Форма 0503169: Форма 0503169 \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс

Содержание

Телефон доверия: 8(8412)45-49-79 Режим работы диспансерного отделения. Пн-пт с 8-19, сб с 8-13 Телефон для справок 8(412)453109 email: [email protected]

Баланс государственного (муниципального) учреждения 2018 год.

Отчет о финансовых результатов деятельности учреждении 2018 год.

Отчет об исполнении учреждении плана его финансово-хозяйственной деятельности 2018 год

Краткий анализ годовой бухгалтерской отчетности за 2018 год.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.04.2019 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.07.2019 г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.07.2019 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.04.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01. 07.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидия на выполнение гос.задания) на 01.04.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидия на выполнение гос.задания) на 01.07.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.04.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.07.2019

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.07.2019

Пояснительная записка ф.0503160 за 01.10.2019 г.
Пояснительная записка ф.0503760 за 01.10.2019 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.10.2019
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на выполнение государственного задания) на 01.

10.19
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.10.19
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503169 на 01.10.2019

Баланс государственного (муниципального) учреждения 2019 год.

Отчет о финансовых результатов деятельности учреждении 2019 год.

Отчет об исполнении учреждении плана его финансово-хозяйственной деятельности 2019 год.

Краткий анализ годовой бухгалтерской отчетности за 2019 год.

Пояснительная записка ф.0503160 за 01.01.2020 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.01.2020 г.

Отчет о движении денежных средств (форма 0503123) на 01.01.2020 г.

Отчет о финансовых результатах деятельности (форма 0503121)на 01. 01.2020 г.

Отчет об исполнении бюджета (форма 0503127) на 01.01.2020 г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.07.2020 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.07.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.07.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.07.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидия на выполнение гос.задания) на 01.07.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01. 07.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.07.2020 г.

Отчет о движении денежных средств (форма 0503123) на 01.07.2020 г.

Отчет о движении денежных средств учреждения (форма 0503723) на 01.07.2020 г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.10.2020 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (собственные доходы) на 01.10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидия на выполнение гос.задания) на 01. 10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.10.2020 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.10.2020 г.

Баланс государственного (муниципального) учреждения 2020 год.
Пояснительная записка ф.0503760 на 01.01.2021 г.Отчет о финансовых результатах деятельности (форма 0503721)на 01.01.2021 г.
Отчет о движении денежных средств учреждения (форма 0503723) на 01.01.2021 г.
Отчет об исполнении учреждении плана его финансово-хозяйственной деятельности 2020 г.(субсидия на выполнение гос. задания)
Отчет об исполнении учреждении плана его финансово-хозяйственной деятельности 2020 г.(собственные доходы учреждения)
Отчет об исполнении учреждении плана его финансово-хозяйственной деятельности 2020 г. (субсидия на иные цели)
Отчет о сведениях об остатков денежных средств учреждения (субсидия на иные цели)

Отчет о сведениях об остатков денежных средств учреждения (субсидия на выполнение гос. задания)
Отчет о сведениях об остатков денежных средств учреждения (собственные доходы учреждения)
Отчет о сведениях об остатков денежных средств учреждения (средства во временном распоряжении)
Отчет об исполнении бюджета (форма 0503127) на 01.01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.01.2021 г.
Отчет о финансовых результатах деятельности (форма 0503121)на 01.01.2021 г.
Отчет о движении денежных средств (форма 0503123) на 01.01.2021 г.
Пояснительная записка ф.0503160 за 01.01.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (кредиторская)(субсидии на иные цели) на 01.01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (дебиторская)(субсидии на иные цели) на 01.

01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (кредиторская)(субсидия на выполнение гос. (мун.)задания) на 01.01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (дебиторская)(субсидия на выполнение гос. (мун.)задания)на 01.01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (дебиторская)(собственные доходы учреждения) на 01.01.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (кредиторская)(собственные доходы учреждения) на 01.01.2021 г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.04.2021 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.04.2021 г.

Отчет о движении денежных средств (форма 0503123) на 01.07.2021 г.
Пояснительная записка ф.0503160 за 01.07.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.07.2021 г.
Отчет о движении денежных средств учреждения (форма 0503723) на 01.07.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения(собственные доходы учреждения) на 01.

07.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения(субсидия на выполнение гос. (мун.)задания)на 01.07.2021 г.
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.07.2021 г.
Пояснительная записка ф.0503760 на 01.07.2021 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.10.2021 г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.10.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения(собственные доходы учреждения) на 01.10.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения(субсидия на выполнение гос. (мун.)задания)на 01.10.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (субсидии на иные цели) на 01.10.2021 г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения (форма 0503169) на 01.10.2021 г.

БАЛАНС ГОСУДАРСТВЕННОГО (МУНИЦИПАЛЬНОГО) УЧРЕЖДЕНИЯ 0503730 за 2021г

ОТЧЕТ О ДВИЖЕНИИ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ 0503123 за 2021г.

ОТЧЕТ О ДВИЖЕНИИ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ УЧРЕЖДЕНИЯ 0503723 за 2021г.

ОТЧЕТ О ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 0503121 ЗА 2021 г.

ОТЧЕТ О ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УЧРЕЖДЕНИЯ 0503721 за 2021 г

Отчет об исполнении бюджета 0503127 за 2021 г.

ОТЧЕТ ОБ ИСПОЛНЕНИИ УЧРЕЖДЕНИЕМ ПЛАНА ЕГО ФИНАНСОВО-ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 0503737 ( собственные доходы учреждения) за 2021 г.

ОТЧЕТ ОБ ИСПОЛНЕНИИ УЧРЕЖДЕНИЕМ ПЛАНА ЕГО ФИНАНСОВО-ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 0503737 (субсидии на иные цели) за 2021г.

ОТЧЕТ ОБ ИСПОЛНЕНИИ УЧРЕЖДЕНИЕМ ПЛАНА ЕГО ФИНАНСОВО-ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 0503737 (субсидия на выполнение государственного (муниципального) задания) за 2021г.

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503160 за 2021г.

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503760 за 2021г.

Сведения об остатках денежных средств учреждения 0503779 (средства во временном распоряжении) за 2021г.

Сведения об остатках денежных средств учреждения 0503779 (субсидия на выполнение государственного (муниципального) задания) за 2021г.

Сведения об остатках денежных средств учреждения 0503779 ( собственные доходы учреждения) за 2021г.

