XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误差概率
量子处理器中量子比特数字误差的半经典分析简介
摘要：近年来，量子计算机的发展取得了显著的进展。为进一步发展，阐明量子噪声和环境噪声引起的误差的性质非常重要。然而，随着量子处理器系统规模的扩大，人们指出会出现一种新型的量子误差，如非线性误差。信息论中如何处理这种新效应尚不清楚。首先，应该明确量子比特误差概率的特征，作为信息论中的通信信道误差模型。本文旨在综述信息论者未来可能面临的量子噪声效应的建模进展，以应对上述非平凡误差。本文解释了一个信道误差模型来表示由于新量子噪声引起的误差概率的奇怪性质。通过该模型，给出了由量子递归效应、集体弛豫和外力等引起的误差概率特征的具体例子。因此，我们无需经历复杂的物理现象就能理解经典信息论中不存在的误差概率奇怪特征的含义。
基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。
phins紧凑型系列
（1）CEP：50％的循环误差概率。DVL辅助位置精度取决于DVL性能。（2）典型的性能，取决于外部传感器特性（3）RMS值。（4）割线latitute = 1 / cosine latitude < / div>
慢速磁动力学中自旋惯性的可观察效应
landau-lifshitz-gilbert（LLG）方程，用于对铁磁体中的磁动力学进行建模，默认假设与自旋进液相关的角动量可以立即放松，而当真实或有效的磁场导致进液的实际或有效的磁场时，则可以关闭。对“自旋惯性”的这种忽视是非物理的，会违反节能。最近，修改了LLG方程以说明惯性效应。然而，共识似乎是，在慢速磁力动力学中，这种效果随着时间的流逝而言是不重要的，比角动量的放松时间更长，这通常在铁磁体中很少fs至〜100 ps。在这里，我们表明，即使在缓慢的磁动力学中，自旋惯性也至少有一个非常严重且可观察到的作用。它涉及与用外部试剂（例如磁场）翻转纳米级铁磁铁磁化相关的开关误差概率。当场强接近开关的阈值时，开关可能需要〜ns，这比角动量放松时间长得多，但是在开关误差概率中感觉到了自旋惯性的效果。这是因为开关轨迹的最终命运，即无论是导致成功还是失败，当由于旋转惯性造成的坚果动力学时，在开关动作的前几个PS中发生的事情会影响。自旋惯性增加了误差概率，这使开关更容易出错。这具有至关重要的技术意义，因为它与磁逻辑和记忆的可靠性有关。
手册 – 数字无线电中继系统 - ITU
4.2.2 调制和解调................................................................................................ 135 4.2.2.1 基本原理 .............................................................................................. 135 4.2.2.2 线性调制方案............................................................................... 136 4.2.2.3 非线性调制方案............................................................................... 138 4.2.2.4 编码调制....................................................................................... 139 4.2.2.5 频谱整形....................................................................................... 141 4.2.2.6 加性高斯白噪声信道的误差概率。2.6.4 高性能天线......................................................................................... 194 4.2.6.5 馈线系统基本原理.................................................................... 197 4.2.6.6 系统复用滤波器............................................................................. 203
训练量子测量装置以辨别未知的非正交量子态
在这里，我们研究解码通过未知量子态传输的信息的问题。我们假设 Alice 将字母表编码为一组正交量子态，然后将其传输给 Bob。然而，介导传输的量子通道将正交状态映射到非正交状态，可能混合。如果没有准确的通道模型，那么 Bob 收到的状态是未知的。为了解码传输的信息，我们建议训练测量设备以在鉴别过程中实现尽可能最小的误差。这是通过用经典通道补充量子通道来实现的，经典通道允许传输训练所需的信息，并采用抗噪声优化算法。我们在最小误差鉴别策略的情况下演示了训练方法，并表明它实现了非常接近最优误差概率。特别是，在两个未知纯态的情况下，我们的建议接近 Helstrom 界限。对于更高维度中的大量状态，类似的结果也成立。我们还表明，减少训练过程中使用的搜索空间可以大大减少所需资源。最后，我们将我们的建议应用于相位翻转通道达到最佳误差概率的准确值的情况。
手册 – 数字无线电中继系统 - ITU
4.2.2 调制和解调................................................................................................ 135 4.2.2.1 基本原理 .............................................................................................. 135 4.2.2.2 线性调制方案............................................................................... 136 4.2.2.3 非线性调制方案............................................................................... 138 4.2.2.4 编码调制....................................................................................... 139 4.2.2.5 频谱整形....................................................................................... 141 4.2.2.6 加性高斯白噪声信道的误差概率。2.6.4 高性能天线......................................................................................... 194 4.2.6.5 馈线系统基本原理.................................................................... 197 4.2.6.6 系统复用滤波器............................................................................. 203
自适应程序用于区分任意张量量量子状态
摘要 - 量子状态之间的歧视是量子信息理论中的一项基本任务。给定两个量子状态ρ +和ρ-，HELSTROM的测量区分它们的误差概率最小。然而，发现和实现HELSTROM测量值对许多量子位上的量子状态可能具有挑战性。由于这种困难，人们对识别接近最佳的局部测量方案非常有兴趣。在这项工作的第一部分中，我们概括了Acin等人的先前工作。（物理。修订版A 71，032338），并证明使用贝叶斯更新的本地贪婪（LG）方案可以最佳区分任何两个可以写成任意纯状态的张量产物的状态。然后，我们表明，相同的算法无法以消失的误差概率（即使在较大的子系统限制中）区分混合状态的张量产物，并引入了一种局部刺激（MLG）方案，并严格效果更好。在这项工作的第二部分中，我们将这些简单的本地方案与一般动态编程（DP）方法进行比较。DP方法发现了一系列最佳的局部测量和子系统测量的最佳顺序，以区分两个张量产生状态。1