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短程和长程电子转移竞争决定有机半导体中的自由电荷产量
完整作者名单： Carr, Joshua；科罗拉多大学博尔德分校工程与应用科学学院，材料科学与工程；国家可再生能源实验室，太阳光化学 Allen, Taylor；国家可再生能源实验室 Larson, Bryon；国家可再生能源实验室 Davydenko, Iryna；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院 Dasari, Raghunath；佐治亚理工学院，Barlow, Stephen；科罗拉多大学博尔德分校，RASEI Marder, Seth；科罗拉多大学博尔德分校，化学；科罗拉多大学博尔德分校，可再生和可持续能源研究所；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院 Reid, Obadiah；科罗拉多大学博尔德分校，可再生与可持续能源研究所；国家可再生能源实验室，化学与纳米科学中心 Rumbles, Garry；化学与材料科学中心，国家可再生能源实验室；科罗拉多大学博尔德分校，化学与生物化学
使用脑磁图源级长程相位耦合模式解码工作记忆任务条件
摘要 目的。本研究的目的是通过机器学习方法识别受试者之间共享的相位耦合模式，该方法利用来自工作记忆 (WM) 任务的源空间脑磁图 (MEG) 相位耦合数据。事实上，神经振荡的相位耦合被认为是远距离大脑区域之间通信的关键因素，因此在执行认知任务（包括 WM）时至关重要。以前研究认知任务期间相位耦合的研究通常集中在几个先验选择的大脑区域或特定频带上，并且已经认识到需要数据驱动的方法。机器学习技术已成为分析神经成像数据的宝贵工具，因为它们可以捕捉多元信号分布中的细粒度差异。在这里，我们期望这些应用于 MEG 相位耦合的技术可以揭示个体之间共享的 WM 相关过程。方法。我们分析了作为人类连接组项目的一部分收集的 WM 数据。当受试者 (n = 83) 在两种不同条件下执行 N -back WM 任务时收集 MEG 数据，即 2-back（WM 条件）和 0-back（控制条件）。我们估计了这两种条件以及 theta、alpha、beta 和 gamma 波段的相位耦合模式（多元相位斜率指数）。然后使用获得的相位耦合数据训练线性支持向量机，以便使用跨受试者交叉验证方法对受试者正在执行的任务条件进行分类。分类是根据来自各个频带的数据和所有频带的组合（多频带）分别进行的。最后，我们通过特征选择概率评估了不同特征（相位耦合）对分类的相对重要性。主要结果。分别根据 theta（62% 准确率）和 alpha 波段（60% 准确率）中的相位耦合模式成功地对 WM 条件和控制条件进行了分类。重要的是，多波段分类表明，不仅在 theta 和 alpha 波段，而且在 gamma 波段中的相位耦合模式也与 WM 处理有关，分类性能的提高 (71%) 证明了这一点。意义。我们的研究使用 MEG 源空间功能连接成功解码了 WM 任务。我们的方法结合了跨主题分类和我们小组最近开发的多维指标，能够检测到个体之间共享的连接模式。换句话说，结果可以推广到新的个体，并允许对与任务相关的相位耦合模式进行有意义的解释。
利用离子阱量子模拟器对长程伊辛模型进行量子近似优化
量子计算机和模拟器可能比经典计算机和模拟器具有显著的优势，它们可以洞悉量子多体系统，并可能提高解决优化和可满足性等指数级难题的性能。在这里，我们报告了使用模拟量子模拟器实现的低深度量子近似优化算法 (QAOA)。我们估计具有可调范围的长程相互作用的横向场伊辛模型的基态能量，并通过对 QAOA 输出进行高保真、单次、单独量子比特测量采样来优化相应的组合经典问题。我们通过穷举搜索和变分参数的闭环优化来执行算法，用最多 40 个捕获离子量子比特来近似基态能量。我们使用随系统大小多项式缩放的引导启发式方法对实验进行基准测试。我们观察到，与数值结果一致，随着系统规模的扩大，QAOA 性能不会显著下降，并且运行时间与量子比特的数量基本无关。最后，我们对系统中发生的错误进行了全面分析，这是将 QAOA 应用于更一般的问题实例的关键一步。
具有长程相互作用的自旋 XY 模型中的熵不确定性
不确定性原理是量子力学最显著的特征之一，也是与经典物理原理的根本区别[1–3]。任何一对不相容的可观测量都遵循某种形式的不确定性关系，这种约束为这些量的测量精度设定了最终界限，并为量子信息中的量子密码学等新技术提供了理论基础[4–7]。新的熵不确定性原理最近已得到实验证实[8,9]，并激发了人们从各个方面研究其潜在应用的兴趣[10,11]。最近，根据 Renes 和 Boileau 的猜想[13]，推导出一种新型的海森堡关系，即量子记忆辅助熵不确定性关系[12]。由于其广泛的应用，熵不确定关系可以潜在地应用于量子密钥分发[14,15]、探测量子关联[16–20]、量子随机性[21]、密码安全[22,23]、纠缠见证[24–29]和量子计量[30–32]。值得一提的是，混合性和不确定性之间的密切关系已经作为一个受关注的话题被广泛讨论[33–37]。人们探索了非均匀磁场下海森堡自旋链中熵不确定关系的动力学[38–40]。人们研究了两类双量子比特自旋压缩模型下热量子关联和量子记忆存在下的熵不确定关系[41]。另一方面，参考文献 [ 42 ， 43 ] 使用了一种新型的长程反应来获得自旋系统中的长距离纠缠。在这些工作中，自旋对反应由一个与位置之间距离强度成反比的因子给出，例如 J ( r ) ∼ r − α 。这些研究表明，在海森堡自旋系统中，通过使用这种类型的反应和不同的 α 反应参数值可以获得长距离纠缠。事实上，平方反比、三角和双曲相互作用粒子系统 [ 44 – 46 ] 及其自旋广义 [ 47 ， 48 ] 是多体系统的重要模型。这些相互作用类型被称为 Sutherland–Calogero–Moser (SCM) 模型或 SCM 型相互作用。