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减少量子退火偏差以解决图分割问题
当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。
基于Ni和AU基于p-Type gan
摘要：在这项工作中，我们报告了使用镍（Ni）和金（AU）薄层关联，退火后层分布在P型GAN上形成高质量欧姆接触的重要性。研究了标准gan/ni/au及其反向，p型gan上的gan/au/ni均已被研究。AU/NI堆栈在这项研究中表现出最有希望的结果。虽然标准的Ni/au接触表现出准线性电流（I-V）的特征，但其对应物Au/Ni表现出纯欧姆行为，具有特定的接触电阻（ρC）低至2.0×10-4Ω.cm²，在500分钟的高空下均为500分钟后，均高达2.0×10-4Ω.cm²。X射线衍射（XRD）和透射电子显微镜（TEM）分析表明，在退火过程中，层的不完全反转导致GAN/Ni/ni/au/niO堆栈，这解释了为什么Ni/Au触点显示出较低的电性能。另一方面，对于在相同条件下退火的AU/NI触点，可以将优秀的结果归因于（i）（i）与GAN界面处的金层存在，从而使Gallide固体溶液（GA-AU）和（ii）形成了NIO直接与P-GAN接触。已知这两种机制会导致在P型GAN上形成良好的欧姆接触。这些结果表明，尽管Ni/Au是P-GAN层的标准接触，但相反的堆栈（AU/Ni）提供了最佳的欧姆行为。这对于实现gan功率二极管或晶体管的最佳性能至关重要。
IAC-23，C1，IPB，31，x80485 带量子的卫星路由...
由于需要考虑大量变量和约束，优化用于多个空间碎片收集和多个在轨服务的卫星路线可能是一个非常复杂的问题。需要考虑的因素包括轨道上碎片和服务目标的位置和移动、卫星的能力以及卫星燃料和电力使用的限制等。此外，由于需要考虑多个目标，例如在最大化碎片收集或服务覆盖范围的同时最小化燃料使用量，问题可能会变得更加复杂。解决这个问题的经典方法包括启发式和元启发式方法，如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化和混合整数规划。在本文中，我们计划实现基于量子退火的卫星路线优化算法。这是一种可用于优化卫星路线的量子计算方法。量子退火背后的原理是利用量子力学效应来找到函数的全局最小值。在卫星路由的背景下，该函数将表示卫星沿特定路线行进所需的成本或能量。卫星的路线将由函数中的变量表示，量子退火器将使用量子力学效应来搜索能量最低的路线，这将对应于卫星要采取的最佳路径。我们计划使用 Ising 模型来实现卫星路由的量子退火。它可以用来将成本函数表示为一组通过成对相互作用相互作用的二元变量。变量之间的相互作用将表示路由问题的不同约束和目标，例如燃料使用和碎片收集。目标是找到最小化成本函数的变量配置，这对应于最佳卫星路线。将生成一个完整的数学模型，并基于所提出的技术进行数值分析。
使用实验分析和机器学习优化可持续包装解决方案的回收3D打印PLA零件的机械性能
摘要：日益增加的环境问题和对可持续材料的需求促使人们专注于在添加剂制造中利用回收的聚乳酸（PLA），因为PLA提供了比其他热塑性的优势，包括生物降解性，易于生物降解性，易于加工和生产过程中的环境影响较低。本研究通过实验和机器学习方法的结合探讨了回收PLA零件的机械性能的优化。进行了一系列实验，以研究各种处理参数（例如层厚度和填充密度和退火条件）对回收PLA部分机械性能的影响。机器学习算法已经证明，平均误差为6.059％，可以预测拉伸行为。结果表明，处理参数和治疗后退火的特定组合不同地改善了机械性能（最终拉伸强度（UTS）为7.31％，Young模量为0.28％，在延长度中为3.68％）和3.68％的延长度），并根据XD vra（X.33％）的效果，依赖于XD的vira，并在XD上进行分析，该分析均为A a vira vra vra，in It a vira是xrd vra，in It a vira是xrd vra vra vra vra。可持续包装解决方案，包括可生物降解的容器，翻盖包装和保护性插件。优化的回收PLA零件表现出机械性能和结晶度水平，其水平与其处女相媲美，这突出了它们降低环境影响和节省成本的潜力。均为已建造的样品和退火样品，实现高复合可需性的最佳设置涉及0.2 mm的层厚度，填充物的填充量为75％，用于填充样品，对退火样品的填充填充物为100％。本研究提供了一个综合框架，用于优化添加剂制造中的再生PLA，这有助于可持续材料工程和循环经济的发展。
