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World File Search System纠错码
关键应用中使用的修改产品代码的新解码技术
由于对电磁辐射的敏感性增加，存储设备的缩小增加了系统故障的概率。关键存储系统采用容错技术（如纠错码 (ECC)）来缓解这些故障。这项工作探索了采用线积码 (LPC)（一种类似产品的 ECC）的纠错技术和算法。我们建议使用单纠错算法 (AlgSE) 和双纠错算法 (AlgDE) 来解码 LPC 码字。这两种算法都探索了 LPC 特性以获得更高的解码效率。AlgSE 是使用与校正启发式相关的迭代技术实现的，而 AlgDE 是一种创新的提议，它允许通过推断错误来提高校正效果。AlgDE 与 AlgSE 一起使用时可以显著提高 LPC 解码器的效率。在详尽的测试中，它可以纠正最多三个位翻转的 100% 的情况，以及分别 98% 和 92% 的四次和五次翻转的情况。此外，我们还提出了纠错潜力与实施纠错算法的成本之间的权衡。
使用分布式神经网络解码表面代码——...
摘要 由于具有良好的解码性能和对任何噪声模型的适应性，使用基于神经网络的解码器解码量子纠错码的现象日益增多。然而，由于误差综合征空间呈指数级增长，因此主要挑战在于可扩展到更大的代码距离。请注意，在现实噪声假设下成功解码表面代码将使用当前基于神经网络的解码器将代码大小限制在 100 个量子比特以下。可以通过类似于重正化群 (RG) 解码器的分布式解码方式来解决此类问题。在本文中，我们介绍了一种结合 RG 解码和基于神经网络的解码器概念的解码算法。我们测试了旋转表面代码在去极化噪声下的解码性能，并使用无噪声误差综合征测量，并与 blossom 算法和基于神经网络的解码器进行了比较。我们表明，所有测试解码器之间都可以实现类似的解码性能水平，同时为基于神经网络的解码器的可扩展性问题提供了解决方案。
ACM 参考格式：Juan-David Guerrero-Balaguera、Josie E. Rodriguez Condia、Fernando F. dos Santos、Matteo Sonza Reorda 和 Paolo Rech。 2023.并且
随着 GPU 逐渐脱离其传统领域（游戏、多媒体和消费市场），其可靠性引起了人们的关注和质疑 [3]。目前，活跃的 GPU 研究旨在评估可靠性并确定可行的改进方法。大多数研究都强调 GPU 对瞬态故障的高度敏感性 [11、13、16、24、27、32、44、47、51]，这是由 GPU 拥有的大量可用资源和采用的先进半导体技术造成的。此外，GPU 的并行管理和控制单元已被证明尤为关键，因为它们的损坏会影响多个线程 [24、38]。GPU 的并行性在性能方面提供了无可置疑的优势，因此，它是该设备最脆弱的特性之一。 GPU 制造商已提供了有效的可靠性对策，例如改进存储单元设计[39]、添加纠错码[15]、用于故障测试的硬件结构[25]，以及提出软件校验和[21]或多线程冗余[49]。现有的大多数 GPU 可靠性研究都针对瞬态故障及其作为软件错误的影响，而永久性故障基本上未被探究。这是有道理的，因为在大多数应用中，GPU 的预期寿命不超过两年。然而，用于汽车、航空航天和军事应用的 GPU 预计可以使用很多年。此外，HPC 级 GPU 的典型工作条件，例如过载、高温、高频率运行和技术节点缩小，都会加速老化[23]，甚至会使设备暴露于地面辐射引起的永久性故障[20]。延长的使用时间和过早的老化突然引发了人们对 GPU 及其应用程序在出现永久性故障时如何表现的疑问。至关重要的是，只有少数初步研究针对 GPU 中的永久性故障 [ 17 ， 26 ， 46 ]，而没有一项研究关注并行性管理单元。在本文中，我们旨在通过提出一种方法来针对一个完全未探索的方面显著提高对 GPU 可靠性的理解：负责并行性管理的 GPU 电路中永久性故障的影响。我们决定专注于调度器、提取和解码器单元，因为 (a) 它们是主要针对并行操作进行优化的特殊 GPU 资源，(b) 影响它们的永久性故障将对代码执行产生不小的影响，(c) 它们无法轻易通过纠错码或硬件冗余进行保护，(d) 它们很可能
![arXiv:2302.07893v2 [quant-ph] 2023 年 9 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\213c85e6263a40f3d8939a5ab8e3b088bff5214a.webp)
arXiv:2302.07893v2 [quant-ph] 2023 年 9 月 29 日
单独捕获的里德堡原子作为可扩展量子模拟和可编程量子计算机开发平台具有巨大潜力。具体而言，里德堡阻塞效应可用于通过编码物理量子比特的低位电子态来促进快速量子比特间相互作用和长相干时间。为了使现有的基于里德堡原子的平台更接近容错量子计算，我们在五个原子系统中展示了高保真状态和电路准备。我们特别展示了量子控制可用于可靠地生成完全连接的簇状态，并模拟基于 Laflamme 等人的“完美量子纠错码”的纠错编码电路 [Phys. Rev. Lett. 77, 198 (1996)]。我们的结果使这些想法及其实现可直接用于实验，并展示了对实验误差的良好噪声容忍度。通过这种方法，我们推动了量子控制在小型子系统中的应用，结合标准的基于门的量子电路，直接、高保真地实现少量子比特模块。
辐射引起的软错误对嵌入式加密算法的影响
密码算法在社会多个领域的日常实践（如电子支付、数据交换）中发挥着关键作用，包括金融、医疗保健和政府机构。与软件解决方案相比，在低级硬件设计中实现密码算法具有一组独特的约束（如硬件和计算资源）和需要优化的额外性能指标（如功耗）。考虑到这些限制，人们在 ASIC [1,2] 和 FPGA [3,4] 中彻底研究了不同的轻量级但强大的优化技术。尽管基于 SRAM 的 FPGA 上的密码实现功能多样且具有成本效益，但它极易受到辐射引起的软错误的影响，因此，对可靠解决方案的研究备受关注 [5] 。在这方面，人们已经使用了不同的缓解技术和实施方案来减少软错误对 FPGA 上实现的密码解决方案的影响 [6] 。例如，Bertoni 等人 [5] 将冗余技术与错误检测码结合使用来检测单比特故障。 Banu 等人 [7] 描述了一种基于汉明纠错码的 AES 容错模型。同样，Wu 等人 [8] 提出了一种低成本的 AES 并发错误检测方法
