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World File Search System隧穿
cnrs在工作人员的火下
1973），他指出，当将金属和半导体放置在亲密接触中时，它们的表面都将被改变，尤其是通过电子从金属穿透到半导体表面的能力，通过隧穿进入禁止的能量隙。这种效果改变了电荷分布，因此可以以质量上很大的结果来解释界面处的电场。逐渐清楚地表明，定量的效果不足以解释地表状态的数量或空间分布。Thanailakis的结果（J.Phys。C. 8,655; 1975年），是确定这一点最重要的之一。我们现在提出了最新建议，并得到了斯坦福大学Spicer及其小组的广泛和令人印象深刻的实验数据的支持。最新纸（Spicer等人物理。修订版Lett。 44，420; 1980）阐明了他们在许多复合半导体中提出的屏障形成的机制。 这些材料在禁止能量隙中没有内在的表面状态。 也就是说，在这些材料的分裂表面上，Fermi能量被发现Lett。44，420; 1980）阐明了他们在许多复合半导体中提出的屏障形成的机制。这些材料在禁止能量隙中没有内在的表面状态。也就是说，在这些材料的分裂表面上，Fermi能量被发现
使用范德华异质结二极管检测和控制通过纳米孔的 DNA 转运
固态纳米孔传感的一个长期未实现的目标是在转位过程中实现 DNA 的平面外电传感和控制，这是实现碱基逐个棘轮的先决条件，从而实现生物纳米孔中的 DNA 测序。二维 (2D) 异质结构能够以原子层精度构建平面外电子器件，是用作电传感膜的理想但尚未探索的候选材料。在这里，我们展示了一种纳米孔架构，使用由 n 型 MoS 2 上的 p 型 WSe 2 组成的垂直 2D 异质结二极管。该二极管表现出由离子势调制的整流层间隧穿电流，而异质结势则相互整流通过纳米孔的离子传输。我们同时使用离子和二极管电流实现了 DNA 转位的检测，并展示了 2.3 倍的静电减慢的转位速度。封装层可实现稳健的操作，同时保留用于传感的原子级锐利 2D 异质界面的空间分辨率。这些结果为单个生物分子的非平面电传感和控制建立了范例。
技术重点：宽带隙电子器件
碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 器件将逐渐取代现有的硅技术，因为硅已经达到其物理电学性质的固有极限。 因此，自 2007 年以来，硅基器件已不再能够跟上摩尔定律的步伐，曲线出现了平台期：摩尔预测，集成电路制造商每年应该能够将单个硅芯片上可容纳的晶体管数量翻一番。 相反，晶体管尺寸正在以较慢的速度减小；自 2007 年以来，尺寸减小的进程已明显放缓。 美国劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 最近制造的最小硅 MOSFET 的宽度（沟道长度）仅为 7 纳米，即仅比单个硅原子的尺寸大一个数量级。 在这种几何尺寸下，可能会发生量子隧穿，并且器件将失去控制电流流动的能力。因此，最近的发展意味着硅技术正在接近该材料的理论物理极限。由于硅的特性阻碍了器件性能的进一步提高，微电子研发变得更具挑战性，需要投入大量资金，有时似乎不经济，因为它太昂贵了。
利用约瑟夫森量子退火炉的开发...
按照摩尔定律（芯片上晶体管的数量每 18 个月就会翻一番 [1]），包括 CPU 在内的通用处理器的性能每年都在提高，而价格和功耗却在下降。由于功耗限制，工作频率和单线程处理性能已几乎达到极限。这些限制导致了多核处理器的发展，而多核处理器的加速也受到顺序执行的程序数量的限制。因此，加速已在适当的地方利用了专门的架构，例如 GPU。虽然 GPU 不能像 CPU 那样执行通用处理，但它们可以执行大量并行简单操作，这对机器学习非常有用。量子计算机作为一种专门的架构，因其能够解决传统计算机难以解决的问题而备受关注。传统计算机的信息处理单元（比特）只有 0 或 1 两种状态，而量子计算机则由可以叠加 0 和 1 状态的量子比特（量子位）组成。这些计算机可以利用量子力学的特性，例如状态叠加、量子隧穿和量子纠缠。量子计算机大致可分为两类：基于门的量子计算机 [2] 和量子退火机 [3]。基于门的量子计算机可以利用量子比特状态叠加（2 个 𝑛 量子比特的状态）之间的干涉效应极快地计算特定问题，并且向上兼容
大脑皮层锥体神经元的计算能力
皮质锥体神经元的电活动由结构稳定、形态复杂的轴突树突树支持。轴突和树突在长度或口径方面的解剖差异反映了神经信息输入或输出的底层功能特化。为了正确评估锥体神经元的计算能力，我们分析了 NeuroMorpho.Org 数据库中的大量三维数字重建数据集，并量化了小鼠、大鼠或人类大脑皮层不同区域和层次的基本树突或轴突形态测量值。根据获得的形态测量数据对参与神经元电脉冲的离子总数和类型的物理估计，结合活动大脑消耗的葡萄糖所驱动的神经递质释放和信号传导的能量，支持在热力学允许的 Landauer 极限下进行高效的大脑计算，从而实现不可逆的逻辑运算。电压感应 S4 蛋白 Na + 、K + 或 Ca 2+ 离子通道 α 螺旋中的单个质子隧穿事件非常适合用作单个 Landauer 基本逻辑运算，然后通过穿过开放通道孔的选择性离子电流进行放大。这种计算门控的小型化允许在人类大脑皮层中每秒执行超过 1.2 个 zetta 逻辑运算，而不会因释放的热量而燃烧大脑。
隧道结中约瑟夫森谐波的观察
