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单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。
通过少量基础测量实现快速而稳健的量子态断层扫描
量子态断层扫描是一种功能强大但资源密集型的通用解决方案，可用于众多量子信息处理任务。这促使我们设计出尽可能节省相关资源的稳健断层扫描程序。重要的成本因素包括状态副本数量和测量设置，以及经典后处理时间和内存。在这项工作中，我们提出并分析了一种在线断层扫描算法，该算法旨在优化所有上述资源，但代价是降低对准确性的依赖性。该协议是第一个在状态副本、测量设置和内存的秩和维数方面提供可证明的最佳性能的协议。经典运行时间也大幅减少，数值实验表明与其他最先进的技术相比具有良好的可比性。通过在量子计算机上执行该算法，可以实现进一步的改进，从而为量子态断层扫描提供量子加速。
采用信念随机最优控制的稳健空间轨迹设计
步进轨迹通常经过优化以满足标准场景中的科学和飞行系统约束。然而，在实际应用中，完全遵循参考轨迹是不可能的，因为不确定性总是影响系统；不确定性可能是由于不完善的状态知识、不完善的动态参数、错过的推力事件或执行错误造成的。在设计阶段，通常通过导航分析事后评估参考轨迹对这些不确定性的稳健性和可靠性，并通过多次迭代调整标准设计。通过评估轨迹受到不同不确定性实现影响时的任务结果来进行稳健性和可靠性评估。为了提高稳健性，通过增加推进剂裕度和强制滑行弧进行轨迹校正机动 (TCM)，或降低推力水平来确保对轨迹进行微小调整。因此，该迭代过程主要将标准轨迹优化视为与不确定性处理阶段分离。此过程通常很耗时，并且可能导致具有过于保守的裕度的次优轨迹。组件和发射器的最新发展现在使深空微型卫星和纳米卫星任务成为可能。此类航天器的轨道控制能力有限（DV 有限），状态知识（地面站访问有限）和执行（TRL 组件低）的不确定性很大，裕度和系统冗余的可能性低（尺寸和成本有限）。因此，对于这些任务，轨迹的设计更重要的是其对不确定性的稳健性。虽然不确定性下的轨迹优化是小型航天器的一种可行方法，但大型传统任务也将受益于随机轨迹优化，既可以提高性能，因为随机最优轨迹通常与具有经验裕度的确定性轨迹不同，也可以减少设计迭代次数。如上所述，目前主要的实际方法是分配后验经验裕度 [1,2]。最近的研究采用随机最优控制问题的不同公式生成了稳健轨迹。模型预测控制或随机闭环公式用于解释控制曲线中的校正项 [3,4]。通过随机规划研究了发动机暂时故障的情况 [5,6]。微分
用于稳健嵌入式神经机器人的 Nengo 和低功耗 AI 硬件
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RAPC 551-24 与自然共建净零排放——建立稳健的……
新森林国家公园管理局资源、审计和绩效委员会 – 2024 年 11 月 4 日 自然净零排放 – 建立强大而一致的证据基础 报告人：约翰·斯特莱德，自然净零排放项目经理 1 摘要 1.1 2024/25 新森林国家公园年度工作计划的成果是建立强大而一致的证据基础，以采取气候行动，到 2050 年实现净零排放国家公园，并为这项工作确定了一些优先事项。本文旨在向 RAPC 成员通报实现成果的进展情况 建议：建议成员注意该报告。 2 简介 2.1 自 2020 年宣布气候和自然紧急状态（编号 AM594-20）以来，定期文件审查了管理局的工作，旨在制定并实施一项计划，使国家公园和周边地区在 2050 年前实现“自然净零排放”。本文重点关注为气候行动和 2024/25 年度工作计划中列出的相关行动建立坚实而一致的证据基础的具体成果：
使用对比学习实现细胞外数据的稳健且可推广的表示
图 1：CEED 框架。在 CEED 中，我们假设波形已经从细胞外记录中提取出来。然后，每个波形都会通过我们的随机视图生成模块，通过应用变换获得不同的视图。这些变换会产生一组预定义的不变性（参见第 3.2.1 节）。使用这些视图，然后训练基于神经网络的编码器（可以采用多层感知器 (MLP) 或变压器的形式）以产生尊重所需不变性的表示。这是通过对比学习实现的，其中鼓励来自相同波形的视图的表示相似，鼓励来自不同波形的视图不相似。训练完成后，学习到的表示可用于一系列下游神经科学任务，例如尖峰分类或形态电细胞类型分类。
超冷极性分子中的稳健存储量子比特
具有长寿命相干性的量子态对于量子计算、模拟和计量学至关重要。在单重态振转基态中制备的超冷分子的核自旋态是编码和存储量子信息的绝佳候选。然而，重要的是要了解这些量子比特的所有退相干源，然后消除它们，以达到尽可能长的相干时间。在这里，我们使用高分辨率拉姆齐光谱法全面表征了光学捕获的 RbCs 分子超冷气体中存储量子比特退相干的主要机制。在详细了解分子超精细结构的指导下，我们将磁场调整到一对超精细状态具有相同磁矩的位置。这些状态形成一个量子比特，它对磁场的变化不敏感。我们的实验揭示了状态之间微妙的微分张量光移，这是由旋转状态的弱混合引起的。我们演示了如何通过将线性偏振陷阱光和施加的磁场之间的角度设置为魔角反余弦（1 / √
利用参数化量子电路实现生成建模的稳健实现∗
摘要：尽管混合量子经典算法的性能在很大程度上取决于经典优化器和电路设计的选择 [ 1 – 3 ]，但迄今为止，对此类特性的硬件稳健而全面的评估仍然缺失。从优化器的角度来看，主要挑战在于求解器的随机性，以及它们对随机初始化的显著差异。因此，稳健的比较需要对每个求解器执行多条训练曲线，然后才能得出关于其典型性能的结论。由于每条训练曲线都需要在量子计算机中执行数千个量子电路，因此对于当今大多数混合平台而言，这种稳健的研究仍然是一项艰巨的挑战。在这里，我们利用 Rigetti 的量子云服务 (QCS™) 来克服这一实施障碍，并研究数据驱动的量子电路学习 (DDQCL) 在三种不同的最先进经典求解器上的硬件性能，以及与同一任务的不同纠缠连接图相关的两种不同电路分析。此外，我们还评估了不同电路深度带来的性能提升。为了评估此基准研究中与这些设置中的每一个相关的典型性能，我们使用至少五次独立的 DDQCL 运行来生成能够捕捉规范 Bars and Stripes 数据集模式的量子生成模型。在此实验基准测试中，无梯度优化算法与基于梯度的求解器相比表现出了出色的性能。特别是，其中一个在处理实验条件下要最小化的不可避免的噪声目标函数时具有更好的性能。
反铁磁体超快激发下的稳健磁序
自从 Beaurepaire 等人发现超快退磁以来 [1]，大量研究应用三温度模型 (3TM) 的变体来描述实验性超快磁化动力学。 [2–10] 通过引入瞬态电子、晶格和自旋自由度的有效温度（见图 1 d），3TM 使用三个耦合的微分方程来描述子系统之间的相互能量传递，为定量分析超快磁化动力学提供了一种直观的现象学方法。微观三温度模型 (M3TM) 改进了 3TM，通过 Elliott-Yafet 自旋翻转散射用磁化强度代替现象学自旋温度，考虑超快磁化动力学中的动量守恒。 [2] 此类公式与 Landau-Lifshitz-Bloch (LLB) 方程有关，其中与电子的耦合细节