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摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建,而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而,微观校准,即将激发量子数转换为沉积能量,也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量,通常称为 W 值。在这里,我们展示了在带有混合(光电倍增管和硅光电倍增管)光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV,统计不确定性可忽略不计,低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实,我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
分子的电子激发态对于许多物理和化学过程都是核心,但是它们通常比接地状态更难计算。在本文中,我们利用量子计算机的优势开发一种算法,用于高度准确地计算激发态。我们将合同的schr¨odinger方程(CSE)求解 - schr odinger方程的收缩(投影)到两个电子的空间上 - 溶液对应于schr odinger方程的地面和激发态。最近用于求解CSE的量子算法(称为合同的量子本素层(CQE))集中在基态上,但我们基于旨在快速优化地面或激发态的方差开发了CQE。我们应用算法来计算H 2,H 4和BH的地面和激发态。
摘要:缺乏针对DNA对带电颗粒辐射的电子激发反应的分子级别的理解,例如高能质子,仍然是推进质子和其他离子束癌疗法的基本科学瓶颈。尤其是,不同类型的DNA损伤对高能质子的依赖性代表着重要的知识空隙。在这里,我们使用大量平行的超级计算机采用第一原理实时依赖时间依赖性密度函数理论模拟,以揭示从高能质子到水中DNA的能量传递的量子力学细节。计算表明,质子在DNA糖 - 磷酸侧链上的沉积能量明显多于核仁酶,并且预期在DNA侧链上的能量转移大于水。由于这种电子停止过程,在DNA侧链上产生了高能孔,作为氧化损伤的来源。
如今,人工智能(AL)芯片在我们的日常生活中广泛使用,例如面部识别,文本识别和自然语言处理。尤其是,低功率芯片迫切需要边缘计算。当前的商业芯片几乎完全是基于传统的von Neumann架构的深度学习算法的加速器。然而,由于处理单元和记忆的物理分离,这种巨大功耗,高潜伏期和低区域效率的严重挑战。近年来,受生物大脑启发的神经形态计算范例可以通过硬件电子设备(例如,CMOS电路或新兴的Nanodevices)实施,并吸引了全球研究人员的很多关注,归因于它们的潜在优势,高能量效率,质量高度,质量高,并构成众多的记忆,以及高度的计算。然而,神经形态系统在大规模生产之前仍面临一些技术挑战。此问题旨在加深我们对制造过程,设备物理,建筑,算法和大规模神经形态系统的基本理解。