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连续变量量子算法：简介
离散性的美感全能量子量，而忘记了连续的量子。将量子力学的课程转换为离散的量子计算偏置的趋势，其中强调了限定的希尔伯特空间中的离散量子和计算。基于坐标表示波函数，de broglie波，傅立叶变换等的“较旧”教学方式。似乎正在消失，但是，这种知识对于连续可变量子计算（CVQC）至关重要。在此教学介绍中，我们旨在弥合这一差距。在这里，我们介绍了处理量子力学中连续数量时使用的基本数学概念和工具，并解释了如何将它们用于CVQC算法开发。许多物理量，例如位置和术语或电磁场的四倍体，可以接受量子力学中连续光谱的值。由于量子力学的性质和海森堡的不确定性关系，对连续量子进行的精确操纵从根本上是不可能的。此外，量子系统中噪声的质量进一步加剧了这种情况，似乎在使用连续量子数量进行计算时似乎没有观点。然而，相关的实现实现和量子误差校正代码的发展促使CVQC作为独立的计算范式的研究。CVQC普遍性的问题是一个微妙的，但是在多个元素汉密尔顿人的限制案例中已经解决了它[1]。从那时起，已经为CVQC开发了许多算法。除了
量子旋转的伪马约拉拉伪造功能重新归一化
我们实施了Honerkamp和Salmhofer [Phys。修订版b 64，184516（2001）]进入了量子自旋系统的伪摩霍拉纳功能重新归一化组方法。由于这种方法的重新归一化组参数是物理量，因此与更常规的重新归一化组参数相比，温度t，数值效率显着提高，尤其是在计算限制性 - 温度相图时。我们首先采用此方法来确定简单的立方晶格上J 1 -j 2 Heisenberg模型的有限温度相图，在此，我们的发现支持了围绕高挫折点J 2 = 0的消失的小型非磁相的主张。25 J 1。 也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。 最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。 在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。25 J 1。也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。
身份识别毫无意义：量子参考系、事件定位和量子洞论证
研究量子参考系 (QRF) 的动机是考虑我们在描述物理系统时明确或隐含使用的参考系的量子特性。与经典参考系一样，QRF 可用于相对地定义时间、位置、动量和自旋等物理量。与其经典类似物不同，它相对化了量子系统的叠加和纠缠概念。在这里，我们通过将其追溯到叠加中不同分支之间如何识别配置或位置的问题，为叠加和纠缠的框架依赖性提供了一种新颖的解释。我们表明，在存在对称性的情况下，系统在分支之间是处于“相同”还是“不同”的配置取决于 QRF 的选择。因此，相同性和差异性——以及因此产生的叠加和纠缠——失去了绝对意义。我们将这些想法应用到叠加半经典时空的背景下，并使用四个标量场的巧合来构建不同分支中时空点之间的比较图。这使我们能够确定给定事件是位于叠加时空中的“相同”点还是“不同”点。由于此功能取决于 QRF 的选择，我们认为事件的定位不应被视为事件的固有属性。这缓解了之前提出的担忧，即 QRF 变化可能会对干涉实验产生经验后果，例如 Bose 等人 -Marletto-Vedral 的提议。此外，它意味着在量子控制因果序的平坦和弯曲时空实现中，事件的数量相等。我们以“量子空洞论证”作为爱因斯坦著名空洞论证的量子背景的概括，认为在量子对称性存在的情况下，不仅时空点，而且它们的识别和叠加流形中事件的定位都失去了绝对的物理意义。
经典方差是否应作为基本测量...
