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程序员的量子计算
这是一本从传统程序员的角度介绍量子计算的书，适合学生和从业者阅读。书中使用从头开始用 Python 和 C++ 开发的开源代码库，解释了 25 多种基本算法，并给出了完整的数学推导和经典的模拟代码。在介绍量子计算的基础知识之后，作者重点介绍了算法和有效模拟算法的基础设施，从量子隐形传态、超密集编码、Bernstein-Vazirani 算法和 Deutsc-Jozsa 算法开始。高级算法包括量子霸权实验、量子傅里叶变换、相位估计、Shor 算法、具有量子计数和振幅放大的 Grover 算法、量子随机游动以及用于门近似的 Solovay-Kitaev 算法。本书通过变分量子特征求解器、量子近似优化以及 NP 完全最大割和子集和算法探索了量子模拟。本书还讨论了程序员生产力、量子噪声、错误校正以及量子编程语言、编译器和工具面临的挑战等问题，最后一节介绍了编译器的转译技术。
在基于ECOG的大脑计算机界面的长期临床试验中，运动皮层中误差相关的检测
摘要：错误相关性被认为是BCI的有望作为执行错误校正或预防的一种方式，或标记数据以在线适应BCIS的控制模型。当前最新的BCIS是基于运动模拟的侵入性BCI，因此除了感觉运动皮质外，无法访问神经数据。我们在单个试验级别研究了在观察或运动成像（MI）控制BCI期间，误差的存在和可检测性与四翼型用户对BCI进行了两个离散类别。We show that error correlates can be detected using a broad range of classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), logistic regression, N-way Partial Least Squares (NPLS), Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Network (CNN) with respective mean AUC of the ROC curve of 0.645, 0.662, 0.642, 0.680 and 0.630在观察条件下，在MI-Control条件下，0.623、0.605、0.603、0.626和0.580。我们还建议这些误差相关的时间稳定。这些发现表明，使用基于侵入性运动模拟的BCI进行误差校正或预防，可以在临床试验中使用误差相关性。
使用机器学习算法的DNA测序-IJRPR
高通量DNA测序技术的进步已彻底改变了基因组学，从而提供了前所未有的遗传信息的访问。但是，大量基因组数据集的快速积累在高效和准确的数据分析方面构成了重大挑战。本文提出了一种新颖的方法，将机器学习技术整合到DNA测序过程中以应对这些挑战。这项研究的主要目标是通过应用机器学习算法来提高DNA测序的准确性，速度和成本效益。所提出的框架包括测序管道的多个阶段，包括基本调用，错误校正和变体调用。机器学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和复发性神经网络（RNN），用于分析基因组数据中的复杂模式，并提高测序结果的整体可靠性。DNA测序的领域与未经前期的融合技术的进步，具有跨性别的融合，这些杂物的纳入式融合了概念的融合，该领域的纳入了跨性别的融合。 代码。然而，基因组数据的无情增长需要创新的方法来提高测序过程的准确性和效率。
使用非单纯>调整相关量子频道性能
有关最佳信息传输方法的研究对于量子通信至关重要。增强可靠传输信息量的一种方法是减少噪声的影响。在专门针对此任务量身定制的方法中是错误校正，缓解错误和抑制错误技术[1，2]。校正代码允许通过将信息编码为大量物理量表来降低逻辑门的错误率。Mitiga的技术不需要传输冗余信息，而需要显着增加的测量数量。最后，错误抑制使用有关系统的知识来避免不良影响的潜在影响。又是解决有害噪声问题的另一种方法是将这种噪声用作量子资源[3-6]，因此接受错误的存在并试图从中受益，而不是反对其影响。已经表明，这种方式可以增强测量信道传输特性的数量，例如保真度，熵或容量[4-6]。量子通道特性的完整表征通常是非常具有挑战性的。为了使问题更容易解决，可以引入其他对称性，例如通道的协方差属性。按定义，量子通道λ相对于统一表示u，v的u，v（或紧凑）G组的协方差，如果
在存在临时或永久缺陷的情况下进行量子误差校正的自适应表面代码
无论是在制造阶段还是在量子组合过程中，例如由于诸如宇宙射线之类的高能量事件，因此构成错误校正代码的Qubits可能会呈现。此类缺陷可能对应于单个Qubits或簇，并可能充分破坏代码以生成逻辑错误。在本文中，我们探索了一种新型的自适应方法，用于在有缺陷的晶格上进行表面代码量子误差校正。我们表明，结合适当的缺陷检测算法算法和确定区域的隔离，使人们可以以量子代码量的大小保留量子误差校正的优势，而量子的费用为量子的尺寸，该量子尺寸与缺陷大小相比。我们的数字表明，代码的阈值不必受到显着影响；例如，对于某个SceNario，在每个逻辑量子位中以相对较高的速率反复出现小缺陷，噪声阈值为2。7％（与2.9％）。我们还与强大的子阈值缩放相关，仅降低了缺陷尺寸的代码距离。这些结果为大规模量子计算机的实验实施铺平了道路，在该实施中将是不可避免的。
