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量子子程序组合
其中 ¯ qi 是 i 上的平均查询权重——| i ⟩ 上所有查询的平均范数的平方，因此特别地，P i ¯ qi = 1。我们在第 1.2 节中更详细地描述了结果。虽然这样的结果在经典算法中是显而易见的，但在量子算法中却不那么明显。事实上，如果外部算法和子程序是零错误算法，并且我们想将它们组合起来以获得具有该预期运行时间的零错误算法，虽然这在经典情况下再次显而易见，但对于量子算法来说这通常是不可能的 [BdW03]。如果 E [T i ] = µ 是已知常数（关于 i ），那么这个结果就没那么有趣了：我们总是可以在 10 µ 步后停止子程序，根据马尔可夫不等式，这会引入最多 1 / 10 的额外错误概率（我们可以通过对数重复来降低）。然而，如果与经典情况相比，E[Ti]的值在i上变化很大，那么就我们所知，这一结果对量子算法的成立性并不明显，而且这一结果的特殊情况一直是人们努力研究的主题。例如，考虑评估一个不平衡公式，该公式是n个AND的OR，元数为k1，...，kn：f(x(1)，...，x(n))=ORn(ANDk1(x(1))，...，ANDkn(x(n)))，
神经营销研究：广告歌对消费者行为的影响
稿件类型：研究文章研究目的：本研究调查顶级品牌产品的广告歌对消费者行为的影响，通过大脑的短期记忆活动进行评估。设计/方法/方法：数据来自六名参与者，三男三女，年龄19-24岁。使用Contec KT88-1016数字16通道EEG机器和映射系统设备检索数据。通过对短期记忆区域内的EEG通道执行的L2范数能量计算，选择通道以确定最佳通道。研究结果：额叶区域的能量水平高于其他区域，最高点在F4通道。研究发现，产品中的广告歌能刺激短期记忆，影响消费者行为。这种影响可以通过EEG中通道能量的表示得到证明，与一般平均能量值相比，通道能量的值更高。理论贡献/原创性：本研究成功证明，通过广告歌曲刺激的脑电信号可以评估消费者在获得听觉刺激时的行为反应。研究结果明确与激活大脑的短期记忆区域有关。实践者/政策含义：拥有顶级品牌类别的品牌的信号能量高于非顶级品牌。
![arXiv:2211.04868v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 9 日](/simg/1\126e5b8372f6690252371cc4946c07f77a351c04.webp)
arXiv:2211.04868v1 [quant-ph] 2022 年 11 月 9 日
这里{ pi }是概率分布，ρ i A 和ρ i B 分别为子系统A和B的状态，则它是可分离的，否则它是纠缠的。对于2 ⊗ 2和2 ⊗ 3系统，上述问题可以通过Peres-Horodecki准则完全解决：二分状态ρ AB 是可分离的当且仅当它是正部分转置（PPT），即（id⊗T）（ρAB）≥0[6]。然而对于任意维系统，该问题是NP难的[7]。在过去的二十年中，还有其他几个突出的准则。可计算交叉范数或重排准则（CCNR）准则由Rudolph[8]以及Chen和Wu[9]提出。 2006 年，作者提出了局部不确定性关系 (LUR)，并证明 LUR 比 CCNR 准则更强 [10]。2007 年，作者提出了一个基于 Bloch 表示的准则 [11]。随后，张等人提出了增强重排准则 [12]。2015 年，作者提出了一种改进的 CCNR 准则，并证明其比 CCNR 准则更强 [13]。2018 年，尚等人提出了二分状态可分性的充分条件，称为 ESIC 准则 [14]。最近，Sarbicki 等人提出了一类基于状态的 Bloch 表示的可分性准则 [15]。随后，他们证明
基于数值方法的动态补偿的航空操纵器机器人的多任务控制
