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World File Search System误差校正
量子误差校正和大n
玻璃具有既不是整合也不完全混乱的有趣特征。它们在子空间内迅速热量，但由于高自由能屏障，将配置空间划分为分节器，因此在整个空间中热量较慢。过去的作品已将Rosenzweig-Porter（RP）模型视为一种最小的Quantum模型，该模型从本地化到混乱行为过渡。在这项工作中，我们以这样的方式将RP模型融为一体，使其成为一个最小模型，从玻璃状行为转变为混乱行为，我们将其称为“块Rosenzweig-Porter”（BRP）模型。我们在所有时间尺度上计算出大于逆光谱宽度的所有模型的光谱形式因子。虽然RP模型在无情的时间范围内表现出从本地化到神性行为的交叉，而新的BRP模型则从玻璃状到完全混乱的行为跨越了，这是从光谱形式坡道陡峭的变化所看到的。
D.5 量子误差校正
量子相干性很难长时间保持。18 即使与环境的微弱相互作用也会影响量子态，我们已经看到量子态的振幅对量子算法至关重要。在经典计算机上，比特由大量粒子表示（但这种情况正在改变）。在量子计算机上，量子比特由原子级状态或对象（光子、核自旋、电子、捕获离子等）表示。它们很可能与计算机及其环境中与计算无关的状态纠缠在一起，而这些状态是我们无法控制的。量子纠错类似于经典纠错，因为它引入了额外的比特，从而产生了可用于纠正错误的冗余。它与经典纠错的不同之处在于：（a）我们希望恢复整个量子态（即连续振幅），而不仅仅是 0 和 1。此外，错误是连续的，可以累积。（b）它必须遵守不可克隆定理。 （c）测量会破坏量子信息。
量子误差校正和高能量理论
位flip x | a⟩= | a +1⟩相位翻转z | a⟩=（ - 1）a | a bit＆phase flip y | a⟩= i（ - 1）a | A + 1⟩
量子误差校正代码及其几何
摘要。这是一篇旨在向读者介绍量子误差校正的数学和几何形状的说明性文章。存储在量子粒子上的信息受环境的噪声和干扰。quantum-tum误差校正代码允许否定这些效果，以便成功恢复原始量子信息。我们训练会描述必要的量子机械背景，以便能够理解量子误差校正的工作原理。我们继续构建量子代码：第一个Qubit稳定器代码，然后是Qubit非稳定器代码，并在最终代码上具有较高的局部尺寸。我们将深入研究这些代码的几何形状。这允许人们推导代码效率的参数，推断具有相同参数的代码之间的不等性，并为推论某些参数的可行性提供了有用的工具。我们还包括量子最大距离可分离代码和量子MacWilliams身份的部分。
时间相关横向量子误差校正
其中，如果位串 s 中的 1 的个数为偶数/奇数，则该位串为奇偶校验。我们可以将 | Ψ QRC ⟩ 视为奇偶校验状态：字符串的奇偶性决定系数是 α 还是 β 。这种奇偶校验性质使其很容易根据 Z 测量值进行校正。例如，如果在最后一个量子比特上测量 Z，如果结果为 0，则我们只需保留其他 N − 1 个量子比特中的信息；如果结果为 1，则信息仍存储，但我们需要在最后应用 X 门来恢复原始量子比特。该模型的一个关键缺点是它无法根据哪怕一个 X 测量值进行校正，这会导致整个波函数崩溃。当然，已知更复杂的代码 [ 25 ] 可以同时防止 Z 和 X 错误；其中概念上最简单的是 Shor 9 量子比特代码 [ 26 ]。更实际的可能性包括表面码 [27-31]，它更适合物理实现（并且容错性更强）；表面码中至少需要 9 个数据量子位来保护一个逻辑量子位 [31]。在本文中，我们提出了量子重复码的另一种简单替代方案，它解决了重复码的两个缺点，同时保持了其大部分概念简单性。我们的代码由一维、空间局部、时间相关的横向场伊辛模型 (TFIM) 生成。虽然该模型因与基于马约拉纳量子计算的联系而在量子信息论中有着悠久的历史 [32-36]，但在这里我们将指出一种相当不同的方法，即使用 TFIM 对量子位进行鲁棒编码。