引入热随机搜索和基准衍生的结构
在第三节中，讨论了AIRS依赖的随机敏感结构的产生。发现机器学习技术可以常规利用以通过分子动力学（MD）或结构预测来加速能源景观的探索，这是一场进一步的革命。从1990年代的早期尝试开始，9 Behler 10和CS’Anyi 11的开创性贡献刺激了各种机器学习的原子间潜力（MLIP）的发展。12中有以节目的数据衍生电位（EDDPS）13,14 - 在第四节中进行了审查，并以明确的目的是加速AIRSS。在第五节中，我将展示EDDP超过DFT的多个数量级加速度如何允许以前在计算上太昂贵的计算方式 - 这是对Airss，Hot-airss的新型扩展。热 - 利用长MD驱动的退火的整合，作为随机生成的结构的高通量优化的一部分。在第七节中，我引入了一种新的方法来生成随机敏感结构，这是基于构建尊重种间距离的结构的概念的基础，甚至在结构优化之前甚至可能较低的能量 - 请参见第六节。新方法是基于基于在EDDP环境/特征向量空间评估的参考结构（或潜在多个结构）的距离（或潜在的多个结构）的选择，并且需要对现有AIRSS/EDDP工作的几乎没有修改。在第七节中，这种新方法应用于两个具有挑战性的系统 - 碳和Mg 3 Al 2（Sio 4）3。最后，在第IX节中，人们认识到，第七节中引入的方法与现代化的基于模型的生成方法密切相关，这提供了与传统结构预测方法的联系点，尤其是AIRS。
无符号问题的绝热量子计算的（亚）指数优势
只要绝热演化的运行时间是绝热路径上任何哈密顿量的最小谱隙的倒数的多项式大，量子绝热定理就能保证计算与所需基态高度重叠 [3]。该模型得到了深入研究，不仅因为它本身很有趣，还因为它是量子退火的零温度极限。一般来说，已知绝热量子计算等同于基于标准电路的量子计算 [1]。然而，一个非常有趣的问题是，当所有哈密顿量都是“stoquatic”的，即限制为没有符号问题时，绝热量子计算的威力有多大。这意味着在某个基础上，𝐻的所有非对角线项都非正。没有符号问题的绝热量子计算包括最自然的情况，其中最终的哈密顿量是对角的，表示要优化的目标函数，初始哈密顿量由作用于每个量子位的泡利𝑋算子组成，基态是所有𝑛位串的均匀叠加。这个问题也是通过理解 D-Wave 公司实现的量子退火器的计算极限而产生的，其中所有的哈密顿量都是 stoquatic 的。Bravyi 和 Terhal [ 8 ] 证明，对于没有符号问题的无挫折哈密顿量，计算基态是经典可处理的，从而提出了一个问题，即对于没有符号问题的一般哈密顿量来说这是否也是如此。事实上，一个更有力的猜想是，量子蒙特卡罗（一种广泛用于计算凝聚态物理学的启发式方法）已经提供了一种有效的经典模拟技术。后一种可能性被 Hastings 和 Freedman [20] 的结果排除，他们证明了在此类问题上量子蒙特卡罗收敛存在拓扑障碍。对于没有符号问题的一般哈密顿量，经典可处理性问题一直悬而未决，直到 Hastings [19] 的最新突破性进展解决了这个问题，他证明了经典算法和绝热量子计算之间的拟多项式 Oracle 分离，没有符号问题。随后，Gilyén 和 Vazirani [18] 扩展并简化了 Hastings 的结果。他们证明了存在形式为 2 𝑛 𝛿 的（亚）指数 Oracle 分离
量子计算对金融领域的影响
