，使用两个不同的Qubit IBM量子超导处理器，我们为Simon问题的一种变体展示了一种算法量子加速，其中隐藏周期具有受限的锤击重量w。对于W的足够小的W值和最多涉及58吨的电路值，我们证明了指数加速，尽管质量低于噪音无算法的速度。当计算受动态解耦保护时，加速指数和指数加速的W值范围会显着增强。通过缓解测量误差实现进一步的增强。这构成了Abelian隐藏子组问题的真正量子优势的演示。
8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
错误校正的量子传感
量子计量学在科学和技术中具有许多重要的应用，从频率表格到引力波检测。量子力学对测量精度施加了基本限制，称为Heisenberg限制，这是无噪声量子系统可以实现的，但通常无法实现遇到噪声的系统。在这里，我们研究了如何通过量子误差校正来提高测量精度，这是一种保护量子系统免受噪声影响影响的一般方法。我们发现，假设可以使用噪音无噪声的Ancilla系统，并且可以执行这种快速，准确的量子处理，则可以使用受马尔可夫噪声的量子探针来实现Heisenberg极限。当满足功能的条件时，可以通过求解半有限的程序来找到达到最佳精度的量子误差校正代码。我们还表明，当Hamiltonian和错误操作员通勤时，不需要噪音无噪音。最后，我们提供了两个明确的量子传感器的原型示例：量子量和有损失的骨气模式。
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
寻找外星智慧生命
频谱中有一个区域特别引人注目：相对无噪声的频率（或通道）范围，氢（H）和羟基分子（OH）在此发出或吸收特征辐射。由于这些是水的成分，无线电频谱中的这个区域被称为“水洞”。科学家推测，像我们这样重视水的物种可能会喜欢利用无线电频谱中这个安静的区域来传播信息并“结识”其他生命形式，这是一种象征意义。重要的是要记住，与其他文明的无线电通信不一定必须从双向对话开始。根据其他文明的距离，无线电波可能需要数十年、数百年甚至数千年才能完成从问题到答案的往返。但是，如果“外星”存在可以交流的文明，他们可能已经出于自己的目的或向他人告知自己的存在而发出了信息。这些是 SETI 计划旨在寻找的信息类型。您的学生可能会喜欢的一个有趣的推测是这样的：如果外星存在更先进的文明，对他们来说，向我们这样的“初级文明”发送信息可能是高中班级会进行的那种有趣的“科学博览会”项目。
KANQAS：用于量子架构搜索的 Kolmogorov-Arnold 网络
摘要 量子架构搜索 (QAS) 是优化和自动设计量子电路以实现量子优势的一个有前途的方向。QAS 中的最新技术强调基于多层感知器 (MLP) 的深度 Q 网络。然而，由于可学习参数数量众多以及选择适当激活函数的复杂性，它们的可解释性仍然具有挑战性。在这项工作中，为了克服这些挑战，我们在 QAS 算法中使用了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN)，分析了它们在量子态准备和量子化学任务中的效率。在量子态准备中，我们的结果表明，在无噪声的情况下，成功的概率是 MLP 的 2 到 5 倍。在嘈杂的环境中，KAN 在近似这些状态时的保真度优于 MLP，展示了其对噪声的鲁棒性。在解决量子化学问题时，我们通过将课程强化学习与 KAN 结构相结合来增强最近提出的 QAS 算法。通过减少所需的 2 量子比特门的数量和电路深度，这有助于更有效地设计参数化量子电路。进一步的研究表明，与 MLP 相比，KAN 需要的可学习参数数量明显较少；然而，KAN 执行每集的平均时间更长。
![arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日](/simg/d\d4655fd5f3f04fdd9e47ca0b0b728f7836f4a618.webp)
arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日
对抗噪声对于 NISQ 设备展示实际量子应用至关重要。在这项工作中，我们基于密度矩阵的矢量化给出了一种新的量子误差缓解范式。与试图从嘈杂的量子态中提取无噪声信息的现有量子误差缓解方法的思路不同，我们的提议直接改变了信息编码的方式，将嘈杂量子态的密度矩阵映射到无噪声的纯态，这是通过一种新颖的、NISQ 友好的测量协议和经典的后处理程序实现的。我们的协议不需要了解噪声模型，不需要调整噪声强度的能力，也不需要复杂受控单元的辅助量子位。在我们的编码下，NISQ 设备始终准备纯量子态，这是变分量子算法在许多任务中具有良好性能所高度期望的资源。我们展示了如何将该协议很好地融入变分量子算法中。我们给出了几个适合我们提议的具体假设构造，并对采样复杂性、可表达性和可训练性进行了理论分析。我们还讨论了该协议如何受到大噪声的影响以及如何将其与其他量子误差缓解协议很好地结合起来。各种数值实验证明了我们提出的协议的有效性。
3D 主动红外探测器和摄像机技术...
主动系统采用近红外脉冲激光和快速门控探测器，目前已用于大多数远程成像应用。这一概念通常称为突发照明激光雷达或 BIL。SELEX 固态探测器基于 HgCdTe 雪崩光电二极管阵列和定制设计的 CMOS 多路复用器，用于执行快速门控和光子信号捕获。这些混合阵列产生的灵敏度低至 10 个光子，这主要是由于 HgCdTe 二极管中非常高且几乎无噪声的雪崩增益。激光门控成像的优势之一是将物体从背景中分割出来，从而提供信噪比优势。然而，在复杂的场景中，在伪装和隐蔽的情况下，系统的主要增强功能是能够生成 3D 图像。在这里，探测器逐个像素地感知范围以及激光脉冲强度，为每个激光脉冲提供深度背景。 3D 数据能够更有效地从背景杂波中提取物体。距离信息受过度对比度、相干性和闪烁效应的影响较小，因此图像比传统的 2D BIL 图像更清晰。在机载应用中，拥有 3D 信息尤其有用，可以在动态环境中提供距离选通的灵活反馈控制。本报告介绍了一些可用于生成 3D 信息的探测器技术以及导致选择 SELEX 探测器的论据