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建模和比较无电池系统的转换器体系结构和能源收集IC
摘要 - 无孔的能量收获设备是一类新的嵌入式系统，可从存储在环境友好的电容器中的环境能量运行，并保证持久的持久，无维护的操作。由于紧密的能量构成，这些设备经常采用电压转换器和专用的集成电路（ICS），以最大程度地传输能量收割机，存储电容器和负载之间。正如我们在本文中所显示的那样，这种转换器电路的选择和配置很重要，但是非平凡，因为它们的性能高度取决于能量收集条件。因此，我们提供了五个现成的能源收集IC的模型，并将它们集成到无电池系统的开源模拟器中：这使从业人员和研究人员可以方便地探索设计权衡并预测可实现的性能。此外，我们使用这些模型对不同转换器体系结构进行系统比较，并得出具体建议。
深入核磁共振研究分子层界面引起的钴薄膜磁硬化
铁磁薄膜和化学吸附分子层之间的界面表现出各种有趣的现象。[1] 对这些所谓自旋界面的积极研究 [2,3] 始于分子或有机自旋电子器件的发展，最初主要集中在铁磁材料附近引起的分子层的变化。局域 HOMO-LUMO 电子能级的自旋相关展宽 [2,4,5] 和相关的自旋过滤效应 [6–8] 在理解有机自旋阀和其他有机自旋电子器件中起着关键作用。此外，在邻位分子中建立可检测的自旋极化开辟了一个与分子材料中磁序传播相关的新研究领域。这导致分子组成元素上存在磁二向色信号 [9] 或形成自旋序作为分子电子态能量的函数的非平凡振荡。 [10,11]
和谐中的信仰与科学：与圣经无关的进化
问：您如何回应那些觉得这种演变的基督徒破坏了圣经的权威？a：“对于原教旨主义者的信徒来说，字面的解释是全部或没有事件。当一个学说被触摸时，他们感到受到威胁。也许当他们从字面上解释它时会破坏它，但是许多圣经都是隐喻的。亚当和夏娃肯定是平凡的人物，有一条会说话的蛇，有他可以从空气中吹出空气等的肺的上帝。必须追求文本的神学叙事和目的（即不是科学的教科书），而是上帝愚蠢地讲述了原始的认知环境，类似于我们以他们会理解的方式和概念对婴儿说话的方式。圣经只是关于不可理解的上帝的婴儿谈话。我们应该参与尝试适当的训练，以汲取历史的语法含义，而不是在古老的文本上引入我们自己的西方问题的Eisegesis。”
魔法状态资源理论在断层中的应用......
受其对大多数容错量子计算方案的必要性的启发，我们为魔法状态制定了资源理论。我们首先表明，魔法的鲁棒性是一种行为良好的魔法单调，它操作性地量化了使用辅助魔法状态的 Gottesman-Knill 类型方案的经典模拟开销。我们的框架随后在使用魔法状态合成非克利福德门的任务中得到了直接应用。当魔法状态与克利福德门、泡利测量和稳定器辅助元素交错时（最一般的合成场景），可合成单元类很难表征。我们的技术可以对实现给定目标单元所需的魔法状态数量设置非平凡的下限。在这些结果的指导下，我们找到了这种合成的新示例和最佳示例。
针对战略买家的重复关联拍卖的二分法定价
我们对学习算法感兴趣，该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中，买家最大化其预期累积折现盈余，并且假设他对商品的估价是 ad 维情境（特征）向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法，该算法基于二分法的思想，策略遗憾上界为 O（log 2 T）。与之前的研究不同，我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设，并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现（对抗性上界）。为了构建我们的算法，我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性，并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。
![arXiv:2004.11416v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 23 日](/simg/e\e3e09abb17f65665fa0cb6129ca0672c0416468c.webp)
arXiv:2004.11416v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 23 日
精确计算多费米子量子系统的基态和激发态是当代物理和计算科学中最重要的挑战之一，其解决方案将从量子计算设备的出现中受益匪浅。现有的使用相位估计或变分算法的方法存在潜在缺点，例如深度电路需要大量误差校正或非平凡的高维经典优化。在这里，我们引入了一个收缩特征值方程的量子求解器，它是经典方法的量子类似物，用于求解基态和激发态的能量和简化密度矩阵。该求解器不需要深度电路或困难的经典优化，并且可以实现精确经典算法的指数级加速。我们通过在量子模拟器和两个 IBM 量子处理单元上进行计算来演示该算法。
通过时间相关性见证环境维度
我们引入了一个框架来计算开放量子系统动力学中可实现的时间相关性的上限，该上限通过对系统进行重复测量获得。由于这些相关性是由于环境充当内存资源而产生的，因此这些界限是与观察到的统计数据兼容的有效环境最小维度的见证。这些见证来自具有保证渐近收敛的半正定程序层次结构。我们计算涉及量子比特系统和量子比特环境的各种序列的非平凡界限，并将结果与产生相同结果序列的最佳已知量子策略进行比较。我们的结果提供了一种数值上可处理的方法来确定开放量子系统动力学中多时间概率分布的界限，并允许仅通过探测系统来见证有效环境维度。
rosarl：仅奖励安全的加固学习
强化学习中的一个重要问题是设计了学会在环境中安全解决任务的代理。一个常见的解决方案是定义奖励功能的惩罚或到达不安全状态时要最小化的成本。但是，设计奖励或成本功能是非平凡的，并且可以随着问题的复杂性而增加。为了解决这个问题，我们调查了Minmax罚款的概念，这是不安全状态的最小罚款，导致安全最佳政策，无论任务奖励如何。我们通过考虑环境直径和可控性来得出该惩罚的上限和下限。此外，我们提出了一种简单的算法，以便在学习任务政策的同时估算这种罚款。我们的实验证明了这种方法在使代理能够在高维连续控制环境中学习安全策略的有效性。
Hubbard在有限的六角形晶格上的互动
时间有限体积在低维度的蒙特卡洛模拟中诱导了显着影响，例如石墨烯，这是一种以其独特的电子特性和许多潜在应用而闻名的2-D六边形系统。在这项工作中，我们探索了六角形上的费米子的行为，其哈伯德型相互作用以耦合为特征。该系统表现出对有限温度效应高度敏感的零能量激发。我们将校正对自我能源和低能量激发的有效质量进行计算，并达到包括时间有限体积的量化条件。然后对零温度和有限温度进行这些分析。我们的发现表明，一阶O（𝑈）的贡献是不存在的，导致从O（𝑈2）开始进行非平凡的校正。我们根据小晶格上的混合蒙特卡洛模拟获得的精确和数值结果来验证我们的计算。
使用大语言模型不断发展的机器人形态
摘要 - 我们介绍了Robomorph，这是一种使用大语言模型（LLM）和进化算法生成和优化模块化机器人设计的自动化方法。在此框架中，我们将每个机器人设计表示为语法，并利用LLM的功能来浏览广泛的机器人设计空间，该空间传统上是耗时的，并且在计算上要求。通过集成自动及时设计和基于增强学习的控制算法，Robomorph迭代通过反馈循环来改善机器人设计。我们的实验结果表明，Robomorph可以成功生成非平凡的机器人，这些机器人对单个地形进行了优化，同时展示了与连续演变的形态改善。我们的方法证明了将LLMS用于数据驱动和模块化机器人设计的功能，提供了一种有希望的方法，可以将其扩展到具有类似设计框架的其他域。