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使用 Matchgate 阴影评估量子经典量子蒙特卡罗算法
高精度地解决分子和固体的电子结构问题是量子化学和凝聚态物理学中的一大挑战。量子计算机的迅速出现和发展为系统地解决这一问题提供了一条有希望的途径。最近的研究[Huggins 等人，Nature (London) 603, 416 (2022)]提出了一种混合量子-经典量子蒙特卡罗 (QC-QMC) 算法，使用 Clifford 阴影来确定费米子哈密顿量的基态。与纯经典方法相比，这种方法表现出固有的噪声弹性和提高精度的潜力。然而，使用 Clifford 阴影会带来指数级增长的后处理成本。在这项工作中，我们研究了一种改进的 QC-QMC 方案，该方案利用最近开发的 Matchgate 阴影技术 [Commun. Math. Phys. 404, 629 (2023)]，消除了前面提到的指数瓶颈。我们从量子硬件上的实验中观察到，在 QC-QMC 中使用 Matchgate 阴影本质上具有抗噪性。我们表明，这种抗噪性比 Clifford 阴影的情况有更微妙的起源。然而，我们发现经典后处理虽然渐近高效，但即使是最小的化学系统也需要在数千个经典 CPU 上运行数小时，这对算法的可扩展性提出了重大挑战。
含有旋转微生物的磁流体力学卡罗液体传热传质的数值处理
摘要。在本研究中，研究了磁流体力学 Carreau 纳米流体在加热旋转板上旋转微生物的精确近似。板以恒定均匀的倾斜速度移动。通过使用某些物理假设作为具有极限条件的不完全微分条件来获得控制条件。利用束相似性变换将这些非线性条件转换为耦合的标准微分条件。使用最佳同伦研究方法最佳同伦渐近法 (OHAM) 来获取流场因素的图形结果和均匀性质。研究并阐明了旋转微生物的速度、温度、固定和密度的图形表示。发现无量纲微生物的固定随着微生物的生物对流 Lewis 数和浓度差异变量而增加。还发现，由于吸引力和 Carreau 流体边界，无量纲速度会降低。给出了邻近运动边界（如皮肤摩擦系数、努塞尔特数、舍伍德数和运动微生物的厚度数）的轮廓图和数学结果。
综合金融模型和蒙特卡罗模拟风险分析中的增长模式运用
Savvakis C. Savvides 曾任塞浦路斯开发银行高级经理兼扭亏为盈部门主管。此前，他曾担任项目融资和结构性融资部门主管。他还曾担任该银行旅游和服务贷款组合主管。他曾担任哈佛大学和加拿大皇后大学投资评估和管理项目的客座讲师。他是投资评估、风险分析以及营销和商业战略在项目评估中的应用方面的多部出版物的作者。他还是 RiskMaster 和 RiskEase 等软件程序的开发者，这些程序被广泛用于项目评估中的风险评估。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
利用神经网络量子态解决量子多体问题
第 3 章 量子蒙特卡罗....................................................................................................................................................................34 3.1 蒙特卡罗方法..................................................................................................................................................................................35 3.1.1 马尔可夫链蒙特卡罗采样..................................................................................................................................................................35 3.1.1.1 Metropolis-Hastings..................................................................................................................................................................35 3.1.1.1 Metropolis-Hastings.................................................................................................................................................................. 37 3.1.1.2 重要性抽样 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 66 3.3 扩散蒙特卡罗....................................................................................................................................................................................................68
课程vitae shivajirao（“ shiv”）Prakash Patil，MD，MPH ...
•研究部主任（2023年4月 - 现任）家庭医学部，北卡罗来纳州格林维尔市东卡罗莱纳大学布罗迪医学院，•第4年医学生家庭医学选修学院主任（2021年7月 - 现任）家庭医学部，布罗迪医学院，布罗迪医学院，东卡罗莱纳大学，东卡罗莱纳大学，北卡罗来纳州格林维尔委员会•格林校长•2020年7月）。 •家庭医学部研究部临时主任（2022年4月至2023年3月），北卡罗来纳州格林维尔市东卡罗莱纳大学布罗迪医学院•家庭医学部研究部副主任（2016年7月至2022年3月）
基于蒙特卡罗模拟、人工智能和机器学习的三维电化学处理外来染料废水的建模与优化
摘要 本研究研究了三维电化学工艺对外来化合物纺织废水中甲基橙 (MO) 染料污染物的脱色性能。采用具有强氧化电位的电化学技术处理纺织染料，并采用附加吸附技术有效去除废水中的染料污染物。在电流密度为 15 mA/cm 2、能耗为 3.62 kWh/kg 和电流效率为 79.53% 的情况下，MO 去除率约为 98%。在电流密度为 15 mA/cm 2 时，50 mg/L MO 污染物迅速矿化，半衰期为 4.66 分钟。此外，在三维电化学反应器中对石墨插层化合物 (GIC) 进行电极化，以增强直接电氧化和 . OH 的生成，从而提高协同处理效率。利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，对MO污染废水的脱色进行了优化。统计指标表明，模型的优越性顺序为：ANN>RF>SVM>多元回归。人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）方法对工艺参数的优化结果表明，电流密度为15 mA/cm 2、电解时间为30分钟、初始MO浓度为50 mg/L是维持电化学反应器电流和能源效率的最佳操作参数。最后，蒙特卡洛模拟和敏感性分析表明，ANN的预测效率最好，不确定性和变异性水平最低，而随机森林的预测结果略好。
2020-2025 战略计划更新
2015 年，卡罗莱纳住房经历了外部审查过程，并制定了我们的第一个五年战略计划。2019 年，当我们接近原计划的尾声时，卡罗莱纳住房审查了我们的使命、愿景、价值观和优先事项。在获得所有专业员工的反馈后，我们决定确认这些组成部分，只对措辞进行轻微调整。接下来，我们收集了 400 多名居民和学生工作人员的反馈，了解他们希望卡罗莱纳住房采取哪些与我们的五个优先事项相符的切实行动。这一过程产生了 750 多条建议。接下来，卡罗莱纳住房领导团队仔细审查了所有建议，并选择了我们应该从 2020 年开始采取哪些行动步骤。就在我们即将对战略计划采取行动时，COVID-19 疫情基本上停止了我们的战略规划工作；然而，从 2022 年开始，我们又重新开始制定计划。每年，卡罗莱纳住房领导层都会重新审视最初的 750 条建议，为员工提供添加新建议的机会，并最终选择我们应该每年采取哪些与我们的优先事项相关的行动。我们会进行评估以评估影响，并努力让员工和主要利益相关者了解进展情况。此更新旨在说明我们过去几年的战略计划工作。