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谁能得到什么：经济，相对收益和英国退欧
摘要关于基于经济和文化的民粹主义支持的驱动力一直存在一场激烈的辩论。本文认为经济关注很重要，但是它们是通过社会群体的相对成就和损失来实现的。在英国管理的一项大型代表性调查中使用新的调查项目，它表明，公民对少数民族外部群体的经济评估 - 关于该集团在12个月前的局势以及对英国白人英国群体的经济状况的评估 - 是对英国脱欧的支持。结果，对事先全民投票，移民态度和文化情绪非常有力的结果扩展了收入群体和民族认同力量。将分析扩展到对当地社区和伦敦之间地理室内和群体外部和外部的比较，为该论点提供了更多支持。相对基于群体的经济学的含义对于更广泛地了解英国脱欧和对民粹主义的支持来源很重要。
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
介子-氟耦合系统中的信息和退相干......
量子系统的幺正演化保持了其相干性，但系统与其环境之间的相互作用会导致退相干，即系统中存储的量子信息被降解的过程。植入氟化物晶体的自旋极化正电荷介子实现了这种相干量子系统，介子和最近邻氟核自旋的纠缠导致介子极化的振荡时间依赖性，可以检测和测量。在这里，我们表明，更远的核自旋的退相干效应可以定量建模，从而可以非常详细地描述将介子-氟“系统”与其“环境”耦合的退相干过程，并使我们能够在量子信息降解时跟踪系统熵。这些结果显示了如何精确量化植入氟化物晶体中量子纠缠态的介子的自旋弛豫。
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
反 PT 对称量子比特：退相干和纠缠熵
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
量子信息扰乱动力学中的退相干标度转变
为了开发量子技术，可靠地处理量子信息需要精确控制非平衡多体系统。这是一项极具挑战性的任务，因为量子态对外部扰动的脆弱性会随着系统规模的增大而增加。在这里，我们报告了一系列实验性量子模拟，这些模拟量化了受控汉密尔顿演化对驱使系统偏离目标演化的扰动的敏感性。基于非时间有序关联，我们证明过程保真度的衰减率随着关联量子比特的有效数量 K 的增加而增加，即 K α 。作为扰动强度的函数，我们观察到两个不同动力学状态之间指数 α 的退相干缩放转变。在低于临界扰动强度的极限情况下，指数 α 急剧下降到 1 以下，并且可控制的量子比特数没有固有限制。量子信息受控动力学的这种弹性量子特性有望实现对大型量子系统的可靠控制。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
使用量子退火器解决最小生成树问题
摘要 — 量子退火 (QA) 是一种不同于门模型量子计算的技术。本研究提出了一种在量子退火器上解决最小生成树 (MST)（或最小权重生成树）问题的新技术。该问题之所以受到关注，是因为它在聚类、无监督学习、网络设计和图像处理等领域都有应用。量子云计算的出现为普通社区提供了以前无法使用的量子计算工具。D-Wave 系统最近发布了对其量子退火器类型硬件的云访问，该项目利用该硬件为 MST 问题提供了一种新颖的解决方案。索引术语 — 量子计算、D-Wave 系统、量子算法、最小生成树 (MST)、聚类、无监督学习。
量子信息扰乱动力学中的退相干标度转变
为了开发量子技术，可靠的量子信息处理需要精确控制非平衡多体系统。这是一项极具挑战性的任务，因为量子态对外部扰动的脆弱性会随着系统尺寸的增加而增加。在这里，我们报告了一系列实验性量子模拟，这些模拟可以量化受控汉密尔顿演化对驱使系统偏离目标演化的扰动的敏感性。基于非时间序相关性，我们证明过程保真度的衰减率随着相关量子比特的有效数量 K 的增加而增加，即 K α 。作为扰动强度的函数，我们观察到两个不同动力学区域之间指数 α 的急剧退相干缩放转变。在低于临界扰动强度的极限情况下，可以高保真度控制的量子比特数量没有固有限制。这可能表明，如果扰动能够保持在这个临界阈值以下，那么对大型量子系统的可靠控制是可能的。
开放马约拉纳系统中的退相干 - DROPS
与热浴耦合会导致存储的量子信息退相干。对于高斯费米子系统（线性或高斯光学的费米子模拟），这些动力学可以通过系统协方差矩阵的演化优雅而高效地描述。将系统和浴都视为高斯费米子，我们观察到退相干发生的速率与浴温度无关。此外，我们还考虑了动力学为马尔可夫的弱耦合状态。我们完全以协方差矩阵的语言对马尔可夫主方程进行了微观推导，其中温度独立性仍然明显。这与其他场景中看到的行为截然不同，例如当费米子与玻色子浴相互作用时。我们的分析适用于许多马约拉纳费米子系统，这些系统被誉为非常稳健、拓扑受保护的量子比特。在这些系统中，有人声称通过降低温度可以指数地抑制热退相干，但我们发现高斯退相干无法通过冷却消除。