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World File Search System经典
量子计算机中的经典混沌
量子计算硬件的发展面临着这样的挑战：当今的量子处理器由 50-100 个量子比特组成，其运行范围已经超出了经典计算机的量子模拟范围。在本文中，我们证明，模拟经典极限可以成为一种有效的诊断工具，用于诊断量子信息硬件对混沌不稳定性的影响，从而有可能缓解这一问题。作为我们方法的试验台，我们考虑使用 transmon 量子比特处理器，这是一个计算平台，其中大量非线性量子振荡器的耦合可能会引发不稳定的混沌共振。我们发现，在具有 O（10）个 transmon 的系统中，经典和量子模拟会导致相似的稳定性指标（经典 Lyapunov 指数与量子波函数参与率）。然而，经典模拟的一大优势是它可以应用于包含多达数千个量子比特的大型系统。我们通过模拟所有当前的 IBM transmon 芯片（包括 Osprey 一代的 433 量子比特处理器以及具有 1121 个量子比特的设备（Condor 一代））展示了此经典工具箱的实用性。对于实际的系统参数，我们发现 Lyapunov 指数随系统规模而系统性地增加，这表明更大的布局需要在信息保护方面付出更多努力。
经典密码学-CSE IITM
saGsfied: • P is a finite set of possible plaintexts • C is a finite set of possible ciphertexts • K , the keyspace , is a finite set of possible keys • E is a finite set of encrypGon funcGons • D is a finite set of decrypGon funcGons • ∀ K ∈ K EncrypGon Rule : ∃ e K ∈E和decrypgon规则：∃dk∈D使得（e k：p→c），（d k：c→p）和∀x∈P，d k（e k（x））= x。
现代方法，经典约束
[1] Jimmy Lei BA，Jamie Ryan Kiros和Geoffrey E. Hinton。层归一化。2016。Arxiv：1607.06450 [Stat.ml]。[2] Nanxin Chen等。Wavegrad：估计波形产生的梯度。2020。Arxiv：2009.00713 [Eess.as]。[3]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。在CIFAR-10上训练扩散模型。在线。2024。URL：https：//colab.research.google.com/drive/1ijkrrv-d7bosclvkhi7t5docryqortm3。[4]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。v-diffusion。在线。2024。URL：https： / / github。com/crowsonkb/v-diffusion-pytorch/blob/master/diffusion/utils.py。[5] Ekin D. Cubuk等。randaugment：实用的自动化数据增强，并减少了搜索空间。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。 [6] Yann N. Dauphin等。 通过封闭式卷积网络进行语言建模。 2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。 [7] Mostafa Dehghani等。 通用变压器。 2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。[6] Yann N. Dauphin等。通过封闭式卷积网络进行语言建模。2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。[7] Mostafa Dehghani等。通用变压器。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。[8] Yilun Du和Igor Mordatch。基于能量的模型中的隐性产生和概括。2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。[9] Ian J. Goodfellow等。生成对抗网络。2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。[10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。高斯错误线性单元（Gelus）。2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。[11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。剥离扩散概率模型。2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。[12] Jonathan Ho和Tim Salimans。无分类器扩散指南。2022。ARXIV：2207.12598 [CS.LG]。[13]安德鲁·霍华德（Andrew Howard）等人。搜索MobilenetV3。2019。Arxiv：1905.02244 [CS.CV]。[14] Andrew G. Howard等。 Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。 2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。[14] Andrew G. Howard等。Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。[15] Forrest N. Iandola等。squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。[16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。[17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。[18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。亚当：一种随机优化的方法。2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。[19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。[20] Diederik P. Kingma等。变化扩散模型。2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。[21] Zhenzhong Lan等。albert：一个精简版的语言表示学习。2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。[22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。重量衰减正则化。2019。Arxiv：1711.05101 [CS.LG]。[23] Preetum Nakkiran等。深度下降：更大的模型和更多数据损害。2019。Arxiv：1912.02292 [CS.LG]。[24] Alex Nichol和Prafulla Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021。Arxiv：2102.09672 [CS.LG]。[25] Aaron van den Oord，Nal Kalchbrenner和Koray Kavukcuoglu。像素复发性神经网络。2016。Arxiv：1601.06759 [CS.CV]。[26] Prajit Ramachandran，Barret Zoph和Quoc V. Le。搜索激活功能。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。 [27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。 差异推断与归一化流量。 2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。[27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。差异推断与归一化流量。2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。
通过受监测的经典调解人
量子纠缠是量子粒子之间无法通过局部操作和经典通信增加的量子粒子之间的一种形式。因此，有人提出，仅通过培养基相互作用的探针之间的量子纠缠增加意味着媒体的非经典性。的确，在某些关于初始状态的假设下，探针之间的纠缠增益表明调解器中的量子相干性。作为这样的假设，还有其他初始状态，仅通过与经典调解人的局部相互作用导致探针之间的纠缠。在此过程中，任何探针与其他系统的其余部分之间的初始纠缠“流过”经典调解人，并在探针之间定位。在这里，我们从理论上表征了通过经典介质的最大纠缠增益，并使用液态NMR光谱法实验证明，量子相关性的光学生长是在两个核自旋速度之间通过经典状态下通过介体相互作用的核自旋速度之间的。我们还监视了介体，以强调其经典特征。在这里注意到没有生成新的纠缠，而是在系统中已经存在或本地化了两个探针量子器之间的相关性。我们的结果表示
经典和...的一次性量子纠错
量子纠错 (QEC) 是一种保护信息免受量子噪声影响的方法，是量子信息处理的核心概念之一 [1-3]。由于量子系统与环境的相互作用无法控制，不可避免地会产生噪声，因此 QEC 在量子通信、密码学和计算方面有着广泛的应用。近年来，QEC 也为基础物理学提供了新的见解，为更好地理解量子多体现象如拓扑序 [4-6]、黑洞信息悖论 [7-9] 以及量子混沌与量子引力之间可能存在的对偶性 [10-16] 提供了视角。关于 QEC 的核心问题之一是，原则上可以保护多少信息免受给定噪声的影响。由于任何量子噪声都是由量子信道形成的，量子通道容量定理可以回答这个问题。根据需要保护的信息类型（量子或经典）和可用资源（如纠缠），已经进行了大量研究 [17-24]。对于有噪声量子信道无限次使用的渐近场景，这些结果在文献 [ 25 ] 中合并为一个统一公式。然而，渐近结果仅适用于编码和解码能够以连贯方式应用于大量量子比特的情况，这导致实验演示和实际应用于基础物理的困难。相比之下，最近的研究在不考虑渐近极限的情况下进行了分析，
当纠缠遇上经典通信
摘要 — 量子隐形传态是量子互联网的关键通信功能，它允许“传输”量子位，而无需物理转移存储量子位的粒子。量子隐形传态是由量子纠缠作用实现的，量子纠缠是一种有点违反直觉的物理现象，在经典世界中没有直接对应物。因此，必须重新设计经典通信系统模型的概念，以解释量子隐形传态的特殊性。这种重新设计是构建任何有效量子通信协议的关键先决条件。本文旨在阐明这一关键概念，目的是让读者：i）认识到经典信息传输与量子信息隐形传态之间的根本区别；ii）理解量子隐形传态背后的通信功能，并掌握这些功能的设计和实际应用中的挑战；iii）承认量子信息会受到一种称为量子退相干的噪声过程的有害影响。这种不完美在经典世界中没有直接的对应物；iv）认识到如何为量子互联网的设计和使用做出贡献。索引术语 — 量子通信、量子互联网、量子噪声、量子隐形传态、纠缠。
