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World File Search System量子
来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
量子计算机开发的状态
图15.4：（a）两个双z切入点之间的逻辑CNOT操作的电路图，由双X式量子介导。在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。... 176
大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
量子纠错简介
在第 1 章中，我们看到开放量子系统可以与环境相互作用，并且这种耦合可以将纯态转变为混合态。此过程将对任何量子计算产生不利影响，因为它可以减轻或破坏干扰效应，而干扰效应对于区分量子计算机和传统计算机至关重要。克服这种影响的问题称为退相干问题。从历史上看，克服退相干的问题被认为是构建量子计算机的主要障碍。然而，人们发现，在适当的条件下，退相干问题是可以克服的。实现这一目标的主要思想是通过量子误差校正 (QEC) 理论。在本章中，我们将介绍如何通过 QEC 方法克服退相干问题。值得注意的是，本介绍的范围并不全面，并且仅关注 QEC 的基础知识，而没有参考第 5 章中介绍的容错量子计算的概念。量子误差校正应该被视为这个更大的容错量子计算理论中的一个（主要）工具。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
量子态的几何
[1] S. Abe。关于非广延物理中广义熵的 q 变形理论方面的注释。Phys. Lett.，A 224:326，1997 年。[2] S. Abe 和 AK Rajagopal。非加性条件熵及其对局部现实主义的意义。Physica，A 289:157，2001 年。[3] L. Accardi。非相对论量子力学作为非交换马尔可夫过程。Adv. Math.，20:329，1976 年。[4] A. Ac´ın、A. Andrianov、L. Costa、E. Jan´e、JI Latorre 和 R. Tarrach。三量子比特态的广义 Schmidt 分解和分类。Phys. Rev. Lett. ，85:1560，2000 年。[5] A. Ac´ın、A. Andrianov、E. Jan´e 和 R. Tarrach。三量子比特纯态正则形式。J. Phys.，A 34:6725，2001 年。[6] M. Adelman、JV Corbett 和 C. A Hurst。状态空间的几何形状。Found. Phys.，23:211，1993 年。[7] G. Agarwal。原子相干态表示态多极子与广义相空间分布之间的关系。Phys. Rev.，A 24:2889，1981 年。[8] SJ Akhtarshenas 和 M. A Jafarizadeh。贝尔可分解态的纠缠稳健性。E. Phys. J. ，D 25:293，2003 年。[9] SJ Akhtarshenas 和 MA Jafarizadeh。某些二分系统的最佳 Lewenstein-Sanpera 分解。J. Phys. ，A 37:2965，2004 年。[10] PM Alberti。关于 C ∗ 代数上的转移概率的注记。Lett. Math. Phys. ，7:25，1983 年。[11] PM Alberti 和 A. Uhlmann。状态空间中的耗散运动。Teubner，莱比锡，1981 年。[12] PM Alberti 和 A. Uhlmann。随机性和偏序：双随机映射和酉混合。Reidel，1982 年。[13] PM Alberti 和 A. Uhlmann。关于 w ∗ -代数上内导出正线性形式之间的 Bures 距离和 ∗ -代数转移概率。应用数学学报，60:1，2000 年。[14] S. Albeverio、K. Chen 和 S.-M. Fei。广义约化标准
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
通过广义量子 Stein 引理实现相互作用量子自旋系统热操作的渐近可逆性
对于具有局部平移不变哈密顿量的任意空间维度的量子自旋系统，我们证明，如果状态是平移不变和空间遍历的，则通过热力学可行的一类量子动力学（称为热操作）从一个量子态到另一个量子态的渐近状态转换完全可以用 Kullback-Leibler (KL) 发散率来表征。我们的证明由两部分组成，用量子信息论的一个分支资源理论来表述。首先，我们证明，任何状态，对于这些状态，最小和最大 Rényi 发散度近似地坍缩为一个值，都可以在小的量子相干源的帮助下通过热操作近似可逆地相互转换。其次，我们证明，对于任何平移不变的遍历状态，这些发散度渐近地坍缩为 KL 发散率。我们通过对量子 Stein 引理的推广来证明这一点，该引理适用于独立同分布 (iid) 情况以外的量子假设检验。我们的结果表明，KL 发散率可作为热力学势，在热力学极限下，包括非平衡和完全量子情况，提供量子多体系统遍历态热力学可转换性的完整表征。