金融领域的许多重要任务通常依赖于复杂且耗时的计算。量子技术的快速发展提出了一个问题：量子计算是否可以比传统计算更有效地解决这些任务。本论文通过使用商用量子资源解决均值方差投资组合选择模型的不同大小问题实例，研究了量子计算在金融领域的潜在用途。实验采用了基于门的量子计算机和量子退火，这是实现量子计算机的两种主要技术。为了解决基于门的量子计算机上的均值方差优化问题，该模型被公式化为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，然后将其用作最大的量子计算即服务 (QCaaS) 平台上可用的量子资源的输入，IBM Quantum Lab、Microsoft Azure Quantum 和 Amazon Braket。为了使用量子退火解决问题，采用了服务 D-Wave Leap 上提供的混合量子经典求解器，它将均值方差模型的约束二次形式作为输入。问题实例也在该模型的 QUBO 形式上以经典方式求解，其中结果作为量子资源性能的基准。结果基于三个性能指标进行评估：求解时间、解决方案质量和求解成本。研究结果表明，基于门的量子计算机还不够成熟，无法始终找到最佳解决方案，计算时间长且成本高昂。此外，使用基于门的量子计算机并非毫无问题，大多数量子计算机甚至无法完成任务。另一方面，量子退火表现出更高的成熟度，混合求解器能够快速准确地进行优化，即使对于非常大的问题实例也是如此。使用混合求解器的结果证明了对量子退火的进一步研究是合理的，以更好地了解该技术的能力和局限性。结果还表明，量子退火已经达到了一定的成熟度，它有可能对金融机构产生重大影响，创造使用传统计算无法获得的价值。
“高压超导体LA 3 Ni 2 O 7”
对于La 3 Ni 2 O 7的光浮带（OFZ）生长，我们在1100°C的盒子炉中干燥了La 2 O 3粉（99.99％Alfa Aesar）。随后，通过将La 2 O 3和NiO（99.998％Alfa Aesar）混合而成，根据3：2：NI：NI：NI：混合物磨碎20分钟，并在氧化铝坩埚中转移到盒子炉中，然后将其加热至1100℃，持续24小时。圆柱形饲料和种子棒是通过烧结材料的球磨制制备的，这些材料被填充成直径为6 mm的橡胶形式。使用Riken Type S1-120 70 kN按下，将橡胶撤离并以不锈钢形式撤离并压制。所有杆在1150°C中进行热处理。单晶生长是在高压，高温的OFZ炉（HKZ型，Scidre GmbH，德国德累斯顿，德国）中进行的，可以在生长室中的气体压力高达300 bar。生长室（蓝宝石单晶）的长度为72毫米，壁厚为20 mm。在5 kW下运行的XE ARC灯用作HKZ垂直镜对齐中的加热源。然后将14厘米进料和4厘米种子杆在钢架上对齐HKZ，然后安装高压室。随后，腔室用15杆氧气加压，并以0.1 L/min的流速保持。连接熔融区后，通过以2 mm/h的速度移动种子来执行生长。2和3中的第3条]。98（1）Ni 1。 99（1）O 6。 83（7）。 该样本将称为La 3 Ni 2 O 6。98（1）Ni 1。99（1）O 6。83（7）。 该样本将称为La 3 Ni 2 O 6。83（7）。该样本将称为La 3 Ni 2 O 6。我们发现，这种生长在15 bar的氧部分压力下产生单晶体，具有LA 3 Ni 2 O 7 -X的化学计量，并交替单层（ML）Trilayer（TL）堆叠[见图[见图。通过电感耦合等离子体质谱法（ICP-OES）和气体提取对生长晶体进行的化学计量分析表明，LA 2的组成。83在以下。未确定化学计量法的样本将表示为La 3 Ni 2 O 7-x。在600℃下在600 bar o 2大气中退火的单晶将表示为la 3 ni 2 o 7。
通过设计 TLS 耗散来提高量子比特相干性
