Scalar i3 Scalar i6 Scalar i6000 Scalar i7 RAPTOR 插槽数 25 至 400 50 至 800 100 至 14,100** 100 至 2004 系统容量范围 (TB) LTO-9(原生 / 压缩) 450 至 7,200 / 1,125 至 18,000 1 900 至 14,400 1 / 2,250 至 36,000 1 1,800 至 253,800 1 / 4,500 至 634,500 1 1,800 至 36,072 / 4,500 至 90,180 LTO-8(原生 / 压缩) 300 至 4,800 1 / 750 至 12,000 1 600到 9,600 1 / 1,500 到 24,000 1 1,200 到 169,200 1 / 3,000 到 423,000 1 1,200 到 24,048 / 3,000 到 60,120 LTO-7(原生 / 压缩) 150 到 2,400 1 / 375 到 6,000 1 300 到 4,800 1 / 750 到 12,000 1 600 到 84,600 1 / 1,500 到 211,500 1 600 到 12,024 / 1,500 到 30,060 驱动器数量 1 – 24 1 – 192 1 - 20 支持的驱动器类型 半高(HH) LTO 驱动器 全高 (FH) LTO 驱动器 全高 (FH) LTO 驱动器 全高 (FH) LTO 驱动器
变分量子算法 (VQA),如量子近似优化算法 (QAOA)、变分量子特征值求解器 (VQE)、量子神经网络 (QNN) 和量子编译 (QC),有望在传统计算机以外的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上解决实际任务 1 。最近的成果证明了其在量子态制备 2 – 6 、量子动态模拟 2 、 7 – 9 和量子计量 10 – 14 方面的有效性。尤其是 QC,引起了人们的极大兴趣。它使用训练过程将信息从未知目标单元转换为可训练的已知单元 15 、 16 。该方法有多种应用,包括门优化 15 、量子辅助编译 16 、连续变量量子学习 17 、量子态层析成像 18 和量子对象模拟 2 。例如,可以准备量子对象(例如量子态),并使用 QC 2 在量子电路中模拟其演化。QC 的性能取决于量子比特的数量和电路深度。可训练量子电路的选择也至关重要,必须仔细选择。一些纠缠
变异量子算法(VQA)如量子近似优化算法(QAOA),变异量子本元素(VQE),量子神经网络(QNN)和量子汇编(QC),可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务(NISQ)的实用任务,这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6,量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC,特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15,16。此方法具有各种应用,包括盖茨优化15,量子辅助编译16,连续变量的量子学习17,Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如,可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象(例如量子状态)。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes(可训练的量子电路)的选择也至关重要,必须仔细选择。一些纠缠
周黄 a 、陈成汉 a 、阿卜杜萨拉姆·阿卜都克里木 a 、子浩博 a 、陈伟 a 、陈迅 a,t 、陈云华 h 、陈成 o 、程兆堪 p 、崔相宜 m 、范英杰 q 、方德清 r 、毛昌波 、付孟廷 g 、耿力生 b,c,d 、卡尔·吉博尼 a 、顾林辉 a 、郭旭源 a 、何昌达 a 、何金荣 h 、黄迪 a 、黄彦林 s 、侯汝泉 t 、吉向东 l 、军永林 、李晨翔 a 、李家福 、李明传 h 、林淑 n 、李帅杰 m 、清林 e,f 、刘江来 a,m,t,1 、陆晓英 j,k 、罗灵隐克,罗云阳 f , 马文波 a , 马尔玉刚 , 毛亚军 g , 孟跃 a,t , 宁旭阳 a , 宁春齐 h , 钱志成 a , 香香任 j,k , Nasir Shaheed j,k , 尚松 h , 尚晓峰 a , 沉国芳 b , 林斯 a , 孙文亮 h , 谭安迪 l , 陶毅 a,t , 安庆王 j,k , 王萌 j,k , 王秋红 r , 王少波 a,1 , 王四光 g , 王伟 o , 王秀丽 n , 王周 a,t,m , 魏月欢 p , 吴萌萌 o , 吴伟豪 a , 夏经凯 a , 肖孟娇 l , 肖翔 o , 谢鹏伟 m , 严彬彬 a,t , 严希宇 s ,杨吉军 a 、杨勇 a 、于春旭 q 、袁居民 j,k 、袁哲 r 、曾新宁 a 、张丹 l 、张敏珍 a 、张鹏 h 、张世波 a 、张舒 o 、张涛 a 、张迎新 j,k 、张媛媛 m 、李赵 a 、郑其斌 s 、周吉芳 h 、宁周 a,t, * ,周小鹏 b , 周勇 h , 周玉波 a
摘要:在本文中,我们在修改后的重力上下文中介绍了狄拉克出生的标量标量场的动态系统分析。我们考虑了修饰重力的多项式形式,使用了两种不同类型的标量,多项式和指数,并找到了一个封闭的方程式动力学系统。我们分析了这种系统的固定点,并评估了该模型中延迟加速度减速的条件。我们注意到这两个模型的相似性,并表明我们的结果与先前关于爱因斯坦重力的研究一致。我们还通过绘制EOS(ω),能量密度(ω)和减速参数(Q)W.R.T。来研究了模型的现象学意义。到e-folt时间,并与现在的值进行比较。我们通过观察动态系统分析在修饰的重力方面有何不同,并介绍我们研究的未来范围,从而结束了本文。
例如本文研究的量子相变,我们的格模型必须包含大量的位点 L ≫ 1,因此该张量积的因子数量也是 L 。量子计算机为解决这些大型 Fock 空间提供了一种令人鼓舞的方法,因为它们本质上是以量子力学的方式运行的。事实上,目前人们正在大力努力在量子硬件上模拟相对论量子场论。一类特别重要的问题是规范场论的模拟,因为它们在描述基本粒子物理学中起着至关重要的作用。这些理论包含玻色子自由度,因此必须解决相应的无限局部希尔伯特空间。在[1-5]中可以找到一些针对此类问题的理论算法建议,在[6-9]中进行了实际的硬件实现。不幸的是,我们目前可用的设备不仅受到量子比特数量的限制,更重要的是受到量子计算机固有的高噪声水平的限制。虽然利用量子纠错 (QEC) [ 10 – 12 ] 的容错量子计算机将来可能会被证明是可靠的,但目前还无法在近期的量子设备(称为噪声中尺度量子 (NISQ) 硬件)上实现 QEC。根据我们当前的现实,有必要找出能够让我们从现有技术中提取有用信息的技术。例如,可以应用不同形式的“错误缓解”技术来对抗噪声。这些技术目前正在研究中,已经设计出几种方法来解决量子计算机中一些最常见的重大错误源,包括读出(RO)误差[13-16],也称为测量误差,以及由两量子比特门(如受控非(CNOT)门)引起的退相干[17-19]。更直接的解决方案是实现混合量子-经典算法,从而将量子方面降低到适当平衡其优缺点的水平。另一方面,我们将看到存在这样一种情况,其中哈密顿量的基态是可分解的,用于计算量子相变的经典和量子算法都受益于由此产生的简化。经典地,希尔伯特空间的张量积不再是问题,因为这个问题可以在本地解决。在量子方面,纠缠门的数量以及相关耦合的范围都大大减少。这使得量子电路实际上可以在当今的硬件上实现,即使对于较大的晶格尺寸 L 也是如此。在玻色子场论的情况下,还必须考虑无限局部希尔伯特。虽然我们在调用基于量子比特的架构时总是可以截断这个希尔伯特空间,该架构根据离散变量 (DV) 量子计算运行,用玻色子本身来模拟这些玻色子模式可能更自然。这是在连续变量 (CV) 量子计算中实现的。除了能够访问整个希尔伯特空间外,CV 量子计算机还可以利用更耐退相干的光学元件和状态,并可以使用现有技术有效操纵 [20]。与目前的量子比特设备(如超导芯片或离子阱量子计算机)不同,这种设备未来也可以在室温下通过实验实现 [21]。然而,通用量子计算所需的非高斯门的实现目前尚无定论。
