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World File Search System误差
用于缓解量子误差的开销基准测试管道
零噪声外推 (ZNE) 是一种量子经典混合技术。它运行噪声水平不断增加的量子电路，提取每个电路的期望值，然后使用经典拟合外推无噪声环境中的理想期望值。在 Mitiq 的 ZNE 实现中，有两个相关的经典变量：(1) 用于查找 y 截距（理想期望值）的外推或拟合类型和 (2) 噪声缩放值，它们决定了噪声在运行的每个附加电路中如何增长 [3]。
量子误差校正，耗散稳定的挤压量子量表
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla，建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合，可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6]，从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7]，已经成功利用了储层工程，以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息，即玻孔代码，而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的，它保留了耗散的演化，该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管，也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上，这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此，这不是必需的，因为使用最佳控制脉冲序列[10]，可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制，或者正如最近已证明的那样，已证明，连续变量（CV）通用门集的优化序列[12，13]。因此，为了稳定CAT代码的唯一目的，储层工程是为了唯一的目的。
使用一个量子退火器的误差测量
两端施加相反自旋极化的有限长度铁磁链是最简单的受挫自旋模型之一。在干净的经典极限中，由于边界条件而插入的畴壁以相等的概率存在于任何一个键上，并且简并度恰好等于键数。如果通过横向场引入量子力学，畴壁将表现为盒子中的粒子，并且更倾向于靠近链的中间而不是两端。因此，真实量子退火器的一个简单特征是这些极限中的哪一个在实践中实现。在这里，我们使用具有反平行边界自旋的铁磁链来测试真实通量量子比特量子退火器，并发现与两个预期相反，由于存在有效随机纵向场，发现的畴壁分布不均匀，尽管在量子比特之间的耦合名义上为零时进行了调整以将这些场归零。我们对畴壁分布函数的形式进行了简单的推导，并展示了我们发现的效应如何用于确定表征退火器的有效随机场（噪声）的强度。以这种方式测量的噪声小于单量子比特调谐过程中看到的噪声，但仍然会定性地影响退火器执行的模拟结果。
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
使用充电数据分析对快速充电站进行计量误差估计
摘要 - 快速充电站（FCSS）的电力计量计算器（EEM），是电动汽车（EV）行业的关键基础设施，并且是车辆到网格（V2G）技术的重要载体，是确保公平电能交易的基石。传统的现场验证方法受其高成本和低效率限制的限制，努力与FCS的全球快速扩张保持同步。在响应中，本文采用了数据驱动的方法，并提出了测量绩效比较（MPC）方法。通过利用电荷（SOC）作为介质的估计值，MPC建立了多个FCS的EEM表现的比较链。因此，启用了具有高效率的FCS的EEM错误的估计。此外，本文总结了估计结果的干扰因素，并建立了相应的误差模型和不确定性模型。另外，提出了FCSS中是否存在EEM性能缺陷的一种方法。最后，验证了MPC方法的可行性，结果表明，对于精度级别为2％的FCSS，判别精度超过95％。MPC为FCSS的EEM绩效提供了可行的方法，为公平而公正的电力交易市场奠定了基础。
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8/8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
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b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
外显子组和基因组测序，用于先天性免疫误差
2010年下一代测序（NGS）的出现已经改变了医学，尤其是单基因先天性免疫误差（包括原发性免疫缺陷）（PID）的生长领域。ngs促进了引起疾病的新基因的发现和PID患者的遗传诊断。全外观测序（WES）目前是PID研究和诊断的最具成本效益的方法，尽管整个基因组测序（WGS）具有多种优势。科学或诊断挑战是在数千个NGS调用中选择一个或两个候选变体。变体和基因级计算方法以及免疫学假设可以帮助缩小整个基因组搜索的范围。成功的关键是关于三个关键方面的良好信息遗传假设：遗传方式，临床渗透率和病情的遗传异质性。这确定了搜索策略和候选等位基因的频率截止。随后对候选变异的致病作用的功能验证至关重要。即使没有调味的湿实验室，即使是最新的干燥实验室也无法获得此验证。变化的多种性需要
通过与肌动蛋白相关的先天误差的棱镜在免疫细胞中重塑肌动蛋白
中国广州太阳大学医学院1宗医学院。2库里研究院，PSL大学，索邦大学，CNRS UMR3244，遗传信息动态，法国巴黎。3个细胞综合生物学研究所（I2BC），巴黎 - 萨克莱大学，CEA，CNRS，GIF-SUR-YVETTE，法国。4Écolenormalesupérieure（ibens），Écolenormalesupérieure，CNRS，INSERM，PSL大学，法国巴黎，法国，典型的NormaleSupérieure（Ibens）。5表观遗传学和细胞命运CNRS UMR7216法国巴黎的巴黎大学大学。6现在的地址：法国基因组稳定性和癌症的巴黎 - 萨克莱大学CNRS UMR9019 Institut Gustave Roussy，法国Vilejuif。7这些作者同样贡献：Xia Wu； Yaqun Liu。✉电子邮件：olivier.hyrien@bio.ens.psl.eu; chunlong.chen@curie.fr; nataliya.petryk@gustaverssy.fr
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。