Сведения об остатках денежных средств учреждения 0503779 (субсидии на иные цели) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности 0503169 K за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 Д (субсидии на иные цели) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 Д (собственные доходы учреждения) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 Д (субсидия на выполнение государственного (муниципального) задания) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 К (собственные доходы учреждения) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 К (субсидии на иные цели) за 2021г.

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769 К (субсидия на выполнение государственного (муниципального) задания) за 2021г.

Пояснительная записка ф.0503160 на 01.04.2022 г.

Пояснительная записка ф.0503760 на 01.04.2022 г.

ОТЧЕТ О ДВИЖЕНИИ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ 0503123 от 01.07.2022

ОТЧЕТ О ДВИЖЕНИИ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ УЧРЕЖДЕНИЯ 0503723_на 01.07.2022

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503760 на 01.07.2022

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503160 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности 0503169 К на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_Д по 2 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_Д по 4 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_Д по 5 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 2 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 4 на 01.07.2022

Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 5 на 01. 07.2022

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503160 на 01.10.2022
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 0503760 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности 0503169 К на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769М_Д по 5 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_Д по 2 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_Д по 4 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 2 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 4 на 01.10.2022
Сведения по дебиторской и кредиторской задолженности учреждения 0503769M_К по 5 на 01.10.2022

Отчетность службы — Служба по ветеринарному надзору Красноярского края

Сведения по кредиторской задолженности за 9 месяцев 2022	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 9 месяцев 2022 года	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за 9 месяцев 2022 года	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета за 9 месяцев 2022 года	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за первый квартал 2022 года	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за первый квартал 2022 года	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за первое полугодие 2022 года	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета за первое полугодие 2022 года	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета за первый квартал 2022 года	Скачать
Проведение оценки качества финансового менеджмента КГКУ ветеринарий Красноярского края за 2021 г.	Скачать
Инофрмация о среднемесячной заработной плате (с НДФЛ) руководителей, их заместителей и главных бухгалтеров государственных казённых учреждений ветеринарии за 2021 год	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности на 1 января 2022 форма 0503169 (аппарат)	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности на 1 января 2022 форма 0503169 (аппарат)	Скачать
Баланс главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета на 1 января 2022 форма 0503130 (аппарат)	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах на 1 января 2022 форма 0503128 (аппарат)	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета на 1 января 2022 форма 0503127 (аппарат)	Скачать
Отчёт о финансовых результатах деятельности на 1 января 2022 форма 0503121 (аппарат)	Скачать
Справка по заключению счетов бюджетного учёта отчётного финансового года на 1 января 2022 форма 0503110 (аппарат)	Скачать
Отчёт по кредиторской задолженности за 2021 форма 0603169	Скачать
Отчёт по дебиторской задолженности за 2021 год форма 0503169	Скачать
Баланс главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах на 1 января 2022	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета главного распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета на 1 января 2022	Скачать
Отчёт о финансовых результатах деятельности на 1 января 2022 г.	Скачать
Справка по заключению счетов бюджетного учёта отчётного финансового года на 1 января 2022 г.	Скачать
Отчёт об исполнении бюджета на 1 окября 2021	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах на 1 октября 2021	Скачать
Информация о списании задолженности по платежам в бюджеты бюджеьной системы Российской Федерации по состоянию на 1 октября 2021	Скачать
Кредиторская задолженность на октябрь 2021	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности на октябрь 2021 года	Скачать
Отчет об исполнении бюджета	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за первое полугодие 2021 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за первое полугодие 2021 года — форма 0503169	Скачать
Итоги работы службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2020г.	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 2020 год — форма 0503169	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 2020 год — форма 0503169	Скачать
Баланс главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета за 2020 год — форма 0503130	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за 2020 год — форма 0503128	Скачать
Отчёт об исполении бюджета за 2020 год — форма 0503127	Скачать
Отчёт о финансовых результатах деятельности за 2020 год — форма 0503121	Скачать
Справка по заключению счетов бюджетного учёта отчётного финансового года на 01. 01.2021 — форма 0503110	Скачать
Проведение оценки качества финансового менеджемнта КГКУ ветеринариий Красноярского края за 2020г.	Скачать
Реестр хозяйствующих субъектов, осуществляющих услуги в сфере лабораторных исследований для выдачи ветеринарных сопроводительных документов	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 3 квартал 2020 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 3 квартал 2020 года — форма 0503169	Скачать
Отчёт об исполении бюджета за 3 квартал 2020 года — форма 0503127	Скачать
Итоги работы службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2019г.	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 1 полугодие 2020 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 1 полугодие 2020 года — форма 0503169	Скачать
Проведение оценки качества финансового менеджемнта КГКУ ветеринариий Красноярского края за 2019г.	Скачать
Доклад службы по ветеринарному надзору Красноярского края об осуществлении государственного контроля (надзора) в сфере ветеринарии на территории Красноярского края и об эффективности такого контроля (надзора) в 2019 году	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 1 полугодие 2019 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 1 полугодие 2019 года — форма 0503169	Скачать
Баланс главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета за 2019 год — форма 0503130	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за 2019 год — форма 0503128	Скачать
Отчёт об исполении бюджета за 2019 год — форма 0503127	Скачать
Отчёт о финансовых результатах деятельности на 01. 01.2020 — форма 0503121	Скачать
Справка по заключению счетов бюджетного учёта отчётного финансового года на 01.01.2020 — форма 0503110	Скачать
Отчёт об исполении бюджета за 3 квартал 2019 года — форма 0503127	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за 3 квартал 2019 года — форма 0503128	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 3 квартал 2019 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 3 квартал 2019 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по кредиторской задолженности за 1 полугодие 2019 года — форма 0503169	Скачать
Сведения по дебиторской задолженности за 1 полугодие 2019 года — форма 0503169	Скачать
Отчёт о бюджетных обязательствах за 1 полугодие 2019 года — форма 0503128	Скачать
Отчёт об исполении бюджета за 1 полугодие 2019 года — форма 0503127	Скачать
Отчёт о финансовых результатах деятельности на 01. 01.2019 — форма 0503121	Скачать
Баланс главного распорядителя, распорядителя, получателя бюджетных средств, главного администратора, администратора источников финансирования дефицита бюджета, главного администратора, администратора доходов бюджета на 01.01.2019 — форма 0503130	Скачать
Справка по заключению счетов бюджетного учёта отчётного финансового года на 01.01.2019 — форма 0503110	Скачать
Проведение оценки качества финансового менеджемнта КГКУ ветеринариий Красноярского края за 2018г.	Скачать
Приказ № 31 от 19.02.2019 — Перечень показателей результативности и эффективности регионального государственного ветеринарного надзора в Красноярском крае.	Скачать
Информация о среднемесячной заработной плате (с НДФЛ) руководителей, их заместителей и главных бухгалтеров краевых государственных казенных учреждений ветеринарии за 2018 год	Скачать
Результаты расчета и оценки фактических значений показателей оценки результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2018 год	Скачать
Доклад об осуществлении государственного контроля (надзора) в сфере ветеринарии на территории Красноярского края и об эффективности такого контроля (надзора) в 2018 году	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2018 год	Скачать
Отчет об исполении бюджета за 2018 год	Скачать
Отчет об исполении бюджета за 9 месяцев 2018 года	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 9 месяцев 2018 года	Скачать
Информация о результатах заседания комиссии по соблюдению требований к служебному поведению государственных гражданских служащих Красноярского края и урегулированию конфликта интересов в службе по ветеринарному надзору Красноярского края	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации на первое полугодие 2018 г.	Скачать
Доклад по правоприменительной практике службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 1 квартал 2018 года	Скачать
Заработная плата начальников подведомственных учреждений за 2017 год	Скачать
Финансовый менджемент за 2017 год	Скачать
Приказ об утверждении расчета и оценки фактических значений показателей оценки результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности службы по ветеринарному надзору Красноярского края	Скачать
Результаты расчета и оценки фактических значений показателей оценки результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2017 год	Скачать
Отчет о результатах финансовой деятельности за 2017 год	Скачать
Баланс за 2017 год	Скачать
Отчет об исполении бюджета за 2017 год	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2017 год	Скачать
Отчет по правоприменительной практике службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2017 год	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации за 2017 г.	Скачать
Отчет об исполении бюджета за 9 месяцев 2017 года	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 9 месяцев 2017 года.	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за I полугодие 2017 года.	Скачать
Отчет об исполении бюджета за первое полугодие 2017 года	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолжности 1 квартал 2017 года	Скачать
Результаты деятельности лабораторий при КГКУ	Скачать
Итоги работы службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2016 год	Скачать
Презентация «Об уровне фонда оплаты труда государственной ветеринарной сети Красноярского края и кадровом составе учреждений ветеринарии»	Скачать
Финансовый менджемент за 2016 год	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолжности 2016 год	Скачать
Баланс за 2016 год	Скачать
Отчет о финасовых результатх деятельности за 2016 год	Скачать
Отчет об исполнении бюджета(127 форма) 2016 год	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации за 2016 г.	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации на первое полугодие 2016 г.	Скачать
Итоги работы 2015 год	Скачать
Отчет за 2015 год о бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органа государственной власги субъекта Российской Федерации и поддержку средств массовой информации	Скачать
Отчет о проведении мониторинга результатов деятельности краевых государственных казенных учреждений в области ветеринарии за 2015 год	Скачать
Отчет о результатах финансовой деятельности(121 форма) 2015 год	Скачать
Отчет об исполнении бюджета(127 форма) 2015 год	Скачать
Баланс службы 2015 год	Скачать
Мониторинг заработной платы 2014-2015	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолжности 2015 год	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации за 2015 г.	Скачать
Сводный отчет о расходовании бюджетных ассигнований на информационное обеспечение деятельности органов государственной власти Красноярского края и поддержку средств массовой информации на первое полугодие 2015 г.	Скачать
Информация по дебиторский и кредиторской задолжности 2011- I полугодие 2015	Скачать
Финансовый менеджмент подведомственных учреждений за 2014 год	Скачатьь
Итоги работы за 2014 год	Скачать
Отчет о результатах финансовой деятельности(121 форма) 2014 год	Скачать
Отчет об исполнении бюджета(127 форма) 2014 год	Скачать
Баланс службы 2014 год	Скачать
Изменение дебиторской, кредиторской задолженности за 2011-2014 годы службы по ветеринарному надзору красноярского края	Скачать
Протокол проведения заседания противоэпизоотической комиссии от 04. 08.2014	Скачать
Итоги работы за 2013 год	Скачать
Мониторинг введения систем оплаты труда	Скачать Скачать Скачать
Анализ изменения размеров заработной платы	Скачать Скачать
Доклад о результатах введения систем оплаты труда в 2013 году	Скачать
Информация по дебиторской и кредиторской задолженности службы по ветеринарному надзору Красноярского края за 2011 -2013г, первое полугодие 2014 годов.	Скачать

