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World File Search System量子噪声
Kerr Combs的新兴正交晶格
正交晶格是挤压真空字段的一个耦合阵列，它在塑造多模光光的量子特性方面为新途径提供了新的途径[1-3]。在非热，非耗散物理学的框架内描述了这种晶格，并表现出有趣的晶格现象，例如晶格异常点，边缘状态，纠缠和非赫米特式皮肤效应，从根本上构成基本的新方法，以控制量子量量子流量[1,4]。非线性谐振器适用于研究多模配的过程和挤压，在χ（2）和χ（3）材料[5-12]中是非疾病的，但观察到光子正准晶格中的非柔米晶状体现象。非常明显的是，在耗散性的Kerr Microcombs [13]中，它彻底改变了光子技术，这种晶格出现并控制了导致梳理形成的量子噪声。因此，它们是一个独特的机会，可以实现正交晶格，并研究和操纵多模量子噪声，这对于任何量子技术至关重要。在这里，我们第一次在光子正交晶格中实验研究了非炎性晶格效应。我们的光子正交晶格出现在Kerr微型炸弹过渡中，使我们能够观察到分散对称性，频率依赖性挤压超模型和在集成设置中的非Hermitian Lattice Physics之间的基本连接。我们的工作符合两个主要领域，量子非官员物理和kerr梳子，并为利用耗散的Kerr梳子打开了大门，以实验探索量子量子量子的富含非热的物理学，并开发新工具，以研究Kerr Combs的量子噪声和形成的新工具。
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。
量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正
评估NISQ ERA设备中噪声对变异量子电路的影响
摘要 - 量子量的有限供应和明显的量子噪声对嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代的量子算法的能力施加了限制。NISQ设备具有多种应用，例如变分量子电路（VQC），它为困难优化和机器学习问题提供了答案。本文对NISQ环境中的量子变量分类进行了详尽的研究，重点是理解噪声对各种特征地图和VQC的影响。我们使用各种数据集评估量子分类器的有效性，从直接的二进制分类问题到更复杂的任务。我们的结果揭示了在减轻噪声效果，识别即使在嘈杂的情况下也表现出鲁棒性的特定量子电路设计中特征图和变异电路选择发挥作用的关键作用。为了强调量子机学习在解决NISQ设置中的复杂问题中的潜力，本研究强调了特征映射选择，变化电路设计，数据集复杂性和量子噪声之间的微妙相互作用。索引项 - 各个量子电路，NISQ设备，噪声，特征图，量子分类器。
通过弱测量和量子测量逆转保护具有记忆的量子信道上的两量子比特纠缠
基于弱测量和量子测量反转（WMR）的量子技术，我们提出了一种保护纠缠的两量子比特纯态免受四种典型的带记忆量子噪声信道影响的方案，即 。e 。，振幅衰减通道，相位衰减通道，比特翻转通道和去极化通道。对于给定的初始状态 | ψ ⟩ = a | 00 ⟩ + d | 11 ⟩ ，发现 WMR 操作确实有助于保护纠缠免受上述四种带记忆量子信道的影响，并且系数 a 较小时 WMR 方案的保护效果更好。对于另一初始状态 | φ ⟩ = b | 01 ⟩ + c | 10⟩，无论系数b是多少，保护方案的效果都是一样的，并且WMR操作可以保护有记忆的振幅衰减信道中的纠缠。此外，无记忆的量子噪声信道中的纠缠保护效果比有记忆信道的结果更好。对于|ψ⟩或|φ⟩，我们还发现记忆参数对抑制纠缠猝死有显著作用，初始纠缠可以被大幅度放大。另一个更重要的结果是，通过计算和讨论，找到了并发性、记忆参数、弱测量强度和量子测量反转强度之间的关系。这为系统在噪声信道中保持最大纠缠提供了有力的基础。