B41.002：高 Q 值超导谐振器高电阻率硅晶片低温损耗角正切测量 B57.002：超导 Nb 薄膜中亚间隙准粒子散射和耗散 B57.008：Nb 超导射频腔的电磁响应 B57.010：用于高 Q 值谐振腔的高纯铌超导态氢化物的非平凡行为 B57.012：轴子搜索的可行性研究：Nb SRF 腔中的非线性研究 D37.002：基于三维微波腔的微波光量子转导 D39.013：带有级联低温固态热泵的量子阱子带简并制冷 D40.008：基准测试方八边形晶格 Kitaev 模型的 VQE D41.003：用于量子计算的 Nb 谐振器中氧化铌退火的原位透射电子显微镜研究 F36.005：识别超导量子比特系统中缺陷和界面处的退相干源 F36.006：使用双音光谱理解和减轻超导射频 (SRF) 腔中的损耗 F36.007：通过 HT 相界分析优化用于量子器件的 Nb 超导薄膜 F36.008：循环：超导量子比特的多机构表征 F36.010：铌射频腔的 Nb/空气界面的原子尺度研究 K29.002：超导量子材料与系统 (SQMS) – 新的 DOE 国家量子信息科学研究中心M41.009：可调谐 transmon 量子比特的长期能量弛豫动力学作为损耗计量工具 N27.006：超导量子材料与系统 (SQMS) 研究中心的量子信息科学生态系统工作 Q71.007：高磁场中的超导材料在高能物理量子传感中的应用 Q37.005：多模玻色子系统量子启发式的数值门合成 S38.003：基于微米级约瑟夫森结的约瑟夫森参量放大器的制造和特性 S72.009：探究低温真空烘烤对超导铌 3-D 谐振器光子寿命的作用 T00.106：铌硅化物纳米膜的稳定性、金属性和磁性 T00.119：不同 RRR 值的铌膜的特性低温 T72.005：单个纳米结处异质偶极场和电荷散射的太赫兹纳米成像 W40.006：量子芝诺效应对两能级系统的动态解耦 W34.013：3D SRF QPU 的潜在多模架构探索 Y34.008：高相干性 3D SRF 量子比特架构的进展 Y40.009：理解和减轻超导量子比特中 TLS 引起的高阶退相干
和宽带半导体的纳米技术
氮化盐和相关的宽带半导体（WBS）近年来一直受到广泛关注。其背后的主要原因是半导体的几个相关的高功率/高频材料参数，例如高分解场和低内在载流子浓度，具有带隙的比例。基于WBS的半导体设备允许在极端条件下运行，例如高温和电场。从IR到深色紫外线的各种波长，使带隙工程以及出色的电子传输特性使氮化物也使电子和光电设备具有吸引力。今天，基于氮化物的设备被广泛用于高性能雷达（主要是3D AESA），电信（LTE-A，5G），电力电子系统，发光二极管和激光器。尽管在过去的二十年中取得了长足的进步，但所有这些设备仍然是发挥其全部潜力的激烈研究的主题[1-4]。在本期特刊中，发表了八篇论文，涵盖了宽带隙半导体设备技术的各个方面，从底物到epi-Egrowth和epi-Growth和emaking topor掺杂，再到HEMTS的新型过程模块，垂直整合的LED和激光二极管，以及基于NWS的纳米固醇。K. Grabianska等。报道了波兰Unipress的最新批量GAN技术进展[5]。已经对两个过程进行了彻底研究，即基本的氨热生长和卤化物蒸气期的外观以及它们的优势，缺点和详细讨论的前景。M. Stepniak等。 [8]。M. Stepniak等。[8]。作者假设在几年内高质量2英寸。真正的散装gan底物将大量提供，但如今，质量制造的主要方法将是HVPE，将AM-GAN晶体作为种子。[6]研究了GAN和Algan/Gan/Gan Hetereostrustures的选择性区域金属有机蒸气（SA-MOVPE）的过程，该过程旨在使用自下而上的建筑进行HEMT技术。获得了出色的生长均匀性，适当的结构预科，并获得了组成梯度的精确控制。讨论了SA-MOVPE过程在使基于GAN的3D纳米和微结构中用于电声，机电和集成的光学设备和系统的应用。K. Sierakowski等。[7]报道了高压在高温下植入后植入后退火的报道。讨论了该过程的热力学，并在两个方面研究了其GAN加工的应用。首先专注于GAN：mg用于P型掺杂，第二位于GAN上：被视为分析掺杂剂扩散机制的案例研究。为了防止gan表面分解，研究了退火过程的不同构造。mg激活超过70％，与与掺杂的gan相似的电性能一起达到了70％。Algan/GAN金属 - 胰蛋白酶高导体高电动晶体管（MISHEMT），其具有低温同育（LTE）生长的单晶ALN GATE介电介质。闸后退火效应