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World File Search System玻尔兹曼
摘要集 ICE-7 西班牙的量子信息......
在本次演讲中，我们将介绍 arXiv:2201.03358 的主要结果。我们提供了分析和数值证据，表明通用 Ising 自旋模型上的单层量子近似优化算法 (QAOA) 会产生具有高斯扰动的热态。我们发现，根据最先进的技术，这些伪玻尔兹曼态无法在经典计算机上有效模拟，我们将这种分布与 QAOA 的优化潜力联系起来。此外，我们观察到温度取决于状态能量与其他能级协方差以及状态与这些能量的汉明距离之间的隐藏的通用相关性。
为期三天的智能全国研讨会......
为期三天的全国研讨会“通过人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 实现智能自动化”的主要目的是向学生介绍使用特征工程和机器学习技术进行的深度学习工业研究工作的激动人心的应用。主要主题是卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、受限玻尔兹曼机等。还讨论了自然语言处理、计算机视觉、路径规划等领域的应用。本次研讨会的主要目标必须概述 Python 和 R 编程语言并提供机器学习和深度学习模型的实践经验。
利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
原子频率和时间标准部分
长度计量学并不是频率计量学产生根本影响的唯一领域。Kamper 和 Zimmcrmnn 1971 已经完成了一些绝对温度测量，这些测量涉及频率标准和频率计量学 [Kamper 和 Zimmcrmnn 1971]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 与频率噪声通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系相关。目前，直流电位差（电动势，EMF）的最佳 [即最清晰、最稳定、最便携] 二级标准是约瑟夫森结
PHY313a：“信息处理物理学”
模块 1：概率论回顾；随机系统和噪声；电磁场中的噪声 Shanon 信息简介；估计理论：Fisher 信息和 Cramer-Rao 界限；推理理论、Jayne 的解释、概率论的贝叶斯和频率论概念。（~7 周，14 堂讲座）模块 2：应用于经典、量子和统计力学的信息论：麦克斯韦妖、玻尔兹曼熵、热化、开放系统和噪声、冯·诺依曼熵。（~6 周，12 堂讲座）模块 3：应用和专题：电信技术要素和 Shanon 定理、量子信息论简介：不可克隆定理和量子密码学要素（~2 周，4 堂讲座）
简历.pdf
2021 年 10 月 Qibo 简介，研讨会，杜塞尔多夫。2021 年 10 月 Qibo 简介，新加坡/日本。2021 年 9 月 量子 PDF，在线。2021 年 3 月 都灵研讨会，带硬件加速的量子模拟，都灵。2020 年 9 月 QC-CERN，量子机器学习简介，CERN。2020 年 10 月 QC-CERN，Qibo 简介，CERN。2020 年 9 月 CQT，带硬件加速的量子模拟，新加坡。2020 年 9 月 IML，跨平台加速 MC 模拟，CERN。2020 年 5 月 LHCP2020，具有深度学习模型的 Parton 密度，巴黎。2020 年 5 月 CSIL，大数据在 COVID-19 时代的作用，米兰。2019 年 7 月 BOOST19，通过强化学习进行 Jet 修饰，波士顿。 2019 年 7 月 QCD@LHC19，通过强化学习进行喷流修饰，布法罗。2019 年 6 月 3 日 PHOTON19，PDF 和 EW 校正，弗拉斯卡蒂。2019 年 4 月 3 日 IFT ICTP SAIFR，机器学习应用于理论高能物理，圣保罗。2019 年 3 月 12 日 ACAT19，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，萨斯费。2018 年 9 月 18 日 NNPDF/N3PDF 警告会议，机器学习笔记，加尔尼亚诺。2018 年 9 月 10 日第 23 届 ETSF 电子激发研讨会，机器学习概述，米兰。2018 年 6 月 14 日清华机器学习研讨会，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，三亚。
研究报告 - LNE
2018 年国际单位制 (SI) 进行全面修订时，温度单位开尔文的定义发生了变化。到目前为止，开尔文被定义为水三相点温度的分数，换句话说，是来自物质制品。现在它基于温度的微观定义，即测量物体原子的热扰动，与其成分的化学性质无关，通过玻尔兹曼常数 k 与温度相关。然而，在实践中，科学家和工业家使用特定的参考来测量温度。因此，国际温标 ITS-90 基于所考虑的温度范围的不同参考点：各种气体的三相点、金属的凝固点等。这些点之间使用复杂的插值公式来覆盖整个温标。如果要长期用新系统取代旧系统，那么平稳进行这一过渡至关重要，这不仅出于经济原因，也为了确保旧措施的可持续性。因此，计量学家经过多年的重要工作，建立了现行标度和新的热力学温度定义之间的对应关系。对于 LNE-Cnam 研究人员来说，这项大约十年前开始的庞大工程以多个连续的欧洲项目的形式出现，其中第二个项目 InK2 于去年结束。在此背景下，专家们开发或改进了几种绝对温度测量方法，并将其应用于整个温度范围。因此，在 5 K 到 200 K 的范围内，他们的测量基于声学温度测量装置，从而可以将气体中的声速与气体的热力学温度联系起来。然后将获得的结果与连接到 EIT-90 的温度计给出的结果进行比较。 LNE-Cnam 研究工程师 Fernando Sparasci 解释道：“为这些比较和测量玻尔兹曼常数而设立的这项实验已达到相当成熟的水平，我们已将我们的设备出口到世界各地的七个计量实验室，这是一个独特的案例。”与此同时，LNE-Cnam 的物理学家与中国科学院理化所的中国同事在实验室框架内合作
原子频率和时间标准部分
' 长度计量并不是频率计量产生根本影响的唯一领域。已经就频率标准和涉及频率计量进行了一些绝对温度测量 [Kamper and Zimmcrmnn 197 I]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系与频率噪声相关。最好的 [即。 ，最可重复，最稳定，最易运输] 目前直流电位差（电动势，E M F ）的次标准是约瑟夫森结