4102 28th Ave, Temple Hills, MD 20748

Об этом доме

Факты о доме

СтатусВне рынка

Тип недвижимостиТаунхаус

Год постройки1954

Площадь участка3,55 футов

Price Insights

REDFIN Оценка

$ 309 953

Цена/кв. Футов. футов

Анализ цен

Оценка Redfin

$ 309 953

Цена/кв. Футов. Внешний вид

Информация о лоте

Кол-во строений: 1
Земля кв. Футов: 3500
Юридический номер участка: 27
Юридический номер блока: OO
Акров: 0,0803
Код зонирования: R35
Государственное использование Описание: Таунхаус

Информация о коммунальной службе

Тип канализации: Public

Financial

ИСТОРИЯ ПРОДАЖА

ИСТОРИЯ ПРОДАЖА

Краткий обзор зонирования

Землепользование

4102 28-я авеню имеет жилое зонирование.

Цена продажи дома

Непогашенная ипотека

Selling with Traditional AgentSelling with Redfin Agent

+$4,649

Your Total Sale Proceeds

$38,977$43,627

Seller Agent Commission

3% ($9,299)1. 5% ($4,649)

Full Service Agent

Premium Placement on Redfin

Бесплатные профессиональные фотографии

Бесплатное прохождение в 3D

Комиссия агента покупателя

9 299 $ 9 299

Акцизный налог

1 736 $ 1 736 $

Страхование титула

1013 долларов 1013 долларов

Плата за условное депонирование

702 доллара 702 доллара

Разное. Сборы

$928 $928

Указанные налоги и сборы являются средними по стране. Проконсультируйтесь с агентом по недвижимости для получения информации о конкретных сборах в вашем районе.

