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完全任意控制频率量子矩
准确控制两级系统是量子力学中的长期问题。一个这样的量子系统是频率键量置量：一种以两个离散频率模式叠加的单个光子。在这封信中，我们首次证明了对量子频率处理器中频率量矩阵的完全任意控制。我们在数值上建立了针对电形相调节器和脉冲塑料的多种配置的最佳设置，从实验上确认了所有基本旋转的近乎不合格模式转换保真度。单光子水平的性能通过将单个频率键符号旋转到分布在整个Bloch球体上的41点，以及对状态路径的跟踪，然后是可调频率梁分离器的输出，并带有贝叶斯断层扫描，并确认了状态状态忠诚度fρ> 0。98对于所有情况。这样的高保真转换扩大了量子通信中频率编码的实际潜力，在一般量子操作中提供了出色的精度和低噪声。
MCA：矩通道注意力网络
通道注意机制致力于重新校准通道权重以增强网络的表示能力。然而，主流方法通常仅依赖全局平均池化作为特征压缩器，这显著限制了模型的整体潜力。在本文中，我们研究了神经网络中特征图的统计矩。我们的研究结果强调了高阶矩在增强模型容量方面的关键作用。因此，我们引入了一种灵活而全面的机制，称为广泛矩聚合 (EMA)，以捕获全局空间上下文。基于该机制，我们提出了矩通道注意 (MCA) 框架，该框架通过我们的交叉矩卷积 (CMC) 模块有效地整合了多层基于矩的信息，同时最大限度地降低了额外的计算成本。CMC 模块通过逐通道卷积层捕获多阶矩信息以及跨通道特征。MCA 模块设计为轻量级，可轻松集成到各种神经网络架构中。在经典图像分类、目标检测和实例分割任务上的实验结果表明，我们提出的方法取得了最先进的结果，优于现有的通道注意方法。
量化动态激励下的轨道自旋矩比
磁化动力学的轨道分量（例如由铁磁共振 (FMR) 激发的轨道分量）可能在纳米磁性器件中产生“轨道电子”效应。然而，区分轨道动力学和自旋动力学仍然是一个挑战。在这里，我们采用 X 射线磁圆二色性 (XMCD) 来量化 Ni 80 Fe 20 薄膜中 FMR 诱导动力学的轨道分量和自旋分量之间的比率。通过在 Ni L 3 ; 2 边缘应用 XMCD 求和规则，我们获得动态磁化的轨道自旋比为 0.108 6 0.005。该值与静态磁化的 0.102 6 0.008 一致，使用与动态 XMCD 实验相同的 X 射线束配置进行探测。所展示的方法提出了一种可能的途径，可以将轨道电子效应与磁性介质中的自旋电子对应物区分开来。
分子电子旋转量子矩的脱碳
摘要：量子状态是由无法直接测量相的波函数描述的，但在干扰和纠缠等量子效应中起着至关重要的作用。相对相信息的损失称为折叠，是量子系统与其环境之间的相互作用引起的。变形也可能是通往可靠量子计算的路径上的最大障碍。在这里我们表明，即使在一个孤立的分子中也发生了变质，尽管并非所有相信息都会通过对中央电子自旋量子QPIT与附近核自旋相互作用的原型磁分子中相互作用的理论研究。依赖分子的残留相干性为提议解释实验的核自旋差屏障提供了微观合理化。附近分子对破裂性的贡献对分离有非平凡的依赖性，在中间距离处达到峰值。分子仅影响长期行为。由于残差相干性很容易计算和与连贯性时间良好相关，因此可以用作磁分子中连贯性的描述符。这项工作将有助于建立设计原理，以增强分子旋转量子的连贯性，并有助于激发进一步的理论工作。
基于多矩的寿命基因对大肠癌的免疫相关性的影响
关键词：免疫疗法，头部和颈部鳞状细胞癌，HNSCC，昼夜节律摘要：适应性免疫反应在生理上受昼夜节律调节。肺癌和黑色素瘤恶性肿瘤中的数据表明，当天早些时候的免疫疗法输注可能与改善的反应有关。但是，尚不清楚HNSCC患者的最佳给药时间。我们旨在评估HNSCC患者的免疫疗法输注时间与总体生存时间（OS）和无进展生存期（PFS）的关联，这是在机构审查董事会批准的回顾性队列研究中。113例患者遇到的研究纳入标准，并将98例患者纳入了倾向评分匹配的队列中。在完整的无与伦比的队列中（n = 113），每增加20％的输注量在1500H后接受OS危险比（HR）为1.35（95％C.I.1.2-1.6; p-value = 0.0003）和A PFS HR和A PFS HR（95％
Dy 同位素的超精细和四极矩相互作用...