支持 NASA 空间通信和导航计划的地面站 1 概述
恒定面积抛物面天线和反射镜的远场角波束宽度与发射信号的波长成正比。因此，天线或透镜的发射信号功率分布在与波长平方成正比的立体角上，即到达接收器的信号功率与频率平方成正比。对于给定的发射孔径尺寸，频率越高，到达接收器的信号功率越大。接收器噪声也会随着频率的增加而增加。在光频率下，与频率成正比的量子噪声占主导地位。在射频下，量子噪声微不足道：其他不随频率强烈变化的噪声源占主导地位。因此，首先，接收器噪声与频率成正比。由于接收信号功率与频率平方成正比，接收器信噪比 (SNR) 与频率成正比。无差错通信的最大可能速率会随着接收的 SNR 而增加。这是光通信的主要优势。迄今为止，NASA 使用的最高下行射频通信频率是深空 Ka 波段下行频率 32 千兆赫 (GHz)。典型的下行光波长为 1550 纳米 (nm)，相当于 193.5 太赫兹 (THz) 的频率。因此，光与射频频率之比为 193.5 THz/32 GHz，约为 6000。在其他所有条件相同的情况下，1550 nm 光通信系统的接收器 SNR 有可能比 Ka 波段系统高 6000 倍。
转置通道方法近似量子误差校正
让我们想象一台量子计算机。其目的是利用典型的量子力学效应（即叠加或纠缠）对量子信息执行操作。如果我们对量子信息进行操作，我们就无法防止量子信息受到某种量子噪声（如退相干）的影响。因此，我们希望实现一种对量子噪声具有鲁棒性的量子计算。此时，量子纠错领域应运而生。本学士论文的目的是给出一种通过转置信道近似量子纠错条件的方法，作为一般恢复操作。在了解一些数学基础知识之后，我们从量子纠错的基本概念开始，并给出一个量子码的例子，称为 Shor 码，它可以抵抗单量子比特错误。然后，我们直接继续介绍量子纠错条件，这为我们提供了一个强大的工具来检查量子码是否满足我们的特定需求。在介绍转置信道作为一般校正操作之后，我们展示了这种特定操作可用于将完美量子误差条件推广到包括近似校正代码。具体来说，它将产生本学士论文的主要结果，即近似量子误差校正条件（AQEC 条件 - 由 Ng 和 Mandayam 首次提出）。此外，我们将介绍此条件的推广，用于非跟踪保留错误。有了这些工具，我们将以近似校正代码的特定示例 π-cat 状态代码结束我们的旅程。我们在近似量子误差校正方面的旅程地图将主要来自加州理工学院量子信息研究所 Hui Khoon Ng 和 Prabha Mandayam 于 2009 年 9 月 4 日提交的论文《近似量子误差校正的简单方法》。
量子信息论-量子通道
与仅传递信息的传统信道相比，量子信道受到叠加和纠缠等量子力学原理的影响。这些信道不仅携带信息，而且它们传递信息的方式可能受到量子噪声和环境相互作用的影响，因此研究它们的性质和行为既令人着迷，又对量子技术的发展至关重要。在探索量子信道时，我们必须考虑幺正演化的概念——量子态在封闭系统中以可逆方式演化——以及这种理想在噪声不可避免的开放系统中受到的挑战。这些概念的影响是深远的，不仅对我们的理论理解如此，而且对量子计算和安全通信的实际应用也是如此。
量子电路优化的全面审查
摘要：优化量子电路对于提高计算速度和减轻量子噪声引起的错误至关重要。必须通过损害计算的正确性来实现有效的优化。本调查探讨了量子电路优化中的最新广告，涵盖了与硬件无关和与硬件有关的技术。它回顾了最先进的方法，包括词汇算法，启发式策略，基于机器学习的方法和混合量子古典框架。本文突出了每种方法的优势和局限性以及它们所构成的挑战。此外，它确定了这一不断发展的领域的潜在研究机会，从而提供了对量子电路优化的未来方向的见解。