Сводный рейтинг GreatSchools

Данные о школах предоставлены некоммерческой организацией GreatSchools. Redfin рекомендует покупателям и арендаторам использовать информацию и рейтинги GreatSchools в качестве первого шага, а также провести собственное расследование, чтобы определить желаемые школы или школьные округа, в том числе связавшись с самими школами и посетив их. Redfin не подтверждает и не гарантирует эту информацию. Границы школьных услуг предназначены только для справки; они могут измениться, и их точность не гарантируется. Чтобы проверить право на зачисление в школу, свяжитесь напрямую со школьным округом.

80 / 100

Очень удобный для ходьбы

Walk Score®

44 / 100

В некоторой степени велосипедный

Bike Score®

О климатических рисках и рисках стихийных бедствий

5 900 изменение из-за повышения температуры и уровня моря.

Данные о климатических рисках предоставляются только в информационных целях. Если у вас есть вопросы или отзывы об этих данных, обратитесь за помощью на Riskfactor.com и Climatecheck.com.

Redfin не подтверждает и не гарантирует эту информацию. Предоставляя эту информацию, Redfin и ее агенты не дают советов или указаний по рискам наводнений, страхованию от наводнений или другим климатическим рискам. Redfin настоятельно рекомендует потребителям самостоятельно исследовать климатические риски недвижимости для собственного удовлетворения.

Продажи таунхаусов (последние 30 дней)

Тенденции таунхаусов в Темпл-Хиллз

Таунхаусы

Все типы домовДом на одну семьюТаунхаусыКондоминиумы/кооперативы

Медианная цена продажи

Средняя цена продажи# домов Soldmedian Days On Markettownhouses

All Home Typessing Family Homestownhondos/Co-Ops

Цена продажи

(таунхаусы)

$ 335000 9000

+13.6% yoyes) | Ноябрь 2022 г.

На основе расчетов Redfin данных о домах из MLS и/или общедоступных записей.

Temple Hills

$335 000

+13,6%

Подробнее о тенденциях рынка в Temple Hills

Конкуренция на рынке в Темпл-Хиллз

Рассчитано за последние 3 месяца

Довольно конкурентоспособная

Оценка Redfin Compete Score

™

Оценка Redfin Compete Score оценивает уровень конкурентоспособности области от 0 до 10 по шкале от 0 до 10. 100 — самый конкурентоспособный.

Рассчитано за последние 3 месяца

Некоторые дома получают несколько предложений.
В среднем дома продаются примерно по 2% ниже прейскурантной цены и ожидают рассмотрения примерно через 40 дней .
Теплые дома
могут быть проданы примерно за 1% выше прейскурантной цены и ожидают рассмотрения примерно через 15 дней .

Сравните с соседними городами

Ближайшие недавно проданные дома

Близлежащие дома, похожие на 4102 28th Ave, недавно были проданы по цене от 327 до 340 тысяч долларов, в среднем по 255 долларов за квадратный фут.

1 / 36

ПРОДАНО 13 ИЮНЯ 2022 г.

1 / 44

ПРОДАНО 15 ИЮНЯ 2022 г.

Посмотреть недавно проданные дома

Стоимость домов Рядом с 4102 28th Ave

Данные из общедоступных записей.

4101 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв. м. футов	281 700 $
4120 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	270 197 $
4108 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	288 324 $
4122 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	289 296 $
4106 28th Ave, Temple Hills, MD 3 кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	290 776 $
4111 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	298 674 $
4113 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	298 369 $

4033 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	279 845 $
4110 28th Ave, Temple Hills, MD 3 кровати \| 2 ванны \| 1156 кв. футов	326 293 $
4035 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	289 338 $
4034 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	273 611 $
4107 28th Ave, Temple Hills, MD 4 кровати \| 2,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	337 374 $
4116 28th Ave, Temple Hills, MD 3 кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	—
4114 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	280 347 $

4104 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	280 482 $
4123 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	282 771 $
4038 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	279 190 $
4031 28th Ave, Temple Hills, MD 3 кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	305 763 $
4118 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	270 326 $
4105 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1260 кв.м. футов	284 410 долларов США
4100 28th Ave, Temple Hills, MD — Кровати \| 1,5 Ванны \| 1156 кв. футов	269 250 $

Часто задаваемые вопросы для 4102 28th Ave

Что такое 4102 28th Ave?

4102 28th Ave представляет собой таунхаус площадью 1156 квадратных футов на участке площадью 3500 квадратных футов с 1,5 ванными комнатами. Этот дом в настоящее время не продается.

Сколько стоит этот дом?

Основываясь на данных компании Redfin Temple Hills, мы оцениваем стоимость дома в $309 953

Когда этот дом был построен и продан в последний раз?

4102 28th Ave был построен в 1954 году.

Насколько конкурентоспособен рынок этого дома?

Основываясь на рыночных данных Redfin, мы подсчитали, что рыночная конкуренция в районе 20748, где расположен этот дом, несколько конкурентна. Дома продаются примерно на 1% ниже прейскурантной цены и ожидают рассмотрения примерно через 39 дней.

Какие похожие дома находятся рядом с этим домом?

Сопоставимые близлежащие дома включают 4342 23-й этаж, 2309 Saint Clair Dr и 4110 23-й этаж.

Какой полный адрес этого дома?

Полный адрес этого дома: 4102 28th Avenue, Temple Hills, Maryland 20748.

Entropy | Бесплатный полнотекстовый | Простой декодер для топологических кодов

1. Введение

Коды с исправлением квантовых ошибок являются неотъемлемой частью предложений по квантовым вычислениям. Коды с исправлением топологических ошибок в настоящее время являются одним из наиболее хорошо изученных примеров [1]. Никакой код бесполезен без декодера, который берет классическую информацию, полученную в результате измерения кода, и использует ее, чтобы определить, как лучше противодействовать эффектам шума. Было предложено несколько алгоритмов для декодирования топологических кодов, каждый из которых имеет различные преимущества и недостатки.

Здесь мы представляем алгоритм, основным преимуществом которого является его простота, допускающая прямое обобщение на множество топологических кодов, а также на более экзотические задачи декодирования, такие как неабелевское декодирование [2]. Его можно рассматривать как пример декодера HDRG, который в последнее время стал привлекать внимание [3–5], и связан с алгоритмом «расширяющихся ромбов», изученным в [6].

