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World File Search System相干
相干理论在吸引子量子神经网络中的作用
量子神经网络 (QNN) 源于在经典神经网络 (NN) 的并行处理特性中添加了关联、纠缠和叠加等量子特性，这种方法有望提高神经网络的性能 [1-3]。尝试用量子计算机实现神经计算（深度学习）通常会导致不兼容，因为前者的动态是非线性和耗散的，而后者的动态是线性和幺正的（耗散只能通过测量引入）。尽管如此，最近还是提出了一组显示联想记忆的 QNN 的理想特性 [4]：i）QNN 应产生在某些距离测量方面最接近输入状态的输出状态；ii）QNN 应包含神经计算机制，如训练规则或吸引子动态；iii）QNN 的演化应基于量子效应。吸引子神经网络 (aNN) 是一类特殊的 NN。它们由 n 个相互作用的节点（人工神经元）集合实现，这些节点动态地向系统能量最小的状态之一演化 [5]。这种亚稳态被称为吸引子或模式。吸引子神经网络用于模拟联想记忆，即从一组存储的模式中检索出根据汉明距离最接近噪声输入的状态的能力。显然，吸引子的数量越多，联想记忆就越大，即 aNN 的存储容量就越大。aNN 的一个典型例子是 Hopfield 模型 [6]，它由一层 n 个人工神经元组成，用一组二进制变量 {xi}ni=1,xi∈{±1} 表示，它们根据自旋玻璃哈密顿量成对相互作用。理想情况下，aNN 的量子类似物（我们将其称为 aQNN）应该满足上述要求。因此，经典比特在这里被在完全正向和迹保持 (CPTP) 映射作用下演化的量子比特所取代。aQNN 的存储容量对应于
基于纠缠原子阵列相干传输的量子处理器
在量子处理器中，在所需量子比特之间设计并行、可编程操作的能力是构建可扩展量子信息系统的关键 1,2 。在大多数最先进的方法中，量子比特在本地交互，受与其固定空间布局相关的连接的限制。在这里，我们展示了一种具有动态、非局部连接的量子处理器，其中纠缠的量子比特在两个空间维度上以高度并行的方式在单量子比特和双量子比特操作层之间相干传输。我们的方法利用光镊捕获和传输的中性原子阵列；超精细态用于稳健的量子信息存储，激发到里德堡态用于纠缠生成 3–5 。我们使用这种架构来实现纠缠图状态的可编程生成，例如簇状态和七量子比特 Steane 码状态 6,7 。此外，我们穿梭纠缠辅助阵列，以实现具有十三个数据和六个辅助量子比特的表面代码状态 8 以及具有十六个数据和八个辅助量子比特 9 的环面上的环面代码状态。最后，我们利用这种架构实现了混合模拟 - 数字演化 2 ，并将其用于测量量子模拟中的纠缠熵 10-12 ，通过实验观察与量子多体疤痕相关的非单调纠缠动力学 13,14 。这些结果实现了长期目标，为可扩展量子处理提供了一条途径，并实现了从模拟到计量的各种应用。
在菱形方面促进和成像Intervalley相干顺序
Wenjia Zhang 2 , Hao Cai 1,4 , Yuan Tian 1 , Yuanyuan Hu 3 , Li Zhang 1 , Lijie Zhang 1 , Zhihui Qin 1 ,
AN9705 相干采样的理论视图 | 瑞萨电子
对于 N 的数据集，结果表明 F/F S 的比率必须具有等效比率 k 0 /N，该比率为有理数。如果不满足此条件，则会出现频率区间的模糊。DAS 系统剩下三个选项。首先，它可以使用窗口补偿非相干采样引起的频率伪影。但是，如果 DAS 系统的寄存器和计算能力有限，则非相干采样的补偿只能是微不足道的。第二种选择是让 DAS 系统固定系统的采样频率，计算连续波的频率，从而得到等效比率 F/F S = k 0 /N，该比率为有理数，然后将输入连续波调整到计算出的频率。第三种选择是让 DAS 系统固定连续波频率，计算系统的采样频率，得到合理的等效比 F/F S = k 0 /N，并将采样频率调整为计算出的频率。后两种选择是大多数 DAS 系统的实用方法。
使用周期误差重建估计误差分布的相干贡献
缓解和校准方案对于最大限度地扩大当今的嘈杂中型量子 (NISQ) 硬件的计算范围至关重要，但这些方案通常专门用于解决相干或退相干误差源。因此，量化这两类误差是在对误差抑制工具进行基准测试时理想的特性。在本文中，我们提出了一种可扩展的以周期为中心的方法，用于详细估计相干对硬计算周期误差分布的贡献。我们建议的协议基于周期误差重建 (CER)，也称为 K 体噪声重建 (KNR)。该协议类似于周期基准测试 (CB)，因为它基于泡利保真度估计提供以周期为中心的诊断 [1]。我们在 CER 中引入了一个额外的超参数，允许硬周期在进行泡利旋转之前折叠多次。对我们添加的超参数的不同值执行 CER 可以通过保真度衰减公式的推广来估计相干误差贡献。我们通过量子模拟器上的数值模拟确认了我们方法的准确性，并在三个 IBM 芯片（即 ibmq_guadalupe 、 ibmq_manila 和 ibmq_montreal ）上进行了概念验证实验。在这三个实验中，我们测量了 Z 中存在显著的相干误差偏差。
量子比特状态读出的相干控制 - Campbell Group
摘要 锁模激光器发出的短脉冲可以产生无背景的原子荧光，因为它允许瞬时偶发散射与随后的原子发射在时间上分离。我们利用这一点将光频和电子搁置离子阱量子比特的量子态检测提高了两个数量级以上。然而，对于原子超精细结构上定义的量子比特的直接检测，短脉冲的大带宽大于超精细分裂，并且重复激发不是量子比特状态选择性的。在这里，我们表明，通过将相干控制技术应用于被查询离子的轨道价电子，可以恢复超精细量子比特的投影量子测量所需的状态分辨率。我们展示了电子波包干涉，即使在存在大量背景激光散射的情况下，也可以使用宽带脉冲读出原始量子比特状态。
