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非アーベル任意子の世界で初めてのブレードング

Google Quantum AIチームの研究員であるTrond AndersenとYuri Lenskyが投稿同じ2つのオブジェクトを見せられて、目を閉じます。目を開けると、同じ2つのオブジェクトが同じ位置にあります。それらが交換されたかどうかをどのように判断できますか？直感と量子力学の法則は同意します：オブジェクトが本当に同じ場合、判断する方法はありません。これは常識のように聞こえますが、これは私たちが知る3次元の世界にのみ適用されます。研究者たちは、2次元（2D）平面内でのみ移動することが制限された特別な粒子である任意子と呼ばれる特別なタイプの粒子に対して、量子力学がかなり異なるものを可能にすると予測しています。任意子は互いに区別できず、一部の非アーベル任意子は、交換時に共有量子状態の観測可能な差異を引き起こす特別な性質を持っており、互いに完全に区別できないにもかかわらず、交換されたときに判断できます。研究者たちは、その親戚であるアーベル任意子を検出することに成功しましたが、交換に対する変化が微妙で直接検出することができないため、「非アーベル交換行動」を実現することは、制御と検出の両方の課題によりより困難でした。「超伝導プロセッサーにおけるグラフ頂点の非アーベル結び目」では、この非アーベル交換行動を初めて観測しました。非アーベル任意子は、粒子を交換し、まるでストリングが絡まるように交換し合うことで量子演算が実現される新しい方法を開く可能性があります。私たちの超伝導量子プロセッサーでこの新しい交換行動を実現することは、環境ノイズに対して頑強であるという利点を持つトポロジカル量子計算の代替ルートになる可能性があります。交換統計と非アーベル任意子この奇妙な非アーベル的な振る舞いがどのように発生するかを理解するには、2本のストリングを結ぶことの類比が役立ちます。同じ2本のストリングを取り、互いに平行に置きます。その後、エンドを交換してダブルヘリックス形状を形成します。ストリングは同じですが、エンドを交換するときにお互いを巻き込むため、エンドが交換されたときは非常に明確になります。非アーベル任意子の交換は、同様の方法で視覚化できます。ここでは、ストリングは、粒子の位置を時間次元に拡張して「ワールドライン」を形成することによって作成されます。2つの粒子の位置を時間に対してプロットすることを想像してください。粒子がその場にとどまる場合、プロットは単に、それらの定常位置を表す2本の平行線になります。しかし、粒子の場所を交換すると、ワールドラインがお互いに絡み合います。2回交換すると、結び目ができます。少し視覚化するのは難しいですが、4次元（3つの空間プラス1つの時間次元）の結び目は常に簡単に解除できます。それらは自明です。シューレースのように、片方の端を引っ張って解きます。しかし、粒子が2次元空間に制限されている場合、結び目は3次元にあり、私たちの日常的な3Dの生活から知っているように、常に簡単には解除できません。非アーベル任意子のワールドラインの結び目は、粒子の状態を変換するための量子計算操作として使用できます。非アーベル任意子の重要な側面は「退化度」です。いくつかの分離された任意子の完全な状態はローカル情報によって完全に指定されるわけではなく、同じ任意子構成はいくつかの量子状態の重ね合わせを表すことができます。非アーベル任意子を互いに巻き付けることで、エンコードされた状態が変化する可能性があります。非アーベル任意子の作り方 Googleの量子プロセッサーの1つで非アーベル結び目を実現するにはどうすればよいでしょうか？私たちは最近、量子誤り訂正のマイルストーンを達成したサーフェスコードから始めます。量子ビットはチェッカーボードパターンの頂点に配置されます。チェッカーボードの各色の正方形は、正方形の四隅にある量子ビットの2つの可能な共同測定の1つを表します。これらの「スタビライザー測定」は、+または-1の値を返すことができます。後者はプラケット違反と呼ばれ、単一量子ビットのXおよびZゲートを適用して、斜めに作成および移動できます（チェスのビショップのように）。最近、これらのビショップのようなプラケット違反はアーベル任意子であることを示しました。非アーベル任意子とは対照的に、アーベル任意子の状態は、交換されたときにわずかに変化します。非常に微妙で、直接検出することは不可能です。アーベル任意子は興味深いですが、非アーベル任意子ほどトポロジカル量子計算にとって有望ではありません。非アーベルアニオンを生成するには、 degeneracy（つまり、すべてのスタビライザー測定が+1になる波動関数の数）を制御する必要があります。スタビライザー測定は2つの可能な値を返すため、各スタビライザーはシステムの degeneracy を半分に減らし、十分な数のスタビライザーで、1つの波動関数だけが基準を満たすようになります。したがって、 degeneracy を増やす簡単な方法は、2つのスタビライザーを合併することです。そうすることで、スタビライザーグリッドから1つのエッジを除去し、3つのエッジが交差する2つの点が生じます。これらの点は、「degree-3 vertices」（D3Vs）と呼ばれ、非アーベルアニオンであると予測されています。 D3Vをブレードするためには、それらを動かす必要があります。つまり、スタビライザーを新しい形に伸ばしたり、圧縮したりする必要があります。これは、アニオンとその近隣の間に2キュビットゲートを実装することによって実現します（下の中央と右のパネルを参照）。スタビライザーコード内の非アーベルアニオン。a:…