Для сравнения метода с существующими мы применяем его к конкретному выбору кода и модели ошибки. Наиболее широко изучаемыми топологическими кодами являются поверхностные коды [7]. Именно поэтому мы используем их для нашего бенчмаркинга. Мы специально используем планарный код, чтобы продемонстрировать, как наш алгоритм работает с границами. К этому коду применялось множество методов декодирования [8–10], что делает его лучшим выбором для сравнения нашего алгоритма.

Первичная модель ошибки, которую мы рассматриваем, является стандартной, применяемой к планарному коду. При этом ошибки действуют независимо на каждом вращении, а перевороты битов и фаз происходят независимо друг от друга. Однако, поскольку в реальных физических системах, скорее всего, будут возникать ошибки, коррелирующие между спинами [11–13], мы также рассматриваем модель ошибок с корреляциями ближайших соседей между ошибками.

Мы также используем недавнее исследование декодеров HDRG [5], примером которого является предлагаемый нами метод. В этой работе предлагается улучшенная метрика расстояния, которую можно использовать в таких декодерах для повышения производительности таких кодов, как планарный код. Изучаем производительность нашего декодера как с этой модификацией, так и без нее.

2. Плоский код

Плоский код является плоским вариантом поверхностных кодов, введенных Китаевым [7,14]. Он определен на спиновой решетке, как на рисунке 1, с частицей со спином 1/2 в каждой вершине. Существует два типа пластинок, обозначенных s и p, для которых мы определяем эрмитовы операторы следующим образом:

Эти операторы взаимно коммутируют и являются стабилизирующими операторами кода. Их собственные значения можно интерпретировать с точки зрения анионических занятий, при этом ни один ион не присутствует для собственного значения +1. Собственные значения −1 интерпретируются как так называемые потоковые анионы на p-пластинках и заряженные анионы на s-пластинках. Таким образом, стабилизирующее пространство кода соответствует анионному вакууму, а анионная конфигурация является синдромом кода.

Также могут быть определены пограничные операторы, которые коммутируют со стабилизаторами. Их можно интерпретировать с точки зрения заполнения ребер энионами, при этом поток энионов соответствует собственному значению -1 левого или правого края, а заряд энионов соответствует собственному значению -1 верха или низа. Занятия ребер определяют состояние логического кубита, хранящегося в коде. Базис X (Z) логического кубита может быть определен так, что | +〉 (| 0〉) соответствует вакууму на верхнем (левом) краю, а | Состояние −〉 (| 1〉) соответствует потоку (заряду) любого иона. Ошибки, воздействующие на спины кода, будут создавать и перемещать энионы и, таким образом, нарушать хранимую информацию, когда они заставляют энионы перемещаться за края. Задача декодирования состоит в том, чтобы удалить энионы таким образом, чтобы ни один чистый энион не сдвинулся с какого-либо края. Логическая ошибка возникает, когда декодирование делает это неправильно.

Создание пар анионных плакеток достигается за счет ошибок переключения битов. Пары вершинных анионов создаются фазовыми переворотами. Таким образом, плакетный и вершинный синдромы кода могут быть исправлены независимо друг от друга. В целом это не даст наилучшего декодирования, но существенно упрощает его. Именно такой подход будет использовать наш декодер. Поскольку два типа синдрома эквивалентны, мы ограничимся плакетками без ограничения общности.

3. Алгоритм декодирования

Задача алгоритма декодирования — найти корректирующий оператор для нейтрализации синдрома. Это означает, что он должен вернуть состояние кода в состояние с тривиальным синдромом. Кроме того, оператор исправления должен также отменить влияние ошибок на сохраненную логическую информацию. Это невозможно сделать с единичной вероятностью. Это можно сделать с высокой вероятностью, с экспоненциальным спадом частоты отказов с размером системы, но успех будет сильно зависеть от конструкции декодера.

В идеале декодер выполнит процесс глобальной оптимизации, чтобы найти оператор коррекции, который с наибольшей вероятностью будет успешным, учитывая синдром. Однако такие методы никогда не бывают простыми. Альтернативой является поиск участков синдрома на малых масштабах длины, которые можно нейтрализовать независимо от остальных. Как только все синдромы, с которыми можно справиться в этой шкале, скорректированы, можно рассматривать все более и более высокие шкалы, пока весь синдром не будет нейтрализован. Декодеры, использующие такой итеративный метод, называются декодерами HDRG. См. [5] для общего определения и обсуждения примеров.

Для планарного кода синдром состоит из анионов. Они создаются попарно строками ошибок переключения битов. Таким образом, любая пара анионов может быть нейтрализована независимо от остальной части синдрома, а цепочка переворотов битов служит требуемым оператором исправления. Отдельные анионы также можно нейтрализовать, соединив их с краем. В идеале спаривание, используемое для исправления, такое же, как и для создания, с уничтожением анионов в парах, в которых они были созданы. Это невозможно сделать идеально из-за неоднозначности информации о синдроме. Однако вместо этого мы можем стремиться сделать это с высокой вероятностью. Пока это приводит к правильной четности (нечетной или четной) для количества соединений anyon с каждым ребром, исправление логической информации будет успешным.

Декодер предназначен для поиска пар любых ионов, которые, вероятно, были созданы одной и той же строкой ошибки. Вероятность этого экспоненциально убывает с их разделением. Таким образом, любой, кто является взаимным ближайшим соседом, будет хорошим кандидатом. Таким образом, декодер находит и объединяет таких взаимных ближайших соседей. Для этого используется следующий метод.

Переберите все плакетки, чтобы найти любую.
Для каждого эниона найти все плакетки на манхэттенском расстоянии k, первоначально используя k = 1.
Если на этом расстоянии найден любой анион или ребро, соедините их. Уничтожьте анионы, выполнив перевороты битов на соединяющих кубитах. Если на этом расстоянии есть несколько возможностей, соедините их с первой найденной.
Если все еще присутствуют какие-либо ионы, повторите процесс для k = k + 1.

После того как все какие-либо ионы будут удалены, рассматривается общая схема битовых переворотов, использованных для их удаления. Процедура исправления считается успешной, если она принадлежит к тому же классу эквивалентности, что и шаблон перестановки битов, произошедший по ошибке. В противном случае процедура исправления приводит к логической ошибке.

