Jove
Visualize
お問い合わせ

関連する概念動画

Quantum Numbers02:43

Quantum Numbers

36.4K
It is said that the energy of an electron in an atom is quantized; that is, it can be equal only to certain specific values and can jump from one energy level to another but not transition smoothly or stay between these levels.
36.4K
Hückel's Rule Diagram of π MOs: Frost Circle01:08

Hückel's Rule Diagram of π MOs: Frost Circle

4.7K
The Frost circle or the inscribed polygon method is a graphical method for determining the relative energies of π molecular orbitals (MOs) for planar, fully conjugated, and monocyclic compounds. This method was first described by A. A. Frost and Boris Musulin in 1953.
A Frost circle is constructed by drawing a polygon whose number of edges is equal to the number of carbons of the given cyclic system, with one of the vertices pointing down. Then, a circle is drawn enclosing the polygon so...
4.7K
Surface Tension and Surface Energy01:16

Surface Tension and Surface Energy

1.9K
When a paint brush is immersed in water, the bristles wave freely inside the water. When it is taken out, the bristles stick together. The reason behind this effect is surface tension.
Consider a beaker filled with liquid. The bulk molecules in the liquid experience equal attractive forces on all sides with the surrounding molecules. However, the surface molecules experience a net attractive force downward due to the bulk molecules. The surface of the liquid behaves like a stretched membrane,...
1.9K
Prismatic Beams: Problem Solving01:15

Prismatic Beams: Problem Solving

203
In the design of a supported timber beam subjected to a distributed load, both the beam's physical dimensions and the timber's characteristics, such as its grade and species, are critical. These factors determine the allowable stress values, which are crucial for calculating the necessary beam depth to ensure structural integrity and safety.
The design begins with analyzing the beam as a free body to identify moments and force balances, thereby determining support reactions. Next, the...
203
Metallic Solids02:37

Metallic Solids

18.7K
Metallic solids such as crystals of copper, aluminum, and iron are formed by metal atoms. The structure of metallic crystals is often described as a uniform distribution of atomic nuclei within a “sea” of delocalized electrons. The atoms within such a metallic solid are held together by a unique force known as metallic bonding that gives rise to many useful and varied bulk properties.
All metallic solids exhibit high thermal and electrical conductivity, metallic luster, and malleability....
18.7K
Equipotential Surfaces and Conductors01:16

Equipotential Surfaces and Conductors

3.6K
For a conductor in which all charges are at rest, the conductor's surface is equipotential. The electric field is always perpendicular to equipotential surfaces. Therefore, in a conductor with static charges, the electric field just outside the conductor is always perpendicular to the conductor's surface. Any tangential component of the electric field will cause charges to move inside the conductor, which will violate the electrostatic nature of the system. In an electrostatic...
3.6K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Lattice Surgery for Dummies.

Sensors (Basel, Switzerland)·2025
Same author

Energy-based generative models for target-specific drug discovery.

Frontiers in molecular medicine·2024
Same author

Quantum Random Access Memory for Dummies.

Sensors (Basel, Switzerland)·2023
Same author

Retina-inspired narrowband perovskite sensor array for panchromatic imaging.

Science advances·2023
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する実験動画

Updated: Sep 10, 2025

Rendering SiO2/Si Surfaces Omniphobic by Carving Gas-Entrapping Microtextures Comprising Reentrant and Doubly Reentrant Cavities or Pillars
08:02

Rendering SiO2/Si Surfaces Omniphobic by Carving Gas-Entrapping Microtextures Comprising Reentrant and Doubly Reentrant Cavities or Pillars

Published on: February 11, 2020

9.1K

表面 コード を 設計 する 量子 魔法 石

Avimita Chatterjee1, Debarshi Kundu1, Swaroop Ghosh2

  • 1Department of Computer Science & Engineering, The Pennsylvania State University, State College, PA 16801, USA.

Entropy (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
PubMed
まとめ

量子エラー補正 (QEC) を最適化するには,効率的なパラメータチューニングが必要です. 新しいリバースエンジニアリングツールであるMITSは,最適のQEC設定を自動的に見つけ,量子コンピューティングのリソース使用を最小限にします.

キーワード:
距離論理エラー率機械学習物理的なエラー率量子エラー修正コードラウンド表面コード限界値

さらに関連する動画

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform
05:39

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform

Published on: August 2, 2019

9.7K
Nanofabrication of Gate-defined GaAs/AlGaAs Lateral Quantum Dots
15:47

Nanofabrication of Gate-defined GaAs/AlGaAs Lateral Quantum Dots

Published on: November 1, 2013

16.4K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 10, 2025

Rendering SiO2/Si Surfaces Omniphobic by Carving Gas-Entrapping Microtextures Comprising Reentrant and Doubly Reentrant Cavities or Pillars
08:02

Rendering SiO2/Si Surfaces Omniphobic by Carving Gas-Entrapping Microtextures Comprising Reentrant and Doubly Reentrant Cavities or Pillars

Published on: February 11, 2020

9.1K
Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform
05:39

Scalable Quantum Integrated Circuits on Superconducting Two-Dimensional Electron Gas Platform

Published on: August 2, 2019

9.7K
Nanofabrication of Gate-defined GaAs/AlGaAs Lateral Quantum Dots
15:47

Nanofabrication of Gate-defined GaAs/AlGaAs Lateral Quantum Dots

Published on: November 1, 2013

16.4K

科学分野:

  • 量子コンピューティング
  • 量子情報科学

背景:

  • 量子エラー補正 (QEC) パラメータの最適化は,量子コンピュータのさまざまな物理的なノイズのために不可欠です.
  • ロジカルエラー率を導き出すための従来の前向きなシミュレーション方法は,リソースが密集している可能性があります.
  • QECパラメータの手動調整は,毎日の量子エラー率の変動のために非効率です.

研究 の 目的:

  • STIMのための新しいリバースエンジニアリングツールである MITSを紹介します
  • 特定の量子ハードウェアノイズモデルとターゲットの論理エラー率に基づいて最適なQECパラメータの決定を自動化する.
  • QECの設定をハードウェアの制約に合わせることで,量子ビットとゲートの利用を最小限に抑える.

主な方法:

  • STIMとインタフェースを持つ リバースエンジニアリングツールである MITSを開発した.
  • パラメータ最適化のための様々なヒューリスティックと機械学習モデルを調査した.
  • XGBoostとランダムフォレストの回帰モデルを使用した.

主要な成果:

  • MITSは,与えられたノイズモデルとターゲットエラー率の最適なQEC設定を自動的に決定します.
  • XGBoostとRandom Forestのモデルは高い効果を示し,それぞれ0.98と0.96のピアソン相関係数を達成しました.
  • このアプローチは,論理エラー率とハードウェアの制約を正確にマッチングすることによって,量子ビットとゲートの使用を最小限にします.

結論:

  • MITSは,量子コンピューティングでQECパラメータを最適化するための効率的なソリューションを提供します.
  • 機械学習による自動パラメータチューニングは 資源効率を大幅に改善します
  • この方法は,実用的な量子エラー補正戦略を進めるために不可欠です.