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World File Search System测量过程
问题表12基于测量的量子计算
MBQC中的一个关键见解是，如果我们要重复上述过程n次，我们可以准备一个纠缠的n- qubit资源状态| γ⟩事先，独立于输入状态| ψ⟩。| γ⟩可以描述为一维的一维纠缠量子，称为1-D簇状态。然后我们可以纠缠| ψ⟩到条的第一个量子，然后仅执行测量值（以及可能单Qubit的Pauli校正，以消除输出对测量结果的依赖性）。因为⟨z=±1 | h =⟨x =±1 | ，您可以说服自己，在CZ 1中，第一个值在X的基础上进行了有效测量。在以下几点中，我们将H门视为计算基础测量之前的H门是“ X测量过程的一部分”。
问题表 11 基于测量的量子计算
MBQC 中的一个关键见解是，如果我们想重复上述过程 n 次，我们可以预先准备一个纠缠的 n 量子比特资源状态 | Γ ⟩ ，与输入状态 | ψ ⟩ 无关。| Γ ⟩ 可以被描述为成对纠缠量子比特的一维条带，称为一维簇状态。然后，我们可以将 | ψ ⟩ 纠缠到该条带的第一个量子比特，随后只执行测量（可能还执行单量子比特泡利校正，以消除输出对测量结果的依赖）。由于 ⟨ Z = ± 1 | H = ⟨ X ± 1 | ，你可以确信在 CZ 之后的电路 1 中，第一个量子比特在 X 基础中得到有效测量。在下一点中，我们将计算基础测量之前的 H 门视为“X 测量过程的一部分”。
量子信息处理器的串扰理论及其缓解方法
本论文的第二部分详细介绍了我们通过实验表征和有效缓解固定频率超导量子比特串扰的尝试。我们遇到的第一个障碍是了解串扰对系统的影响。当串扰较弱时，现有方法很难奏效，因此我们开发了一种测量串扰的新方法。我们需要解决的第二个问题是验证我们的模型是否正确。利用我们第一次测量的结果，我们将预测的演变与与测量过程截然不同的环境中实验数据进行比较。我们发现实验和理论之间具有很好的一致性，表明该模型是合理的。本次调查中最后一个未解决的难题是使用此模型来缓解串扰，我们的研究仍在进行中。
NTAO 17/2020 - 民航部
运营商应注意任何暗示 RNO 安全裕度降低的信号。这些裕度可能低于危机前运营中设定的裕度。运营商的安全绩效监控和测量过程是评估 RNO 期间安全水平的关键，并表明管理系统在如此具有挑战性的情况下是否按预期交付。运营、安全和合规监控组织单位的协调运作至关重要。有效的决策依赖于收集定性和定量安全信息，这些信息表明运营是否在可接受的安全水平下进行。适当的反馈需要传达给运营商的高级管理层，因为负责任的经理最终负责确保安全性保持在批准风险评估时被认为可以容忍的范围内。
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读取单光子的量子信息通常是通过量子断层扫描或直接（弱）测量方法来实现的。然而，由于严格的时间模式匹配要求，这些方法在表征超快光源的单个光子方面表征单个光子时面临巨大的挑战。在这里，我们使用自我引用干涉仪从连续波源和飞秒光源中从连续波源和飞秒光源中检索了无法区分的单个光子的空间波函数。我们的方法仅需要九个合奏平均测量。该技术简化了单光子波函数的测量过程，并自动模式与每个自身纠正单个光子匹配，从而可以从超快光源中测量单个光子的空间波函数。
Microsoft Word - WP_3D 光学计量中的动态引用
本文介绍了光学 CMM 的动态参考原理，并展示了此新功能在车间条件下测量精度方面的优势。最新的基于光学三角测量的 CMM 现在能够同时测量多个 3D 点。借助放置在被测部件上的标记，现在可以连续监测与参考部件的任何偏差。这样，机器参考和部件参考就成为同一个，并在整个测量过程中保持锁定在部件上。这显著提高了在受到强烈振动的具有挑战性的车间环境中运行的便携式 CMM 的精度，从而无需购买昂贵的重型设备来确保测量精度。本文介绍了工厂环境中常见的振动条件，以及我们设计的实验，用于重现这些干扰并评估它们对使用便携式 CMM 的测量过程的影响。我们以现实生活中的例子作为结尾。
利用相干态空间中捕获离子的量子游动探测拓扑不变量*
我们提出了一种实现拓扑离散时间量子行走的方案，该方案由单个捕获离子执行一系列自旋相关的翻转位移操作和量子硬币抛掷操作组成。结果表明，当行走发生在相干态空间中时，可以通过测量平均投影声子数来提取体拓扑不变量的信息。有趣的是，我们的离散时间量子行走所具有的特殊手性对称性简化了测量过程。此外，我们通过引入动态无序和退相干证明了此类体拓扑不变量的稳健性。我们的工作提供了一种测量离散时间量子行走中体拓扑特征的简单方法，可以在单个捕获离子系统中通过实验实现。
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
量子测量产生的热量的经典性
量子测量最终是一个物理过程，这是由于测量系统与测量设备之间的相互作用所致。考虑在热力学环境中测量的物理过程自然提出了以下问题：如何解释工作和热量？在本文中，我们为可观察到的任意离散的测量方案的测量过程建模。在这里，要测量的系统首先与设备耦合，随后相对于可观察到的指针，因此对化合物系统进行对象，从而产生确定的测量结果。因此，由于单一耦合，该工作可以解释为复合系统内部能量的变化。通过热力学的第一定律，热量是由于指针对象的后续内部能量的随后变化。我们认为，只有当指针可观察到与哈密顿量的通勤情况并表明这种交换性意味着热量的不确定性一定是经典的，该设备才是测量结果的稳定记录。
测量不确定度初学者指南
测量最佳实践指南第 11 期（第 2 期） 测量不确定度初学者指南 Stephanie Bell 基础、热和长度计量中心 国家物理实验室 摘要：本初学者指南旨在介绍测量不确定度这一主题。每次测量都会受到某种不确定性的影响。测量结果只有在附有测量不确定度说明的情况下才是完整的。测量不确定度可能来自测量仪器、被测量物、环境、操作员和其他来源。可以使用一组测量值的统计分析以及有关测量过程的其他信息来估计此类不确定度。对于如何从这些单独的信息中计算出不确定度的总体估计值，已有既定规则。使用良好实践（例如可追溯校准、仔细计算、良好的记录保存和检查）可以减少测量不确定度。当评估和陈述测量中的不确定度时，可以正确判断测量的适用性。