Можно легко определить верхнюю границу времени работы в наихудшем сценарии. k-я итерация требует поиска O(k) плакеток на энион. Количество анионов, присутствующих во время каждой итерации, не превышает O(L ² ). Итераций будет не более L, так как ни один из них не находится дальше этого расстояния от края. Тогда общая сложность никогда не превышает О(∑k=1LkL2)=O(L4). Эта верхняя граница сложности явно является полиномиальной в зависимости от размера системы, а также полиномом умеренно низкого порядка. Таким образом, алгоритм обеспечивает быстрое и эффективное декодирование.

4. Минимальные требования к логическим ошибкам

Для любого кода и декодера важным критерием производительности является минимальное количество ошибок, необходимое для возникновения логической ошибки. Мы будем использовать ϵ для обозначения значения этого числа, реализуемого исчерпывающим декодером, и ϵ′ для обозначения значения для описанного выше декодера.

Для планарного кода ϵ = L/2 для четного L и (L + 1)/2 для нечетного L. Это минимальное количество спин-флипов, необходимое для создания пары энионов, так что для создания пары требуется меньше флипов. их с противоположными краями, чем друг с другом. Игнорируя поправки O(1), как мы будем продолжать делать в дальнейшем, мы можем сформулировать это просто как ϵ = L/2.

Чтобы найти ϵ′, введем следующую терминологию.

Строка — это совокупность ошибок, в которой в каждой конечной точке существует либо anyon, либо ребро.
Кластер — это набор строк, а также соответствующих им конечных точек.
Ширина w кластера — это максимальное расстояние между парой его конечных точек.
Расстояние d между непересекающимися кластерами является минимальным расстоянием между конечной точкой каждого из них. Говорят, что кластеры перекрываются, если существуют две конечные точки i и j из одного кластера и k из другого такие, что d _ij > d _ik .
Изолированный кластер — это кластер, ширина которого меньше, чем расстояние до любого другого кластера или до края.
Связующий кластер содержит оба ребра.
Кластер уровня n + 1 — это набор кластеров уровня n, каждый из которых не дальше друг от друга, чем на свою ширину. Кластер уровня 0 — это одиночная ошибка.

Изолированные кластеры определяются таким образом, что ни один из участников кластера не должен смотреть дальше ширины кластера, чтобы найти ближайшего соседа, прежде чем он будет уничтожен. Кроме того, ни один из членов кластера не будет рассматриваться для создания пары кем-либо извне, пока он не будет уничтожен. Таким образом, алгоритм будет уничтожать анионы в изолированных кластерах друг с другом (или с краем, если он также включен) без ссылки на какие-либо другие.

Учитывая набор ошибок, рассмотреть все кластеры уровня 0. Любой из них, являющийся изолированным кластером, можно игнорировать, не влияя на дальнейший анализ, потому что он не влияет на другие энионы.

По определению, все оставшиеся кластеры уровня 0 будут частью как минимум одного кластера уровня 1. Давайте тогда рассмотрим все возможные кластеры уровня 1. Любой из них, который изолирован, снова будет обрабатываться алгоритмом независимо от остальных, и поэтому его можно игнорировать.

Эту процедуру можно повторять для кластеров более высокого уровня, пока не останется ошибок. Если ни один связующий кластер никогда не рассматривался, алгоритм обязательно исправит ошибки. Следовательно, наличие связующего кластера является необходимым, но недостаточным условием логической ошибки. Определение минимального количества ошибок, необходимых для создания такого связующего кластера, даст нижнюю границу ϵ′.

Для этого ясно, что любые ошибки, которые в конечном итоге будут проигнорированы до того, как кластер станет составным, излишни. Таким образом, нам требуется набор ошибок, ни одна из которых не игнорируется. Таким образом, все кластеры уровня 0 (ошибки) должны быть частью кластера уровня 1, все кластеры уровня 1 частью кластера уровня 2 и так далее.

Рассмотрим равномерный случай, когда каждый кластер уровня n + 1 содержит m кластеров уровня n. Понятно, что для того, чтобы стать охватом как можно быстрее, лучше всего, чтобы все ошибки располагались вдоль одной строки кода. Чтобы сделать каждый кластер уровня 1 максимально длинным, должно быть как можно больше промежутков между m ошибками при сохранении кластера уровня 1. Это будет соответствовать m ошибкам, равномерно распределенным с промежутком в один спин без ошибки между каждым, и, таким образом, всего m — 1 промежутков. Тогда ширина каждого кластера уровня 1 будет равна w ₁ = 2m − 1,

Аналогично, чтобы сделать каждый кластер уровня 2 максимально длинным, должно быть m − 1 промежутков длины w ₁, на которых нет ошибок. Тогда ширина каждого кластера уровня 2 будет равна w ₂ = (2m − 1)w ₁ = (2m − 1) ² . Продолжая таким образом, каждый кластер уровня n будет иметь ширину w 90 594 n 90 595 = (2m − 1) 90 568 n 90 569 . Заметим также, что каждый кластер уровня n будет содержать m ⁿ ошибок.

Минимальное средство для формирования связующего кластера состоит в том, чтобы иметь кластер уровня n, в котором крайняя левая конечная точка ближе к левому краю, чем к крайней правой конечной точке, а крайняя правая конечная точка ближе к правому краю чем влево (или то же самое, поменяв местами левый и правый). Первое гарантирует, что кластер не будет изолирован от левого края, а второе гарантирует, что оба объединенных кластера не будут изолированы от правого края. Минимальная ширина кластера уровня n, необходимая для выполнения этого требования, составляет L/4. Для этого требуется кластер уровня n = ln(L/4)/ln(2m − 1). Тогда требуемое количество ошибок равно m ⁿ = (L/4) ^ln ^m ^/ln(2 ^m ⁻¹⁾ . Показатель степени достигает своего минимального значения β = log ₃ 2 ≈ 0,63 для m = 2.

Ясно, что неоднородный случай, когда разные кластеры уровня n+1 могут содержать различное количество кластеров уровня n, не позволит кластеру стать составным с меньшим количеством ошибок. Таким образом, L ^β представляет собой минимальное количество ошибок, необходимое для остовного кластера, и, следовательно, формирует нижнюю границу для ϵ′.