摘要 - 由于测量结果并不比其不确定度更好，因此指定不确定度是计量学的一个非常重要的部分。人们倾向于相信物理学中的基本常数随时间不变，并且它们是建立国际系统 (SI) 标准和计量学的基础。因此，在最先进的水平上明确指定这些物理不变量的不确定性应该是计量学的主要目标之一。但是，通过观察某些物理量的行为，我们可能会扰乱标准，从而引入不确定性。一系列观测中的随机偏差可能是由测量系统、环境耦合或标准中的固有偏差引起的。由于这些原因，并且由于相关随机噪声在自然界中与不相关随机噪声一样普遍存在，因此普遍使用经典方差和均值标准差可能会混淆而不是澄清有关不确定性的问题；即，这些测量仅适用于随机不相关偏差（白噪声），而白噪声通常是观察到的偏差频谱的子集。如果事实上该系列不是随机和不相关的，即没有白色频谱，那么由于测量是在不同时间进行的，因此系列中每个测量都是独立的假设应该受到质疑。在本文中，频率标准、标准电压电池和量块的研究提供了长期随机相关时间序列的例子，这些时间序列表明行为不是“白色”（不是随机和不相关的）。本文概述并说明了一种简单的时域统计方法，该方法为幂律谱提供了一种替代估计方法，可用于大多数重要的随机幂律过程。了解频谱可以在存在相关随机偏差的情况下提供更清晰的不确定性评估，所概述的统计方法还为白频谱提供了一个简单的测试，从而使计量学家能够知道使用经典方差是否合适或是否要结合更好的不确定性评估程序，例如，如本文所述。
Fisher 信息全面识别量子资源
引言：Fisher 信息 (FI) 在量子信息科学中起着重要的基础作用。在量子计量和传感中，它通过众所周知的量子 Cram´er-Rao 边界 [1 – 3] 决定了测量设备精度的最终极限。现有的应用包括干涉测量法 [4 – 6]、磁力测量法 [7,8]、温度测量法 [9,10]、量子照明 [11 – 13]、位移传感 [14,15] 等 [16]。至关重要的是，这些应用利用了已充分研究的非经典量子特性，如相干性 [17,18]、纠缠 [19,20] 和负准概率 [21,22]，以证明量子测量设备相对于经典测量设备的内在优越性。 FI 还被用于研究量子系统的非经典特性，如量子相干性 [23,24] 和纠缠 [25,26]。传统上，量子力学中不同的非经典性概念都是独立研究的。因此，过去开发的理论工具和物理量通常一次只能探测一个非经典特性。然而，最近的发展在提供一个统一的框架方面取得了巨大进步，不仅可以研究几种不同的非经典性概念 [27-29]，还可以研究量子系统的更一般资源 [30,31]。这导致我们发现了不仅与某一特定资源理论相关的物理任务和操作量，而且与一般环境也相关。这促使我们考虑具有普遍适用性的量，即它们保持物理上有意义的解释，同时能够在给定资源理论的物理约束内识别被认为是“非经典”或“资源丰富”的每个状态[32-40]。这类量的一个例子是稳健性度量类[41]，它们是任何量子资源的明确定义的量词，可用于量化资源在资源方面的运营优势
量子传感的数学简介
最近的技术进步允许在各种物理量子系统中控制单个量子。这促使了专用系统的开发来实施量子计算和量子通信。这些系统的量子属性允许无法实现经典实现的性能，例如针对某些问题的指数更快算法和理论上完美的信息安全通信。与量子计算和通信并行开发的另一种重要技术是量子传感。由于量子系统对外部刺激的固有敏感性固有的敏感性固有的高度敏感性，量子计算机实际实施量子计算机的主要困难之一是将系统隔离开来，但这种高灵敏度对感应应用非常有益。量子传感利用一种嵌入在环境中的量子系统，该系统通过测量系统如何响应刺激来感知环境的某些刺激。量子传感作为一种场阶段仍处于早期阶段，但对经典感应的有益是有益的，包括较高的敏感性[Swithenby，1987]，能够使用较小的感应量来探测子微米量表上的特征[Kucsko等人[Kucsko et et al。，2013]，尺寸较小（尺寸，权重） （例如ℏ，c）[Anderson等，2019]。随着现场的成熟，可能会出现更多的应用。这反过来又导致了诸如通过测量诱导的磁性纤维来进行成像的应用[Swithenby，1987]，将生物体的温度取在亚细胞水平[Kucsko et al。，2013]中，从而创造了有效的RF接收器，它们比传统的Atanna El Flastient and Flastic nefients and Flastic andanna Elflanna [Cox et anna et ander and and anna]，以及2018年，及2018]，以及s的ander。在以前仅进行相对校准的领域中[Anderson等，2019]。
Caner Çuhac 无线传感器网络在军事、农业和能源研究中的应用
