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劳伦斯·伯克利国家实验室
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劳伦斯·伯克利国家实验室
合成生物学的进步促进了将异源代谢途径掺入各种细菌底盘中，从而导致靶向生物产品的合成。然而，异源生产途径的总产量可能会遭受低浮标，酶滥交，有毒中间体的形成或对竞争反应的中间损失，这最终阻碍了其全部潜力。基于蛋白质的细菌微校区（BMC）的自组装，易于修饰的，提供了一种复杂的方法来克服这些障碍，通过充当与细胞的调节性和代谢网络解耦的自主催化模块。More than a decade of fun- damental research on various types of BMCs, particularly structural studies of shells and their self-assembly, the recruitment of enzymes to BMC shell scaffolds, and the involve- ment of ancillary proteins such as transporters, regulators, and activating enzymes in the integration of BMCs into the cell's metabolism, has signi fi cantly moved the fi eld 向前。这些进步使生物工程师能够设计合成的多酶BMC，以促进乙醇或氢的产生，增加细胞多磷酸盐水平，并将甘油转化为丙二醇或甲酸盐或丙酮酸。这些开创性的努力揭示了合成BMC的巨大潜力，以封装非本性多酶生化途径以合成高价值产品。
前进的道路 | 伯克利法学院
圣华金谷（“圣华金谷”）在帮助加州实现其雄心勃勃的目标方面发挥着关键作用，即到 2030 年通过可再生能源满足该州一半的电力需求。圣华金谷气候温和、太阳辐射量高，已经吸引了超过 120 个太阳能设施的投资，这些设施要么已经投入运营，要么正处于规划阶段。这些设施平均占地约 500 英亩，发电量为 67 兆瓦——足以为每户 16,750 户家庭供电。它们表明圣华金谷有潜力成为该州可再生能源组合的主要贡献者。然而，圣华金谷也是世界上最肥沃、最高产的农田的所在地，同时也是一些最濒危的动植物和自然栖息地的所在地。因此，确定太阳能项目的良好位置可能引起很大争议。
伯克利李群和量子群讲座
1 动机：闭线性群 3 1.1 李群的定义 .....................。。。。。。。。。。。。3 1.1.1 分组对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.3 1.1.2 解析群和代数群 .........................5 1.2 闭线性群的定义 ...........................5 1.2.1 闭线性群的李代数 ........................5 1.2.2 一些分析 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3 经典李群 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.1 经典紧李群 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.2 经典复李群 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.3 经典群 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4 闭线性群的同态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9
劳伦斯伯克利国家实验室
量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
前进的道路 | 伯克利法学院
圣华金谷（“山谷”）将在帮助加州实现其雄心勃勃的目标方面发挥关键作用，即到 2030 年通过可再生能源满足该州一半的电力需求。山谷的温和气候和高太阳辐射已经吸引了 120 多个太阳能设施的投资，这些设施要么已经投入运营，要么处于规划阶段。这些设施平均面积约为 500 英亩，可产生 67 兆瓦的能源——足以为每户 16,750 户家庭供电。它们表明山谷有潜力成为该州可再生能源组合的主要贡献者。然而，山谷也是世界上最肥沃、产量最高的农田的所在地，同时也拥有一些最濒危的植物、动物和自然栖息地。因此，确定太阳能项目的良好位置可能会引起重大争议。
劳伦斯伯克利国家实验室
我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。
光学科学 - 伯克利工程
在第一颗卫星发布近70年后，我们还有更多的问题，而不是关于空间的答案。，但是由电气工程和计算机科学教授克里斯托弗·佩斯特（Kristofer Pister）和机械工程博士领导的伯克利研究人员团队。 Stu Dent Alexander Alvara的任务是改变这一点。他们的想法：伯克利低成本星际太阳帆（Bliss）项目，由一支低成本，自主航天器组成，每个航天器仅重10克，而无需太阳辐射的PRES肯定。这些微型太阳帆可以参观数千个近地小行星和彗星，从而捕获高分辨率的图像并收集样品。