与重复码一样，我们的代码受到使用奇偶校验态的启发，可以有效地纠正 Z 测量/误差。事实上，[37-39] 中已经强调了 (随机) 横向场 Ising 模型动力学与重复代码中的量子纠错之间的联系。与依赖于 GHZ 态准备的重复代码不同，我们的奇偶校验态可以在幺正动力学下在恒定时间内准备，并且它可以得到一种可以同时纠正 Z 和 X 错误的代码。我们的代码能够在有限时间幺正动力学之后实现这种纠错奇偶校验态，这可以通过与对称保护拓扑 (SPT) 相的联系来理解 [40-42]，尽管这种代码看起来比许多受凝聚态物理启发的代码要简单。我们提出的 TFIM 代码是利用量子系统控制和操控方面取得的最新进展自然实现的。尤其是里德堡原子光镊阵列，由于能够单独控制原子，已被证明是一种高度可调谐的量子应用系统 [13, 43 – 48]。此外，虽然控制原子的初始空间配置已经是一种强大的工具，但现在还可以在保持量子比特相干性的同时移动原子 [49]。这种高度的控制，在空间和时间上，光镊阵列是近期实验中实现 TFIM 码的绝佳平台。本文的其余部分安排如下：我们将在第 2 部分介绍 TFIM 码。在第 3 部分中，我们描述了传统的基于综合征的量子纠错，并展示了 TFIM 码如何在存在 Z 误差的情况下恢复重复码的更传统现象（在我们的基础上），并且还可以通过纠正 X 误差超越它。我们在第 4 部分给出了数值证据，证明 TFIM 码可以直接用于生成更高深度的码。第 5 部分描述了在超冷原子实验中实现 TFIM 码的可行性。
Python量子误差校正模拟器
Qecsim团队由David K. Tuckett在悉尼大学的Stephen Bartlett教授领导的量子计算和信息理论小组中开发。David是量子物理学的博士后研究员，作为专业软件工程师的经验超过13年。
AdS/CFT 对应和量子误差校正
在经典计算中，位翻转错误发生的概率很小，可以使用冗余编码的思想来纠正，即将一个逻辑位编码为多个物理位，然后取逻辑位中出现次数最多的物理位来恢复逻辑位。例如，如果我们用 000 编码 0 并且发生一个错误，那么 100、010 或 001 将允许我们恢复 0。与经典纠错相比，量子纠错面临三大挑战。首先，不可克隆定理指出量子态无法复制，因此不能直接应用冗余编码。其次，任何测量都会破坏量子态的叠加。最后，除了离散的位翻转错误之外，量子态还存在连续错误，例如相移一定角度。事实上，这些挑战是可以克服的，某些错误可以通过量子纠错码 (QECC) 来纠正。QECC 定义了从 k 个逻辑量子位到 n 个物理量子位的映射。
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
量子图像传输算法的量子误差校正效率
由于纳米技术领域的最新发展，一台工作的量子计算机已经成为一种实际的可能性，但是还有很长的路要走[1]。类似的情况发生在Quantum的通信中。光通道在量子通信中是可取的（例如，参见[2-10]）。量子信号传输的概念出现在量子算法研究甚至耳朵的一开始。Abbe Rayleigh衍射极限限制了经典成像方法的空间分辨率。quanth-TUM成像利用光子之间的相关性，以繁殖具有较高分辨率的结构。量子相关的n-photon状态可能超过1 / n的经典限制1 / n的倍数，将其与海森贝格极限相对[11-13]。quanth-tam成像在通信，材料调查，生物学等中都有许多应用。[14 - 17]。在1998年，史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）将注意力转移到了测量问题上，该问题并不能使人们能够使用量子纠缠系统中包含的完整信息。由于这个原因，研究人员试图在构造量子算法（包括量子信息传输算法）的同时避免不必要的测量。它导致在传输系统中使用大量元素。另一个问题是