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World File Search System误差模型
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验使用传统的伪距冗余实时误差分析获得了位置误差估计，并对其进行了地面实况分析。利用这些地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算出的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。这种动态范围误差模型有效地减少了观测到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验对使用伪距冗余的传统实时误差分析获得的位置误差估计进行了地面实况分析。利用此地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。该动态范围误差模型有效地减少了观察到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
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。
考虑三维飞行器挠度角的机载分布式POS传递对准方法
摘要 为满足多点运动参数测量的需求，机载分布式定位定向系统（POS）依赖于高精度主系统到从系统的传递对准来获取所有点的高精度运动参数。分布式POS的关键问题是确定一种适当处理飞行器挠曲的方法，实现高精度传递对准。本文首先分析了飞行器挠曲对机载对地观测传递对准精度的影响，在此基础上建立了考虑三维挠曲角的传递对准误差模型，提出了一种基于参数辨识无迹Rauch-Tung-Striebel平滑器（PIURTSS）的传递对准。仿真结果表明，基于PIURTSS的传递对准方法可有效提高估计精度。
一种用于机载分布式 POS 的传递对准方法...
摘要 机载分布式定位定向系统（POS）可以满足多点运动参数测量的需求。它依赖于从高精度主系统到从系统的传递对准来获得所有点的高精度运动参数。分布式POS的一个关键问题是确定适当处理飞行器挠曲的方法，实现高精度传递对准。本文首先分析了飞行器挠曲对机载对地观测传递对准精度的影响。在此基础上，建立了考虑三维挠曲角的传递对准误差模型，并提出了一种基于参数识别无味Rauch-Tung-Striebel平滑器（PIURTSS）的传递对准。仿真结果表明，基于PIURTSS的传递对准方法有效提高了估计精度。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
神经科学中的自适应内部模型
我们从经典调节器理论开始，该理论的特点是已知被控对象以及已知的扰动和参考信号频率内容。然后，我们从小脑建模的角度来研究经典调节器理论，发现它有几个方面并不太适合这项工作。最重要的是不切实际的假设，即被控对象和外系统参数是先验已知的。更微妙的问题来自于这样一个事实，即经典调节器理论是在输出和误差测量被视为持久性的环境中发展起来的，而这一假设在大脑中是无效的。接下来，我们回顾自适应控制理论，按误差模型来组织。主要的控制理论工具出现在第 5 部分，作为经典调节器理论和自适应控制的综合，我们在其中介绍了几种自适应内部模型设计。
迈向经典错误校正量子内存
基于数值优化的实现实际设备门和参数，我们研究了相位频率（重复）代码的性能，该代码在载有单粒细胞量子量子的线性芯片（GAAS）量子点的线性阵列上。我们首先使用电路级别和现象学噪声的简单误差模型来检查代码的预期性能，例如，报告的电路级去极化噪声阈值约为3％。然后，我们使用最大样本和最小匹配的解码器进行密度 - 矩阵模拟，以研究实现真实设备的消除，读出误差以及准危机以及快速门噪声的效果。考虑到量子读数误差与dephasing时间（t 2）之间的权衡，我们确定了位于实验范围内的相位闪光代码的子阈值区域。
睡眠慢波活动与健康年轻男性髓磷脂的体内估计之间的关联
在开放式云的IBM量子设备上进行的摘要实验用于使用[4、2、2]编码的栅极序列来表征其容错。在IBMQ_BOGOTA和IBMQ_SANTIAGO设备中激活了多达100个逻辑门，我们发现[4,2,2,2]代码的逻辑门集可以被视为大于10门的门序列的故障耐受性。但是，某些电路不满足容错标准。在某些情况下，编码的门序序列显示出高的错误率，该误差率在≈0处较低。1，因此，这些电路中固有的误差无法通过经典后选择来减轻。实验结果与简单错误模型的比较表明，主要的门错误不能以流行的Pauli误差模型来表示。最后，当测试的电路仅限于产生较低尺寸的输出状态的电路时，评估容错标准是最准确的。