Для верхней границы ϵ′ мы можем найти набор ошибок, которые приводят к сбою алгоритма. Один такой пример может быть построен аналогично приведенному выше. Однако вместо того, чтобы два кластера уровня n внутри кластера уровня n+1 находились на расстоянии w _n друг от друга, мы поместили их друг от друга на расстояние w _n −1. Это приведет к тому, что алгоритм будет постоянно спаривать неправильные anyons, что приведет к логической ошибке.

Учитывая эту процедуру, легко увидеть, что w _n = 3w _n _-1 — 1 = (3 ⁿ + 1)/2. Для этого требуется кластер уровня n = log ₃ (L/2 − 1) для логической ошибки, и поэтому (L/2 − 1) ^β ошибок. Комбинируя это с нижней границей, мы находим, что ϵ′= (cL) ^β для 1/4 ≤ c ≤ 1/2. Обратите внимание, что это не линейно с L, как хотелось бы в идеале, но его расхождение по степенному закону все равно должно обеспечивать хорошее подавление ошибок, как в примерах, обсуждаемых в [15]. Обратите внимание, что набор найденных здесь ошибок связан с набором Кантора [6,16].

5. Численные результаты для конкретных моделей ошибок

6. Модифицированная метрика расстояния

Представленный здесь алгоритм является примером декодера HDRG. Некоторые свойства этого класса методов декодирования представлены в [5]. Это включает предлагаемое улучшение для этих декодеров, направленное на увеличение минимального количества физических ошибок, необходимых для возникновения логической ошибки.

Предлагаемое улучшение представляет собой переопределение расстояний, используемых декодером. Назначение расстояний состоит в том, чтобы отразить вероятность того, что два элемента синдрома будут конечными точками одной и той же строки ошибки. Таким образом, наиболее очевидным выбором является количество ошибок, необходимое для их исправления, которое представляет собой манхэттенское расстояние для плоского кода, определенного на квадратной решетке. Однако это не всегда приводит к лучшим результатам.

Предположим, что в какой-то итерации процесса декодер решает уничтожить два эниона b и c, разделенных манхэттенским расстоянием D _bc . Затем декодер предполагает, что между ними возникла цепочка ошибок D _bc. На некоторой более поздней итерации декодер должен будет определить, следует ли уничтожить другую пару, a и d. Для этого ему нужно будет знать количество ошибок, которые потребовала бы цепочка ошибок между ними. Обычно это будет манхэттенское расстояние D _{объявление} . Однако рассмотрим путь между a и d, который пересекает c и b. Таким образом, цепочка ошибок, идущая от a к b, а затем от c к d, также будет соответствовать исходному синдрому. Это потребует ошибок D _ab + D _cd, что может быть меньше, чем D _ad в целом. Спаривание a и d тогда будет более вероятным, чем предполагает декодер, из-за возможности этого сокращения для цепочки ошибок.

Улучшение, предложенное в [5], адаптированное для конкретного случая планарного кода, состоит в обновлении расстояний между парами энионов каждый раз, когда происходит аннигиляция. Первоначально расстояние D(a, b) между всеми парами энионов будет равно манхэттенскому расстоянию. При аннигиляции пары c и d расстояния обновляются в соответствии с

Это позволит использовать информацию о синдроме, касающуюся пар, аннигилированных в начале процесса, для дальнейшего использования в процессе, даже если они были удалены из синдрома. Таким образом, декодер может принимать более точные решения относительно того, какие из них следует спаривать на более поздних этапах.

На рисунке 4 представлены данные для сравнения результатов декодера, когда эти переопределенные расстояния используются, с теми, когда они не используются. Они называются «ускоренный» и «стандартный» методы соответственно. Из-за того, как реализован укороченный метод, труднее получить результаты для больших размеров системы. Таким образом, прямое сравнение порогов не проводится. Вместо этого системный размер L ^* сравнивается как для коррелированных, так и для некоррелированных моделей ошибок. Обнаружено, что ярлыки не дают существенных преимуществ при низкой частоте ошибок, для которой соответствующее значение L ^* невелико. Однако для более высоких коэффициентов ошибок рост L ^* с p и p’ оказывается намного медленнее, когда используются сокращения, и поэтому такая же степень подавления ошибок может быть достигнута с гораздо меньшими системами.

Также сравнивается коэффициент логических ошибок. Для модели некоррелированных ошибок отношение P(стандарт)/P(сокращения) найдено для p = 3,5% ≈ p _c/2 и системы различных размеров. Это соотношение показывает, насколько выше вероятность неудачи стандартного метода, чем упрощенного. Результаты предполагают, что это экспоненциально увеличивается с L или его степенью. Это говорит о том, что значение β для сокращений выше, чем для стандартного метода, как и ожидалось [5]. Отношение аналогично находится для модели коррелированных ошибок и p′=2,5%≈pc′/2 с аналогичными результатами.

7. Выводы и перспективы

Представленная здесь стандартная версия декодера очень похожа на «ванильную». Есть много изменений, которые можно было бы внести для улучшения производительности метода, помимо известного примера ярлыков. Например, вместо того, чтобы соединяться с первым любым найденным в каждом случае анионом, можно сравнить все анионы, найденные на одном и том же расстоянии, и сделать осознанный выбор, с кем соединиться. Другой возможностью является усовершенствование метода Монте-Карло цепи Маркова из [8]. Все такие модификации будут зависеть от рассматриваемого кода и модели ошибки. Эта статья предназначена только для демонстрации основного метода, поэтому такие модификации, специфичные для приложения, здесь не изучались.

Несмотря на свою простоту, показано, что метод очень хорошо работает в качестве декодера. Он достигает респектабельных эталонных показателей для стандартного полигона планарного кода с независимым битовым и фазовым шумом: порог аналогичен другим декодерам и теоретическому максимуму; исправление ошибок очевидно для небольших размеров системы; и обнаруживается, что частота логических ошибок сильно уменьшается. Хорошие результаты были также получены для случая пространственно коррелированных ошибок. Таким образом, декодер можно использовать для получения хороших результатов для топологических кодов, а также для более экзотических задач декодирования, прежде чем будут разработаны более сложные индивидуальные методы.

Благодарности

Автор хотел бы поблагодарить Бенджамина Брауна за обсуждение, Эндрю Ландаля за указание на существовавший ранее вариант этого декодера и Swiss NF, NCCR Nano и NCCR QSIT за поддержку.