本文提出了一种用于空中操纵器的控制方案，该方案允许解决不同的运动问题：最终效应器位置控制，最终效应器轨迹跟踪控制和路径遵循控制。该方案具有两个级联的控制器：i）第一个控制器是基于数值方法的最小范数控制器，它仅通过修改控制器引用就可以解决三个运动控制问题。另外，由于空中操纵器机器人是一个冗余系统，即，完成任务具有额外的自由度，可以按层次顺序设置其他控制目标。作为控制的次要目标，提议在任务过程中维持机器人臂的所需配置。ii）第二个级联控制器旨在补偿系统的动力学，其中主要目的是将速度误差驱动到零。提出了机器人系统的耦合动态模型（己谐和机器人臂）。该模型通常是根据力和扭矩的函数开发的。但是，在这项工作中，它是参考速度的函数，这些速度通常是这些车辆的参考。通过相应的稳定性和鲁棒性分析给出了提出的对照算法。最后，为了验证控制方案，在部分结构化的环境中进行实验测试，其空中操纵器与空中平台和3DOF机器人臂相符。
TEM 室内材料的存在导致的电场和磁场扰动
摘要 — 本文详细研究了在不同于自由空间的条件下，即存在代表性铁磁材料和电介质材料的情况下，TEM 室内部电场 (E) 和磁场 (H) 分布对室相应主模式上方和下方的影响。使用 IEC 61967-2（封闭式）和开放式 TEM 室进行了数百 MHz 至 GHz 的模拟和测量。无论频率和 EUT 位置如何，与电介质材料只在其位置局部改变 E（和 H，取决于介电常数）的范数（∣∣。∣∣）不同，室内存在铁磁材料会同时改变∣∣ E ∣∣ 和 ∣∣ H ∣∣ 分布：局部低于主模式频率，全局高于该频率的整个室底部。这表明，由于铁磁材料引起的 ∣∣ H ∣∣ -场的局部失真比 ∣∣ E ∣∣ -场的局部失真具有更强的影响，而不考虑频率、位置和磁损耗。此外，IEC 61967- 2 和 62132-2 标准中提到的在主模频率以下使用 TEM 室的要求可能并不相关，只要同时考虑 EM 场的不均匀性，并在抗扰度测试中将 IC 封装的存在考虑在引脚周围的等效 ∣∣ E ∣∣ -场水平中即可。
得益于行波的复用，人类大脑能够在每个时刻对视觉事件进行编年史编码
图 2. 视觉表征从感觉皮质传播到联想皮质。A. 编码分析得出的相关分数，经过训练可根据刺激角度的正弦和余弦预测脑电图活动。B. 每个点对应于使用最小范数估计从脑电图编码拓扑估计的源。x 轴对应于沿后前方向的源位置。y 轴表示每个源中峰值活动的相对时间（顶部面板）或此峰值的强度（底部面板）。星号表示统计显著性（**：p<.01，***：p < 0.001）C. 与 B 相同的数据，但绘制在皮质表面。颜色表示峰值幅度（例如黑色：幅度 = 各个源的中值幅度）和峰值潜伏期（例如蓝色：峰值在各个源的最早响应的 5% 百分位数内，红色：峰值超过 95% 百分位数）。D. 增量和脑电图幅度之间的相关系数。 E-F. 类似分析 tp BC 应用于编码连续刺激之间变化的大脑反应（Delta）。G. 使用角度（sin+cos）和 delta 获得的交叉验证编码分数（Pearson R）。颜色表示 EEG 通道。结果可以在 https://kingjr.github.io/chronicles/ 上以交互方式显示
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
根据容错阈值对量子逻辑运算进行基准测试
当前用于对噪声量子处理器进行基准测试的方法通常测量平均错误率或过程保真度。然而，容错量子误差校正的阈值是以最坏情况错误率（通过钻石范数定义）表示的，这可能与平均错误率相差几个数量级。解决这种差异的一种方法是使用随机编译 (RC) 等技术对量子门的物理实现进行随机化。在这项工作中，我们使用门集断层扫描对一组双量子位逻辑门进行精确表征，以研究超导量子处理器上的 RC。我们发现，在 RC 下，门错误可以通过随机泡利噪声模型准确描述，而没有相干误差，并且空间相关的相干误差和非马尔可夫误差受到强烈抑制。我们进一步表明，对于随机编译的门，平均错误率和最坏情况错误率相等，并且测量到我们的门集的最大最坏情况误差为 0.0197(3)。我们的结果表明，当且仅当门是通过调整噪声的随机化方法实现的，随机化基准是验证量子处理器的错误率是否低于容错阈值以及限制近期算法的失败率的可行途径。