Quantum computing

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データアナリストは良いキャリアですか？

労働統計局（BLS）によると、データアナリストを含む研究アナリストの雇用は、2021年から2031年までに23％増加すると予想されています。データ分析のキャリアが著しく成長することは、有望な候補者にとっても重要な展望を示しています。それは一般に提供されるサービスや製品に深い影響を与えます。データアナリストとして、コンピュータサイエンス、統計学、数学の技術的な知識と問題解決能力および分析能力を持つ必要があります。この分野は、最先端のテクノロジーを使用する機会が豊富であり、個人的および職業的な成長のための機会を提供します。しかし、この興味深いキャリアパスには、どのような期待が置かれているのでしょうか。企業にデータ分析サービスを提供する理想的な候補者に課せられる期待について探ってみましょう。データアナリストとは何ですか？データ分析とは、ビジネスの利益に活用するために、データから情報を得ることまたは分析することを指します。この仕事の役割と責任には、以下が含まれます。分析のためのデータ収集。これには、さまざまな方法を通じてさまざまなタイプのデータを発見または収集することが含まれます。例としては、調査、投票、アンケート、およびウェブサイトの訪問者特性の追跡が挙げられます。必要に応じて、データセットを購入することもできます。プログラミング言語を使用して、前のステップで生成されたデータ、つまり生データをクリーニングすることが必要です。名前は、処理が必要な外れ値、エラー、重複などの不要な情報の存在を示しています。クリーニングプロセスは、データの品質を向上させて利用可能にすることを目的としています。データは、今後モデル化する必要があります。これには、データに構造と表現を与えて整理することが含まれます。また、データの分類およびその他の関連プロセスを行うことも必要です。したがって、形成されたデータは複数の目的に役立ちます。使用法は問題文によって異なり、解釈方法も問題文によって異なります。データの解釈は主に、データ内のトレンドやパターンを見つけることに関係しています。データのプレゼンテーションも同様に重要なタスクであり、情報が意図した通りに閲覧者や関係者に届くようにすることが最も重要な要件です。これには、プレゼンテーションおよびコミュニケーションスキルが必要です。データアナリストは、グラフやチャートを使用し、報告書の作成や情報のプレゼンテーションを行うことがあります。データアナリストになる理由データアナリストになるためには、複数の理由があります。以下は、最も重要な5つの理由です。高い需要: データの生成が増加したことにより、未処理のデータが大量に存在しています。それには、企業が活用できる多くの秘密が含まれます。このタスクを実行できる個人の要件は急速に増加しており、標準的な要件は年間3000ポジションです。ダイナミックなフィールド: データアナリストの仕事は、課題に対処し、問題を解決することに喜びを感じる場合、多くのものを提供します。毎日興味深く、新しい課題があり、分析思考とブレストストーミングが必要な場所です。また、旅の中で多くを学ぶこともでき、自己改善に貢献します。高い報酬: データアナリストのポジションの報酬は高く、キャリアを追求する価値があります。給与の増加は、業界によって異なり、一部の分野ではボーナスを含む高い収入が約束されています。普遍性: データアナリストの要件は、特定の分野に限定されるものではありません。すべての業界が多くのデータを生成し、情報に基づく論理的な意思決定が必要です。したがって、背景や興味に関係なく、すべての専門分野に開かれています。キャリアの選択をリード: 熟練したデータアナリストは、ポジションと会社に価値をもたらすことができます。成長、昇進、追加の福利厚生の可能性はどこでも開かれています。グループをリードしたり、教えたり、競争したり、ワークフォースの文化を形成することができるように、キャリアの選択をリードすることができます。需要と将来の仕事のトレンド現在、データアナリストの需要は高く、良い報酬が期待できます。現在のデータ生成の速度に基づいて、将来的には需要がさらに高まると予想されています。新しいテクノロジーの生成とデータ収集の容易化により、将来的には才能に新しい機会が提供されるでしょう。将来のデータアナリストの予想される新しいジョブロールには、以下が含まれます。 AIの機能性と適合性を説明する。新しく開発された機能の品質分析。ビジネスオペレーションとデータ処理のリアルタイム分析の組み合わせに取り組む。これにより、戦略に基づいた計画に向けて導かれます。…