开发大规模超导量子处理器的方法必须应对固态设备中普遍存在的大量微观自由度。最先进的超导量子比特采用氧化铝 (AlO x ) 隧道约瑟夫森结作为执行量子操作所需的非线性源。对这些结的分析通常假设一种理想化的纯正弦电流相位关系。然而，这种关系预计仅在 AlO x 屏障中透明度极低的通道极限下成立。在这里，我们表明标准电流相位关系无法准确描述不同样品和实验室中 transmon 人造原子的能谱。相反，通过非均匀 AlO x 屏障的介观隧穿模型预测了更高约瑟夫森谐波的百分比级贡献。通过将这些包括在 transmon 哈密顿量中，我们获得了计算和测量能谱之间数量级更好的一致性。约瑟夫森谐波的存在和影响对于开发基于 AlO x 的量子技术（包括量子计算机和参数放大器）具有重要意义。例如，我们表明，经过设计的约瑟夫森谐波可以将传输量子比特中的电荷分散和相关误差降低一个数量级，同时保持其非谐性。
量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
通过操纵耦合等离子体极化子几何结构实现优化的巨大近场热辐射
间隙距离≈50nm时石墨烯的电子密度达到极限。与SiO2等极性电介质材料相比，石墨烯可以在更宽的红外频率区域激发表面等离子体极化子（SPP），为辐射传热增强提供极好的通道。[1,21]精心控制石墨烯的几何形状还可以实现诸如超导体[22]、关联绝缘体[23]、原子级离子晶体管[24]、超薄海水淡化膜[25]等特殊材料。理论上，可以通过多层系统[26–28]通过多表面态耦合（如多个等离子体[29,30]或非互易石墨烯等离子体耦合）进一步增强NFTR。[31]在这里，制备多个石墨烯片的间隙桥接悬浮晶体将允许组织等离子体极化子模式。这些耦合的 SPP 为 NFTR 增强提供了一个非常好的通道，因为近乎完美的光子隧穿概率涵盖了很大范围的横向波矢。石墨烯片具有与线性狄拉克带中的费米能级相关的高度可调的耦合 SPP。调整费米能级可使片间等离子体极化子支持所需中远红外频率区域内的光子隧穿，从而实现优化的 NFTR 增强。然而，制备这种多层悬浮系统具有挑战性。许多支撑材料，如 SiO 2 、Si 或 hBN，会将这些表面模式限制在较小的横向波矢中，因为这些结构的折射率更高且损耗更大。在这里，我们研究了石墨烯/SU8/5 层异质结构 (Gr/SU8/5L)，因为 SU8 在中远红外频率区域内与真空在光学上相似（第 S6 部分，支持信息）。调整费米能级可以控制 k 空间中 SPP 的形状，从而控制 NFTR 增强。由于石墨烯 SPP 的强耦合，在两个 Gr/SU8/5L 异质结构之间，间隙距离约为 55 nm 时，与 BB 极限相比，增强了约 1129 倍。据我们所知，顶级相关研究显示，在类似的间隙距离下，增强了（相对于其相应的远场极限，远场极限小于 BB 极限），例如在 ≈ 50 nm 时增强了约 100 倍 [17]，在 ≈ 42 nm 时增强了约 84 倍 [18]，在 ≈ 50 nm 时增强了约 156 倍 [19]。因此，我们的 Gr/SU8/5L 异质结构在类似的间隙距离下实现了近一个数量级的改进。这种巨大的热传递可能会激发热光伏[32]、热管理[33]和新型通信系统[34]等领域的潜在应用。
量子计算回顾
电气与计算机工程学院，亚的斯亚贝巴理工学院，亚的斯亚贝巴大学，亚的斯亚贝巴，埃塞俄比亚 电子邮件：arbdjn@gmail.com 穆拉德·里德万 电气与计算机工程学院，亚的斯亚贝巴理工学院，亚的斯亚贝巴大学，亚的斯亚贝巴，埃塞俄比亚 收到日期：2022 年 3 月 15 日；修订日期：2022 年 4 月 28 日；接受日期：2022 年 5 月 26 日；出版日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算是一种基于量子机制的计算框架，在过去的几十年里受到了广泛关注。与传统计算机相比，它在一些专门任务上取得了惊人的表现。量子计算是研究量子计算机利用纠缠、叠加、退火和隧穿等量子力学现象来解决人类一生无法解决的问题。本文简要概述了量子计算领域正在发生的事情以及当前的最先进技术。并从量子比特计算、量子并行、逆向计算等主要元素的角度概括了量子计算的特点，并利用量子纠缠态探究了量子计算机强大计算能力的原因，强调量子计算机研究需要结合计算机技术、微观物理学和高等数学等最尖端的科学知识。索引词：量子计算、量子比特、量子并行、纠缠
受量子启发的人工智能可优化高频交易
本文探讨了量子启发式人工智能在优化金融实践中的变革性作用，特别是在金融领域的高频交易 (HFT) 中。由于 HFT 在快速交易和市场波动剧烈的环境中运作，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发式算法利用量子力学的原理（例如叠加和隧穿）来增强交易策略的各个方面。这些算法能够快速优化资产配置、实时交易执行和主动欺诈检测，从而有效应对传统金融模型带来的挑战。通过促进多种策略的同时评估和对复杂交易模式的实时分析，量子启发式人工智能显著提高了决策速度和准确性。这一进步的金融影响是深远的，它将提高盈利能力、提高市场诚信度并增强市场参与者之间的信任。最终，将量子启发式人工智能融入金融领域是利用尖端技术重塑交易动态的关键一步，为能够适应不断变化的金融市场格局的创新战略铺平了道路。这项研究强调了量子人工智能重新定义金融运营效率的潜力，确保在日益复杂的交易环境中的竞争力。