Конфликт интересов

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Ссылки

Вуттон, Дж. Р. Квантовая память и исправление ошибок. Дж. Мод. Опт 2012 , 20, 1717–1738. [Академия Google]
Вуттон, младший; Бурри, Дж.; Иблисдир, С .; Потеря, Д. Исправление ошибок для неабелевых топологических квантовых вычислений. физ. Rev. X 2014 , 4. [Google Scholar] [CrossRef]
Бравый С.; Хаах, Дж. Квантовая самокоррекция в трехмерной модели кубического кода. физ. Rev. Lett 2013 , 111. [Google Scholar] [CrossRef]
Anwar, H.; Браун, Би Джей; Кэмпбелл, ET; Браун, Д.Э. Быстрые декодеры топологических кодов qudit. New J. Phys 2014 , 16. [Google Scholar] [CrossRef]
Хаттер А.; Потеря, Д .; Вуттон, Дж. Р. Улучшенные декодеры HDRG для кудита и неабелевой квантовой коррекции ошибок 2014 . архив: 1410.4478.
Деннис, Э. Очистка квантовых состояний: квантовые и классические алгоритмы 2005 . arXiv: квант-тел/0503169.
Деннис, Э.; Китаев, А.; Ландаль, А .; Прескилл, Дж. Топологическая квантовая память. Дж. Матем. Phys 2002 , 43. [Google Scholar] [CrossRef]
Hutter, A.; Вуттон, младший; Потеря, Д. Эффективный алгоритм Монте-Карло цепи Маркова для поверхностного кода. физ. Версия А 2014 , 89. [Google Scholar] [CrossRef]
Фаулер, А.Г. Оптимальная коррекция сложности коррелированных ошибок в поверхностном коде 2013 . архив: 1310.0863.
Бравый С.; Сучара, М .; Варго, А. Эффективные алгоритмы декодирования с максимальным правдоподобием в поверхностном коде. физ. Rev. A 2014 , 90. [Google Scholar] [CrossRef]
Novais, E.; Муччиоло, Э. Р. Порог кода поверхности при наличии коррелированных ошибок. физ. Ред. Письмо 2013 , 110. [Google Scholar] [CrossRef]
Хаттер, А.; Потеря, Д. Нарушение исправления ошибок поверхностного кода из-за связи с бозонной ванной. физ. Rev. A 2014 , 89. [Google Scholar] [CrossRef]
Fowler, A.G.; Мартинис, Дж. М. Количественная оценка влияния локальных многокубитных ошибок и нелокальных двухкубитных ошибок на поверхностный код. физ. Rev. A 2014 , 89. [Google Scholar] [CrossRef]
Китаев А. Отказоустойчивые квантовые вычисления anyons. Анна. Физ 2003 , 303, 2–30. [Google Scholar]
Ковалев А.А.; Прядко Л.П. Отказоустойчивость квантовых разреженных кодов контроля четности с сублинейным масштабированием по расстоянию. физ. Rev. A 2013 , 87. [Google Scholar] [CrossRef]
Landahl, A. (Альбукерке, Нью-Мексико, США). Частное сообщение 2013 .
Дюкло-Чианчи, Г.; Пулен, Д. Быстрые декодеры для топологических квантовых кодов. физ. Rev. Lett 2010 , 104. [Google Scholar] [CrossRef]
«> Фаулер, А.Г. Точное моделирование планарных топологических кодов не может использовать циклические границы. физ. Версия А 2013 , 87. [Google Scholar] [CrossRef]
Бравый С.; Варго, А. Моделирование редких событий при квантовой коррекции ошибок. физ. Rev. A 2013 , 88. [Google Scholar] [CrossRef]

Рисунок 1. Спиновая решетка планарного кода размера L × L. S-пластинки показаны синим цветом, а p-пластинки показаны белым. В каждой вершине находится частица со спином 1/2. В этом примере линейный размер L = 5. Линейный размер L также является расстоянием кода.

Рис. 1. Спиновая решетка планарного кода размера L × L. S-пластинки показаны синим цветом, а p-пластинки показаны белым. В каждой вершине находится частица со спином 1/2. В этом примере линейный размер L = 5. Линейный размер L также является расстоянием кода.

Рисунок 2. Результаты для некоррелированных ошибок. ( a ) График частоты логических ошибок, P, по отношению к частоте ошибок при инверсии битов, p, вокруг порога. ( b ) График минимального размера линейной системы, необходимого для P < p, L ^*, против р. ( c ) График P в зависимости от линейного размера системы, L, для различных p значительно ниже порогового значения. ( d ) График зависимости α(p) от p.

Рис. 2. Результаты для некоррелированных ошибок. ( a ) График частоты логических ошибок, P, по отношению к частоте ошибок при инверсии битов, p, вокруг порога. ( b ) График минимального размера линейной системы, необходимого для P < p, L ^*, по сравнению с p. ( c ) График P в зависимости от линейного размера системы, L, для различных p значительно ниже порогового значения. ( d ) График зависимости α(p) от p.

Рисунок 3. Результаты для коррелированных ошибок. ( a ) График частоты логических ошибок, P, в зависимости от частоты ошибок при инверсии битов, p’, около порога. ( b ) График минимального размера линейной системы, необходимого для P < p', L ^*, в зависимости от p’.

Рис. 3. Результаты для коррелированных ошибок. ( a ) График частоты логических ошибок, P, в зависимости от частоты ошибок при инверсии битов, p’, около порога. ( б ) График минимального размера линейной системы, необходимого для P < p', L ^*, в зависимости от p’.

Рисунок 4. Сравнение результатов метода с использованием ярлыков со стандартным методом. ( a ) Графики L ^* против p для некоррелированных ошибок с использованием обоих методов. ( b ) Графики L ^* в зависимости от p’ для коррелированных ошибок с использованием обоих методов. ( c ) График P(стандартный)/P(ярлык) против L как для некоррелированных, так и для некоррелированных ошибок. Для первого данные приведены для p = 3,5%. Для последних это p = 2,5%.

Рис. 4. Сравнение результатов метода с использованием ярлыков со стандартным методом. ( a ) Графики L ^* против p для некоррелированных ошибок с использованием обоих методов.

Форма 0503169: Форма 0503169 \ Акты, образцы, формы, договоры \ КонсультантПлюс