ZZ 生成门中的相干和非单一错误
变分算法（例如量子近似优化算法）因其有可能使用近期的量子计算机解决问题而备受关注。在这种算法中，ZZ 相互作用通常会生成原始的两量子比特门，该门的作用时间通常是变分参数 γ 。在两量子比特门的实现方面，存在不同的编译技术。由于 ZZ 门的重要性，我们提出了一个误差分析，比较连续角度控制相位门（ CP ）与固定角度控制 Z 门（ CZ ）。我们在相干过度旋转和去极化噪声的影响下分析了这两种技术。我们表明，如果非相干误差低于 0.03 % 且相干误差低于 0.8 %，则 CP 和 CZ 编译技术可实现相当的 ZZ 门保真度。因此，我们认为，对于较小的相干和非相干误差，非参数化的双量子比特门（如 CZ）与单量子比特门的虚拟 Z 分解相结合，可以显著减少所需的校准，从而减少量子设备的错误率。我们表明，当相干误差超过 0.04 π（2%）时，CZ 门保真度显著依赖于 γ。
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL 的相干雷达数据程序
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商构建了定制的雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 接口。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带上。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多的数据。由于数据传输到磁带的速度不能像从雷达接收数据那样快，因此只能记录一部分数据。在收集搜索数据时，仅记录操作员指定的范围和方位有限的扇区内的数据。最初，扇区大小不能比 10 ° x 15 mi 大太多，具体取决于雷达波形。在收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 用于许多数据收集练习和测试活动。虽然用于 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小，并且可收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，需要一个至少为 25 ° x 全范围的扇区大小。更大的收集扇区需要设计和构建新的 MOD 6 CDC。 Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL 的相干雷达数据程序
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商构建了定制的雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 接口。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带上。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多的数据。由于数据传输到磁带的速度不能像从雷达接收数据那样快，因此只能记录一部分数据。在收集搜索数据时，仅记录操作员指定的范围和方位有限的扇区内的数据。最初，扇区大小不能比 10 ° x 15 mi 大太多，具体取决于雷达波形。在收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 用于许多数据收集练习和测试活动。虽然用于 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小，并且可收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，需要一个至少为 25 ° x 全范围的扇区大小。更大的收集扇区需要设计和构建新的 MOD 6 CDC。 Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用
一种新的研究相干G波段振荡的方法
g-band振荡（GBO）是由快速加速的中间神经元（FSI）生成的，对于认知功能至关重要。异常，并且与认知障碍密切相关。但是，基本机制知之甚少。研究GBO在离体制备中的GBO由于需求量很高而具有挑战性，并且需要连续的牛至递送到组织。结果，通常会在非常年轻的动物或最大化氧气供应但妥协空间分辨率的实验设置中研究GBO。因此，对GBO在不同的大脑结构内部和不同动物中的脑组织之间的相互作用有一个深刻的了解。为了解决这些局限性，我们开发了一种新的方法，用于使用60频道的，穿孔的微电极阵列（PMEAS）研究成熟动物的离体海马切片中的GBO。pmeas增强了电生理记录中的氧气递送并增加了空间分辨率，从而实现了离散大脑结构内GBO同步的全面分析。我们发现，在海马内的神经途径上横断了Schaffer侧支，损害了CA1和CA3子场之间的GBO相干性。此外，我们通过研究表现出抑制性突触功能障碍的ANK3突变小鼠模型中的GBO相干性来验证我们的方法。我们发现，在这些突变小鼠的CA3子场中，GBO相干性保持完整，但在CA1子场内和之间受损。总体而言，我们的方法具有表征Animal模型的离体脑部切片中GBO的巨大潜力，从而增强了我们对精神疾病中网络功能障碍的理解。