PDFの変換：PythonにおけるTransformerを用いた情報の要約化

はじめにトランスフォーマーは、単語の関係を捉えることにより正確なテキスト表現を提供し、自然言語処理を革新しています。PDFから重要な情報を抽出することは今日不可欠であり、トランスフォーマーはPDF要約の自動化に効率的な解決策を提供します。トランスフォーマーの適応性により、これらのモデルは法律、金融、学術などのさまざまなドキュメント形式を扱うのに貴重なものになっています。この記事では、トランスフォーマーを使用したPDF要約を紹介するPythonプロジェクトを紹介します。このガイドに従うことで、読者はこれらのモデルの変革的な可能性を活かし、広範なPDFから洞察を得ることができます。自動化されたドキュメント分析のためにトランスフォーマーの力を活用し、効率的な旅に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトでは、読者は以下の学習目標に沿った重要なスキルを身につけることができます。トランスフォーマーの複雑な操作を深く理解し、テキスト要約などの自然言語処理タスクの取り組み方を革新する。 PyPDF2などの高度なPythonライブラリを使用してPDFのパースとテキスト抽出を行う方法を学び、さまざまなフォーマットとレイアウトの扱いに関する複雑さに対処する。トークン化、ストップワードの削除、ユニークな文字やフォーマットの複雑さに対処するなど、テキスト要約の品質を向上させるための必須の前処理技術に精通する。 T5などの事前学習済みトランスフォーマーモデルを使用して、高度なテキスト要約技術を適用することで、トランスフォーマーの力を引き出す。PDFドキュメントの抽出的要約に対応する実践的な経験を得る。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、Pythonトランスフォーマーの可能性を活かして、PDFファイルの自動要約を実現することを目的としています。PDFから重要な詳細を抽出し、手動分析の手間を軽減することを目指しています。トランスフォーマーを使用してテキスト要約を行うことで、文書分析を迅速化し、効率性と生産性を高めることを目指しています。事前学習済みのトランスフォーマーモデルを実装することで、PDFドキュメント内の重要な情報を簡潔な要約にまとめることを目指しています。トランスフォーマーを使用して、プロジェクトでPDF要約を合理化するための専門知識を提供することがプロジェクトの目的です。問題の説明 PDFドキュメントから重要な情報を抽出するために必要な時間と人的労力を最小限に抑えることは、大きな障壁です。長いPDFを手動で要約することは、手間のかかる作業であり、人的ミスによる限界と、膨大なテキストデータを扱う能力の限界があります。これらの障壁は、PDFが多数存在する場合には効率性と生産性を著しく阻害します。トランスフォーマーを使用してこのプロセスを自動化する重要性は過小評価できません。トランスフォーマーの変革的な能力を活用することで、PDFドキュメントから重要な洞察、注目すべき発見、重要な議論を包括する重要な詳細を自律的に抽出することができます。トランスフォーマーの展開により、要約ワークフローが最適化され、人的介入が軽減され、重要な情報の取得が迅速化されます。この自動化により、異なるドメインの専門家が迅速かつ適切な意思決定を行い、最新の研究に精通し、PDFドキュメントの膨大な情報を効果的にナビゲートできるようになります。アプローチこのプロジェクトにおける私たちの革新的なアプローチは、トランスフォーマーを使用してPDFドキュメントを要約することです。私たちは、完全に新しい文を生成するのではなく、元のテキストから重要な情報を抽出する抽出的テキスト要約に重点を置くことにします。これは、PDFから抽出された重要な詳細を簡潔かつ分かりやすくまとめることがプロジェクトの目的に合致しています。このアプローチを実現するために、以下のように進めます。 PDFのパースとテキスト抽出: PyPDF2ライブラリを使用してPDFファイルをナビゲートし、各ページからテキストコンテンツを抽出します。抽出されたテキストは、後続の処理のために細心の注意を払ってコンパイルされます。テキストエンコードと要約: transformersライブラリを使用して、T5ForConditionalGenerationモデルの力を利用します。事前に学習された能力を持つこのモデルは、テキスト生成タスクにとって重要な役割を果たします。モデルとトークナイザを初期化し、T5トークナイザを使用して抽出されたテキストをエンコードし、後続のステップで適切な表現を確保します。要約の生成:…

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