基于极地代码的查找表的展开和管道解码器
摘要 - 解码算法允许以增加面积的成本实现极高的吞吐量。查找表（LUTS）可用于替换其他作为电路实现的功能。在这项工作中，我们显示了通过在独立的解码器中精心制作的LUTS代替逻辑块的影响。我们表明，使用LUTS改善关键性能指标（例如，区域，吞吐量，潜伏期）可能比预期更具挑战性。我们提出了三种基于LUT的解码器的变体，并详细描述了它们的内部工作以及电路。基于LUT的解码器与常规展开的解码器进行了比较，该解码器采用固定点表示数字，具有可比的误差校正性能。简短的系统极性代码被用作说明。所有由此产生的展开解码器均显示能够在28 nm FD-SOI技术中以1.4 GHz至1.5 GHz的时钟进行少于10 Gbps的信息吞吐量。与常规展开的解码器相比，我们的基于LUT的解码器的最佳变体可将面积的需求降低23％，同时保留可比的错误校正性能。
![arxiv：2401.06705v1 [Quant-ph] 2024年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\116e691f70677fe37a4618de363a5823da831b37.webp)
arxiv：2401.06705v1 [Quant-ph] 2024年1月12日
钻石中氮气视口中心的电子自旋通过动态去耦方法来控制近端13 C核自旋的控制，可能与射频驱动结合在一起。已经证明了多Quipitibe寄存器所需的长期寿命单量子状态和高保真电子核门。朝着可扩展体系结构的目标，在光子网络中链接多个此类寄存器是一个重要的步骤。多对远程纠缠量表可以启用高级算法或错误校正协议。我们研究了如何将光子结构从内在的氮旋转扩展到每个节点的多个13 C旋转。依次依次地应用受反折叠的门，我们模拟了创建多对远程纠缠量子的忠诚度。即使目前达到的13 C旋转的控制程度可能不足以大规模设备，但这两个方案原则上是兼容的。一项要求是校正在解耦序列期间未经沉淀的核自旋获得的无条件阶段。
量子计算：讲稿
这些讲义是我在 2011 年 2 月至 5 月在阿姆斯特丹大学上“量子计算”课程时分小部分形成的，之后汇编成一篇教材。每章都包含在 2 × 45 分钟的讲座中，另外还有 45 分钟的讲座用于练习和家庭作业。课程的前半部分（第 1-7 章）涵盖量子算法，后半部分涵盖量子复杂性（第 8-9 章）、涉及 Alice 和 Bob 的内容（第 10-13 章）和错误校正（第 14 章）。第 15 讲关于物理实现和总体展望的内容比较粗略，我没有为其撰写讲义。这些章节也可以从理论计算机科学家的角度作为对量子计算和信息领域的一般介绍来阅读。虽然我尽力使文本自成体系且前后一致，但它可能仍然有些粗糙；我希望继续对其进行润色和补充。评论和建设性批评非常受欢迎，可以发送到 rdewolf@cwi.nl。如果想了解更多（更多……）：有关一般领域，请参阅 Nielsen 和 Chuang 的书[ 196 ]，有关量子信息理论，请参阅 John Watrous 的书[ 247 ]，以及有关理论物理学视角，请参阅 John Preskill 的讲义[ 200 ]。
改进的低深度 SHA3 量子电路用于故障......
摘要：为了在后量子时代构建高效的安全系统，可以通过估算发起量子攻击所需的量子资源来找到防御容错量子计算机的最小安全参数。在容错量子计算机中，错误必须通过错误检测和错误校正达到可接受的水平，这需要额外使用量子资源。随着量子电路深度的增加，每个量子比特的计算时间增加，量子计算机中的错误也会增加。因此，就量子电路中的错误而言，通过增加量子比特的数量来降低深度是合适的。本文提出了一种用于容错量子计算机的SHA3的低深度量子电路实现，以减少错误。所提出的SHA3量子电路是通过在每个函数中的量子比特数、量子门和量子深度之间进行权衡来实现的。与最先进的方法相比，本文提出的方法分别将 T 深度和全深度减少了 30.3% 和 80.05%。我们期望这项工作将有助于建立量子时代的 SHA3 最低安全参数。
RISC-V GALOIS FIELD ISA扩展名，用于非二进制错误...
摘要 - 由于新通信标准的最新进展，例如5G新广播和5G，以及量子计算和通信中的新需求，因此出现了将处理器集成到节点的新要求。这些要求旨在在网络中提供灵活性，以降低运营成本并支持服务和负载平衡的多样性。他们还旨在将新的和经典算法集成到有效和通用平台中，执行特定操作，并参加延迟较低的任务。此外，对于便携式设备必不可少的一些加密算法（经典和量词后），与错误校正代码共享相同的算术。例如，高级加密标准（AES），椭圆曲线密码学，经典mceliece，锤击准循环和芦苇 - 固体代码使用GFð2mÞ算术。由于此算法是许多算法的基础，因此在这项工作中提出了一种多功能的RISC-V Galoisfald Isa扩展。使用Nexys A7 FPGA上的SWERV-EL2 1.3实现并验证了RISC-V指令集扩展名。此外，对于AE，芦苇 - 固体代码和经典的McEliece（Quantum Pryptography），还达到了五次加速度，以增加逻辑利用率增加1.27％。