XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误差概率
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
迈向最佳量子范围：...
量子信息理论为任何信息处理任务设置了最终限制。在发现和激光雷达中，可以通过检测接收器的不同状态来测试目标的存在或不存在。在这封信中，我们使用量子假设测试对未知的相干返回信号，以得出单发范围实验的对称和非对称误差概率的限制。我们设计了一个独立于该范围的单个测量值，在某些情况下，量子结合，而对于其他范围则是接近它的最佳测量。这项工作弥合了量子信息与量子传感和工程之间的差距，并将有助于设计更好的传感器，并为确定其他量子任务的实用限制树立途径。
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。
方法学用于计算量子键分布系统同步时间的平均时间，并通过图形分析方法降低长度的量子键分布的站点
摘要。提出了一种方法，用于计算量子密钥分布系统（QKD）站的平均进入时间，并通过降低长度的纤维通信线（focl）的段进行顺序进行轮询。构建了对光子脉冲的顺序搜索的状态图和过渡图。是为了找到检测光子脉冲的概率，进入站点同步的平均步骤数，步骤数的差异以及进入连接的平均时间的平均步骤数。注意到，当焦点分为长度降低的部分时，黑暗电流脉冲（DCP）的水平会显着降低。后者允许减少光电探测器的错误警报的概率。对所获得的结果的分析表明，在算法 - 模拟的情况下，提出的算法进入同步时间的时间比进入站点的通信所需的时间少3倍。获得的结果表明有可能增加焦点的长度，同时确保同步误差概率在0.01的水平上的值。
使用量子计算校正误差
新德里，印度摘要 - 量子误差校正（QEC）是保护量子信息免受反矫正和错误的重要技术。这涉及算法和技术的设计和实施，以最大程度地降低错误率并提高量子电路的稳定性。QEC中的关键参数之一是错误纠正代码的距离，该代码确定了可以纠正的错误数量。另一个重要参数是误差概率，它量化了量子系统中发生错误的可能性。在这种情况下，仿真扫描的目标像代码中执行的模拟是为了研究QEC代码的性能，以确定距离和错误概率的不同值，并优化代码以最大程度的准确性。通过改变这些参数并观察代码的性能，研究人员可以深入了解如何设计更好的代码并提高量子计算系统的可靠性。我们还讨论了量子计算需要解决的挑战，以实现其在解决实际错误纠正问题方面的潜力。
![arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2bdcf3e4077df3ab2011c6978b2332325df8ef44.webp)
arxiv：2302.06870v3 [Quant-ph] 2024年5月14日
嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代的主要重要特征之一是正确评估和考虑错误。在本文中，我们分析了当前（IBM）量子计算机中误差的主要来源，并提出了一个有用的工具（TED-QC），旨在促进任何量子电路预期的总误差概率。我们将这种总误差概率作为估计NISQ时代富达的下限的最佳方法，避免了将量子计算与任何经典计算进行比较的必要性。为了对比我们的工具的鲁棒性，我们计算了三种不同的量子模型中可能发生的总误差概率：1）ISING模型，2）量子相估计（QPE）和3）Grover的算法。对于每个模型，对参考模拟器的结果进行计算和基准测试，这是代表性和统计上显着的样本大小的误差概率的函数。在99％的情况下，分析令人满意。此外，我们研究了误差缓解技术如何消除测量过程中引起的噪声。这些结果已经计算为IBM量子计算机，但是工具和分析都可以轻松地扩展到任何其他量子计算机。
钻石量子处理器的优化
抽象的钻石量子处理器由氮气散布中心和周围的核自旋组成，一直是室温量子计算，量子传感和显微镜的显着进步的关键。这些处理器的优化对于开发大型钻石量子计算机以及下一代增强的量子传感器和显微镜至关重要。在这里，我们提供了一个多量子钻石量子处理器的完整模型，并开发了一种用于设计栅极脉冲的半分析方法。此方法在存在随机控制误差的情况下优化了门的速度和实现，并且与反馈优化例程很容易兼容。从理论上讲，对于单量门门，在接近10-5的限制中，并确定了证据表明，这也可以实现两倍的CZ门。因此，我们的方法将控制误差的效果降低到高细胞未对准的误差和处理器内部固有的不可避免的破坏性。开发了这种最佳控制后，我们通过计算量子傅立叶变换来模拟钻石量子处理器的性能。我们发现，模拟的钻石量子处理器能够以低误差概率实现快速操作。
实现在距离三个表面代码
量子计算机有望解决使用常规方法[1]棘手的计算问题。对于容忍故障操作的量子计算机必须纠正由于不可避免的破坏和有限的控制精度而导致的错误[2]。在这里，我们使用表面代码证明了量子误差校正，该误差校正以其对误差极高的容忍度而闻名[3-6]。使用超导电路中的17个物理Qubits，我们用距离三个距离检测实验的距离三个逻辑量子量子进行编码量子信息[7-9]。在误差校正周期中仅占1。1 µ s，我们证明了逻辑量子量的四个基本状态。反复执行周期，我们使用误差模型方法中的最小重量匹配算法测量并解码比特和相挡误差综合症，并在后处理中应用更正。当拒绝检测到泄漏的实验运行时，我们发现每个周期的较低误差概率为3％。我们设备的测量特性与数值模型非常吻合。我们证明了重复，快速和高性能量子误差校正周期，以及离子陷阱的最新进展[10]，支持我们的理解，即实际上可以实现耐断层量子计算。
一种基于转换的量子物理合成方法，用于最近的邻居体系结构
摘要：量子回路的物理合成概念，即合成和物理设计过程之间的相互作用，是在我们以前的工作中首次引入的。这个概念激发了我们提出的一些技术，这些技术可以最大程度地减少在最近邻居建筑上运行电路所需的额外插入交换操作的数量。最小化掉期操作的数量可能会降低量子电路的延迟和误差概率。着眼于这个概念，我们提出了一种基于转换规则的物理综合技术，以减少最近邻里建筑中交换操作的数量。将电路的Qubits映射到目标体系结构提供的物理量子位之后，我们的过程被此映射信息提供了。我们的方法使用获得的位置和调度信息将某些转换规则应用于原始Netlist，以减少在体系结构上运行电路所需的额外交换门的数量。我们遵循两项政策，以应用转换规则，贪婪和基于仿真的策略。仿真结果表明，与文献中最好的基于贪婪和基于模拟的基于基于通量的策略，该提出的技术分别将额外掉期操作的平均数量降低了约20.6％和24.1％。
无内存的双静态ISAC
摘要 - 本文以双静态雷达为特征的集成传感和通信（ISAC）系统的基本限制，其中雷达接收器位于发射器附近，并根据发射机的通道输入和反向散射信号估算或检测状态。考虑了两个模型。在第一个模型中，无内存状态序列是根据固定分布分布的，雷达接收器的目的是重建以最小可能的失真为例。在第二个模型中，根据p s或q s分配无内存状态，雷达的目标是检测此基本分布，以便错过检测误差概率具有最大的指数衰减率（最大Stein指数）。与以前的结果相似，我们的基本限制表明，传感和交流之间的权衡仅源于传播的代码字的经验统计，从而影响了这两种性能。主要的技术贡献是两个有力的相反证明，这些证明具有通信误差的所有概率ϵ和过度延伸的概率或误报概率Δ求和到小于1，ϵ +Δ<1。这些证据基于典型序列集的两个平行更改参数，一个量化的更改以获取所需的通信速率绑定，第二个用于绑定传感性能。