摘要。核自旋能级在理解镧系元素单分子磁体中的磁化动力学以及量子比特的实现和控制方面起着重要作用。我们使用包括自旋轨道相互作用在内的多配置从头算方法（超越密度泛函理论）研究了阴离子 DyPc 2（Pc=酞菁）单分子磁体中 161 Dy 和 163 Dy 核的超精细和核四极相互作用。之所以选择 Dy 的两种同位素，是因为其他同位素的核自旋为零。这两种同位素的核自旋 I = 5 / 2，尽管核磁矩的大小和符号彼此不同。电子基态和第一激发的 Kramers 双线之间的巨大能隙使我们能够将微观超精细和四极相互作用汉密尔顿量映射到电子伪自旋 S eeff = 1 / 2 的有效汉密尔顿量上，这对应于基态 Kramers 双线。我们的从头算表明，核自旋和电子轨道角动量之间的耦合对超精细相互作用贡献最大，并且 161 Dy 和 163 Dy 核的超精细和核四极子相互作用都比 TbPc 2 单分子磁体中的 159 Tb 核的要小得多。计算出的电子-核能级分离与 163 DyPc 2 的实验数据相当。我们证明 Dy Kramers 离子的超精细相互作用会导致零场下的隧道分裂（或磁化的量子隧穿）。这种效应不会发生在 TbPc 2 单分子磁体中。发现 161 DyPc 2 和 163 DyPc 2 避免的能级交叉的磁场值明显不同，这可以从实验中观察到。
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
使用机器学习检测紧急创伤环境中的颅内血肿的早期预警系统
由算法确定标签。根据决策树，在从 Haralick 特征（30）和图像矩（即中心矩、原始矩、归一化中心矩和 Hu 矩）中评估的 50 个因素中，来自 Haralick 特征的熵和方差以及图像中的中心矩特征是决定标签的最有效因素。在图像处理中，图像矩是图像像素强度的加权平均值（矩），或此类矩的函数，通常选择具有某些有吸引力的特性或解释。通过图像矩找到的图像的简单属性包括面积（或总强度）、其质心以及有关其方向的信息。另一方面，熵测量图像直方图的强度，它显示图像中不同灰度级的概率。
具有可变可再生能源的稳定随机容量扩张：比较矩匹配和分层场景生成抽样
本文探讨了在长期容量扩张模型中纳入代表短期随机性的运行场景的重要性，其中可变可再生能源占比很高。由于场景生成程序通常是概率性的，例如基于抽样，因此确保容量扩张模型中的稳定结果至关重要，因此决定最佳解决方案的是潜在的不确定性，而不是模型中不确定性的近似值。然而，尚不清楚哪些运行场景属性对于确保随机模型的良好结果和稳定性很重要。本文评估了代表欧洲电力系统的多视野随机容量扩张问题中的三种基于抽样的场景生成程序。我们比较了可变可再生能源占比很高的随机建模与确定性建模的使用情况。此外，我们对每个程序的 90 个场景树进行样本内和样本外稳定性测试，并比较了程序在从实际分布近似最优值时产生稳定系统成本和容量投资的能力。结果表明，与确定性建模相比，可变可再生能源占比超过 80% 的随机建模会导致对可调度和可变可再生能源容量的投资增加，这意味着在可变可再生能源占比非常高的情况下应使用随机建模。与其他替代方案相比，基于分层抽样的场景生成程序在相同数量的运营场景下提高了稳定性，应进一步探索使用分层抽样的场景生成程序。
![arXiv:2403.01706v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\79126cf7dedce38cd7639f47811c6b2882a15732.webp)
arXiv:2403.01706v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 4 日
量子信息中的一个基本原理是矩 EU [Tr UρU † O t ] 的计算。这些矩描述了将状态 ρ 发送到从某个分布中采样的随机幺正 U 并测量可观测量 O 所获得的期望值分布。虽然这些矩的精确计算通常很困难，但如果 U 由局部随机门组成，则可以通过对马尔可夫链式过程进行蒙特卡洛模拟来估计 EU [Tr UρU † O t ]。然而，这种方法可能需要大量样本，或者存在符号问题。在这项工作中，我们建议通过张量网络来估计矩，其中局部门矩算子被映射到作用于其局部交换基的小维张量。通过利用表示理论工具，我们研究了局部张量维数，并为深电路产生的矩阵积状态的键维数提供了界限。我们将我们的技术与蒙特卡洛模拟进行了比较，结果表明我们的技术可以显著优于它们。然后，我们展示了当 U 是一个作用于数千个量子比特并具有数千个门的量子神经网络时，张量网络如何精确计算二阶矩。最后，我们用数字方式研究了具有正交随机门的电路的反集中现象，由于符号问题，这项任务无法通过蒙特卡洛进行研究。