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创新的基于QR码的产品真实性保障
因此，为了研究在真实性保障创建中应用的QR码的技术挑战，提出的案例研究研究了在设计和实施基于基于QR码技术的创新过程中出现的考虑因素，从而确保了原始产品的真实性。重点关注项目的技术方面，我们确定了要考虑和集成至关重要的关键设计元素。我们的研究方法响应了市场需求，因为实现此类项目的技术知识考虑可能使公司可以独立于昂贵的外部服务和专业设备。因此，这项研究的结果可广泛应用于支持使用QR码技术来确保产品真实性的研发项目中的初步设计假设。
稀疏量子码的逻辑错误率 - UDSpace
摘要 量子范式呈现出一种称为退化的现象，这种现象可以潜在地提高量子纠错码的性能。然而，在评估稀疏量子码的性能时，这种机制的影响有时会被忽略，逻辑错误率并不总是能被正确报告。在本文中，我们讨论了以前存在的计算逻辑错误率的方法，并提出了一种受经典编码策略启发的基于陪集的有效方法来估计退化错误并将其与逻辑错误区分开来。此外，我们表明，所提出的方法为 Calderbank-Shor-Steane 码系列提供了计算优势。我们使用这种方法证明，退化错误在特定的稀疏量子码系列中很常见，这强调了准确报告其性能的重要性。我们的结果还表明，文献中提出的改进解码策略是提高稀疏量子码性能的重要工具。
超图乘积码的横向门限制
摘要 — 在容错量子计算机中，量子码有望实现保护量子信息和允许容错门操纵量子信息的相互冲突的目的。我们引入了一种对此类门施加限制的新技术，并将该技术应用于包含在垂直扇区内的一类称为超图乘积码的量子码。这些代码由一对经典线性代码输入构成，并推广了 Kitaev 曲面代码，它是经典重复代码的超图乘积。我们为这些输入代码提供了一个必要条件，在此条件下，得到的超图乘积代码具有限制于 Clifford 群的横向门。我们推测所有 [ n, k, d ] Gallagher 码（d ≥ 3 且 k ≤ n/ 2）都满足此条件。这项工作是对 Bravyi 和 K¨onig 提出的论证的概括，并且我们还推测这是对 Jochym-O'Connor 等人提出的最新不相交概念的细化。
通过摩尔斯码的人类计算机互动
医学领域技术的增长会在巨大的程度上减少患者的困难。该疾病被称为运动神经元病（MND）。MND患者由于肌肉的减弱而无法进行诸如谈话，步行，表达感觉和交流之类的工作。病人只能眨眼。言语障碍是人类最关键的疾病，它会导致脑损伤，中风瘫痪和其他几种疾病。它也可能在事故中造成运动损坏，并且使人完全无法交流。在患有言语障碍和瘫痪的患者中保持完整的唯一能力是控制眼睑运动。病人只有一种仅通过眼动而与他人互动的方法。通过使用此术语制作模型，其中输入将是瘫痪患者的眼睛。1.1 AIM和目标，目的是使用Morse代码技术创建人类计算机交互的系统，并借助眼睛纵横比计算眼睛眨眼持续时间，以将信息或消息传达给其他人作为音频输出。1.2要求所需的用户接口所需的内容如下： -
量子振幅阻尼码的线性规划界限
摘要 — 鉴于近似量子纠错 (AQEC) 码的性能可能优于完美量子纠错码，因此有必要量化其性能。虽然量子权重枚举器为量子纠错码的最小距离建立了一些最佳上限，但这些上限并不直接适用于 AQEC 码。在此，我们引入了用于振幅衰减 (AD) 误差的量子权重枚举器，并在近似量子纠错框架内工作。具体而言，我们引入了代码空间固有的辅助精确权重枚举器，而且，我们在 AD 误差的量子权重枚举器和此辅助精确权重枚举器之间建立了线性关系。这使我们能够建立一个线性程序，只有当具有相应参数的 AQEC AD 码不存在时，该程序才不可行。为了说明我们的线性程序，我们在数值上排除了能够纠正任意 AD 误差的三量子比特 AD 码的存在。
时间相关横向量子误差校正
其中，如果位串 s 中的 1 的个数为偶数/奇数，则该位串为奇偶校验。我们可以将 | Ψ QRC ⟩ 视为奇偶校验状态：字符串的奇偶性决定系数是 α 还是 β 。这种奇偶校验性质使其很容易根据 Z 测量值进行校正。例如，如果在最后一个量子比特上测量 Z，如果结果为 0，则我们只需保留其他 N − 1 个量子比特中的信息；如果结果为 1，则信息仍存储，但我们需要在最后应用 X 门来恢复原始量子比特。该模型的一个关键缺点是它无法根据哪怕一个 X 测量值进行校正，这会导致整个波函数崩溃。当然，已知更复杂的代码 [ 25 ] 可以同时防止 Z 和 X 错误；其中概念上最简单的是 Shor 9 量子比特代码 [ 26 ]。更实际的可能性包括表面码 [27-31]，它更适合物理实现（并且容错性更强）；表面码中至少需要 9 个数据量子位来保护一个逻辑量子位 [31]。在本文中，我们提出了量子重复码的另一种简单替代方案，它解决了重复码的两个缺点，同时保持了其大部分概念简单性。我们的代码由一维、空间局部、时间相关的横向场伊辛模型 (TFIM) 生成。虽然该模型因与基于马约拉纳量子计算的联系而在量子信息论中有着悠久的历史 [32-36]，但在这里我们将指出一种相当不同的方法，即使用 TFIM 对量子位进行鲁棒编码。与重复码一样，我们的代码受到使用奇偶校验态的启发，可以有效地纠正 Z 测量/误差。事实上，[37-39] 中已经强调了 (随机) 横向场 Ising 模型动力学与重复代码中的量子纠错之间的联系。与依赖于 GHZ 态准备的重复代码不同，我们的奇偶校验态可以在幺正动力学下在恒定时间内准备，并且它可以得到一种可以同时纠正 Z 和 X 错误的代码。我们的代码能够在有限时间幺正动力学之后实现这种纠错奇偶校验态，这可以通过与对称保护拓扑 (SPT) 相的联系来理解 [40-42]，尽管这种代码看起来比许多受凝聚态物理启发的代码要简单。我们提出的 TFIM 代码是利用量子系统控制和操控方面取得的最新进展自然实现的。尤其是里德堡原子光镊阵列，由于能够单独控制原子，已被证明是一种高度可调谐的量子应用系统 [13, 43 – 48]。此外，虽然控制原子的初始空间配置已经是一种强大的工具，但现在还可以在保持量子比特相干性的同时移动原子 [49]。这种高度的控制，在空间和时间上，光镊阵列是近期实验中实现 TFIM 码的绝佳平台。本文的其余部分安排如下：我们将在第 2 部分介绍 TFIM 码。在第 3 部分中，我们描述了传统的基于综合征的量子纠错，并展示了 TFIM 码如何在存在 Z 误差的情况下恢复重复码的更传统现象（在我们的基础上），并且还可以通过纠正 X 误差超越它。我们在第 4 部分给出了数值证据，证明 TFIM 码可以直接用于生成更高深度的码。第 5 部分描述了在超冷原子实验中实现 TFIM 码的可行性。