b'B'The分数量子厅(FQH)状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量,例如准粒子电荷,霍尔电导,霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷,这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s(k),在长波长的情况下,在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k)。FQH接地的一个基本特征是,确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2,3],较低的结合在长波长度的强度下,构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下,当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时,界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上,可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在,即,前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作,涉及一类旋转不变的模型波函数(Laughlin [6],Moore-Read [7],Read-Rezayi [8]),与欧几里得的保形场理论有关,并使Haldane结合饱和[9,10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态(零能量特征态),并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是,它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d,因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件:最大性手性的较弱版本是,纠缠谱的低较低部分(或同等地,拓扑模式)仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足,而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中,我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件?我们在附录B中显示,连续旋转不变性是必需的。之所以如此,是因为角动量的波动有助于O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)4的静态结构因子4,但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统,先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13],即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /(2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1)jain状态[14]不满意,不满意n> 1,不满足n> 1,不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是,尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题,并提供了明确的证据,表明弱的最大手性不足。因此,我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此,我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组,并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)的系数\ XC2 \ Xaf S 4)4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中,并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
在结构化光的领域,光学涡旋及其矢量扩展(矢量涡流束)的研究因其独特的相位和极化特性而引起了很大的兴趣,这使它们对许多潜在应用有吸引力。结合了涡流束和各向异性材料的优势,可以在非线性光学,量子和拓扑光子学中实现电磁场剪裁和操纵的独特可能性。这些应用程序需要一个全面的建模框架,该框架构成了各向异性材料和矢量涡流梁的属性。在本文中,我们描述了一个半分析模型,该模型将矢量衍射理论扩展到通过单轴平板传播的聚焦涡流梁的情况,考虑到标量和矢量涡流的情况下,在laguerre-gaussian模式基础的共同框架中。该模型旨在提供对方法的全面描述,从而实现复杂的光束传输,从单轴各向异性材料中进行特定应用中的单轴各向异性材料的反射和传播。作为其多功能性的演示,我们采用了开发的方法来描述具有各种分散特征的单轴材料中高阶涡流束的传播,探索椭圆形,双曲线和epsilon-near-near-Zero机制。我们展示了培养基各向异性的变化如何因其相互作用的矢量性质而改变束结构,这是由于介质的不同介电性用于横向和纵向场的组件。如果可以通过有效的培养基参数描述,则该方法的适用性可以扩展到人工结构化的介质。开发的形式主义将有助于对复杂梁与单轴材料的相互作用进行建模,从而为多种情况提供了共同的框架,这也可以扩展到电磁波之外。
摘要我们考虑了浸入完美流体暗物质(PFDM)的黑洞背景中的标量扰动。我们通过使用第六阶温策尔 - 克莱默 - 布里林(WKB)近似,最长的模式是那些比临界值小于临界值的角度质量较高的质量质量的模式,被称为临界模式的异常衰减速率,而超出了相反的临界值。此外,我们表明,对于pfdm强度参数k的不同值k,可以恢复准频率(QNF)的实际部分(QNF),QNF的虚部以及Schwarzschild背景的临界标量场的质量。对于小于这些值的k值,上述量大于Schwarzschild的背景。然而,除了这些k的这些值之外,这些数量还小于Schwarzschild后台。