出版商 出版日期 瓦萨大学 2019 年 10 月 作者 出版物类型 Caner C¸ uhac 文章期刊 Orcid 标识符 出版物系列名称，部分编号 Acta Wasaensia, 431 联系信息 ISBN 瓦萨大学 978-952-476-882-5（印刷版） 技术与创新管理部门 978-952-476-883-2（在线材料） URN：ISBN：978-952-476-883-2 ISSN PL 700 0355-2667（Acta Wasaensia 431，印刷版） FI-65101 VAASA 2323-9123（Acta Wasaensia 431，在线材料） 页数 语言 128 英语 出版物标题 无线传感器网络的军事、农业技术和能源研究应用摘要当前使用电子传感器来测量物理量。无线传感器网络是低成本、低功耗的电子设备，能够使用嵌入式传感器进行测量。无线传感器节点还可以连接到执行器，从而允许它们影响其物理环境。由于无线传感器和执行器网络可以影响其物理环境的状态，因此它们可用于实现控制和自动化应用。在本论文中，设计并实现了四种不同的无线传感器和执行器网络自动化应用。在第一种情况下，实施电子和软件应用程序将摄像机集成到无线传感器节点中。图像使用低能耗计算方法在传感器节点中存储和处理。在另一个应用中，由两个不同的无线传感器网络组成的系统监测播种机中的种子供给。在第三个应用中，在危机情况下，在城市环境的建筑物内部署了无线传感器网络。它的传感器节点将位置信息传输给在建筑物内活动的自身部队，根据情况，这些部队可以是士兵、消防员或医务人员。在第四个应用中，实现了一个无线传感器网络，该网络收集的测量数据用于评估从沥青表面收集热能的可能性。关键词 无线、传感器、应用、自动化、测量
费马大定理在希尔伯特算术中的证明。III.费马大定理与格里森定理的量子信息统一
摘要 。本文的前两部分（分别是 https://philpapers.org/rec/PENFLT-2 和 https://philpapers.org/rec/PENFLT-3）表明，费马最后定理 (FLT) 在希尔伯特算术中的狭义和广义解释可以在第一部分中通过归纳法提出证明，在第二部分中通过 Kochen-Specker 定理提出证明。同样的解释也适用于基于格里森定理的 FLT 证明，部分类似于第二部分中的证明。希尔伯特空间子空间的 (概率) 测度的概念，尤其是其唯一性，可以明确地与偏代数或不可通约性联系起来，或者在广义上解释为希尔伯特算术的两个对偶分支的关系。对最后一个关系的研究使得 FLT 和格里森定理在某种意义上等同于两个对偶对应物，前者可以从后者推出，反之亦然，但需要附加条件，即算术对集合论的哥德尔不完备性。反过来，量子比特希尔伯特空间本身也可以通过 FLT 和格里森定理的统一来解释。利用广义的希尔伯特算术证明 FLT 这样的数论基本结果可以推广到“量子数论”的概念。通过“非标准双射”及其两个与信息论内在关联的对偶分支，可以从数学上研究皮亚诺算术从希尔伯特算术的起源。然后，无穷小分析及其革命性的物理学应用也可以在更广泛的背景下重新实现，例如，作为对时间物理量（分别是物理学中考虑的任何时间过程中的时间导数）出现方式的探索。最后，结果允许对任何层次结构如何产生或改变自身进行哲学反思，这仅归功于其对偶和幂等对应物。关键词：完备性、格里森定理、费马最后定理、希尔伯特算术、幂等性和层次结构、科亨和斯佩克定理、非标准双射、皮亚诺算术、量子信息
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们
熵和信息 - James Wills
熵是一个非常多面的物理量。从热力学开始，相关概念已被引入许多不同的领域，如统计力学、信息论、动力系统理论、计算理论和量子理论。学术界对信息的兴趣在过去几十年中也日益增长，并被广泛认为在我们理解世界和我们与世界的关系中发挥着至关重要的作用。随着这两个概念的并行发展，它们的相互联系有望揭示出关于世界的有趣和令人惊讶的事情。本文将探讨熵和信息的一些主要主题以及它们之间联系的各种性质。本文采用准历史方法来研究这个主题，追溯这两个概念在不同时间的起源、发展和交集。因此，我们先从热力学中的熵，即其原始化身开始，然后再讨论统计力学中的熵（玻尔兹曼和吉布斯）。人们试图用分子的微观力学来简化或解释宏观热力学行为，这导致了统计力学中熵的各种定义。正是在这里，熵与信息的联系首次显现出来。然后我们继续讨论香农信息，这是通信理论中一个精确定义的数学量，它与统计力学中的熵在形式和概念上有很大相似之处。直到通信理论为我们提供了精确的信息数学表征之前，所使用的信息概念一直是粗略的、普通的语言意义上的信息，即我们学习的东西或我们用来增加知识的东西。因此，通过香农信息度量，我们能够真正评估熵和信息之间精确的形式和概念联系。埃德温·杰恩斯 (Edwin Jaynes) 对这个项目做出了重大贡献，他提出了一种看待经典统计力学的新方法，以香农信息为基础。20 世纪 60 年代，罗尔夫·兰道尔 (Rolf Landauer) 在计算理论的背景下提出了这方面的进一步发展。他提出，计算机在处理信息时不可避免地会产生熵。本文最后总结了更多现代和当前的研究课题，探索了量子理论和量子计算中的熵和信息。