对抗量子错误：一种综合方法
近期的量子通信协议不可避免地会受到信道噪声的影响，缓解这一问题主要尝试利用多方纠缠或复杂的实验技术等资源。生成多方高维纠缠并不容易。这要求探索可用当前设备实现的现实解决方案。本文特别受生成多方纠缠态的困难的启发，研究了以最小要求实现无误差信息传输。为此，我们提出了一种用于通信的新型信息编码方案。该编码方案基于这样一个事实：大多数噪声信道都会使某些量保持不变。基于这一事实，我们将信息编码在这些不变量中。这些不变量是算符期望值的函数。该信息在噪声信道中不发生改变。值得注意的是，这种方法与其他现有的纠错方案并不冲突。事实上，我们已经展示了如果对逻辑基态的选择施加适当的限制，标准量子纠错码是如何出现的。作为应用，为了说明，我们提出了一个量子密钥分发协议和一个错误免疫信息传输协议。
![arXiv:2111.02345v1 [quant-ph] 2021 年 11 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\49c4a40d3ba97abc565923d1c7981581d3630d82.webp)
arXiv:2111.02345v1 [quant-ph] 2021 年 11 月 3 日
纠错码是为了纠正噪声通信信道中的错误而发明的。然而，量子纠错 (QEC) 有更广泛的用途，包括信息传输、量子模拟/计算和容错。这些促使我们重新思考 QEC，特别是量子物理在编码和解码方面所起的作用。许多量子算法，尤其是近期的混合量子经典算法，只使用有限类型的量子态局部测量，这一事实导致了各种称为量子误差缓解 (QEM) 的新技术的出现。这项工作从几个角度研究了 QEM 的任务。利用一些基于经典和量子通信场景的直觉，我们澄清了 QEC 和 QEM 之间的一些基本区别。然后，我们讨论了噪声可逆性对 QEM 的影响，并给出了一个显式构造，称为 Drazin 逆，用于不可逆噪声，它是迹保留的，而常用的 Moore-Penrose 伪逆可能不是。最后，我们研究了对噪声缺乏充分了解的后果，并推导出可以使用 QEM 降低噪声的条件。
通过连续增强的分布式量子传感......
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征，例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下，节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度，相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度；对于纠缠协议，均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化，即所谓的海森堡缩放比例，而对于没有纠缠的协议，误差则呈 M 1 的比例变化。然而，在存在损耗和其他噪声源的情况下，虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势，但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中，我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性，并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外，之前的分布式传感协议只能测量单个正交，而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
通过连续增强分布式量子传感......
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征，例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下，节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度，相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度；对于纠缠协议，均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化，即所谓的海森堡缩放比例，而对于没有纠缠的协议，误差则呈 M 1 的比例变化。然而，在存在损耗和其他噪声源的情况下，虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势，但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中，我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性，并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外，之前的分布式传感协议只能测量单个正交，而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
![arXiv:2406.02444v1 [quant-ph] 2024 年 6 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6db0a0743206c6bdef245015e9a5685b2f64def6.webp)
arXiv:2406.02444v1 [quant-ph] 2024 年 6 月 4 日
量子纠错 (QEC) 在防止量子系统中的信息丢失方面起着关键作用，并为可靠的量子计算提供了框架。为物理激励的噪声模型识别具有良好代码参数的量子代码仍然是一个有趣的挑战。除了量子比特代码之外，我们在此提出了一类量子比特纠错码，专门用于防止振幅阻尼噪声。具体来说，我们构建了一类四量子比特代码，该代码满足所有单量子比特和一些双量子比特阻尼误差的纠错条件，最高可达阻尼参数 γ 的领先阶。我们设计了一种协议来提取可以明确识别这组错误的综合征，从而产生一种噪声自适应恢复方案，该方案实现了 O(γ 2) 的保真度损失。对于 d = 2 的情况，我们的 QEC 方案与已知的 4 量子比特代码示例及其相关的基于综合征的恢复相同。我们还使用 Petz 恢复图评估了我们这类代码的性能，并注意到与量子比特情况的一些有趣偏差。