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DNA结合重新分布激活域的集合和先锋因子Sox2各种病毒cas基因拮抗CRISPR免疫
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2023年6月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.06.24.545427 doi：biorxiv preprint
时钟稳定性随原子数呈指数级增长
在捕获原子钟中，退相干的主要来源通常是振荡器的相位噪声。在这种情况下，我们通过组合多个原子集合来获得理论上的性能提升。例如，可以将 M 个 N 原子集合与各种探测周期组合，以将频率方差降低到标准拉姆齐时钟的 M 2 − M 倍。如果某些集合的原子相位以降低的频率演变，则可能出现类似的指数级改进。这些集合可以由具有较低频率跃迁的原子或分子构成，或由动态解耦生成。具有降低频率或探测周期的集合仅负责计数 2 π 相位包裹的整数，并且不影响时钟的系统误差。具有高斯初始状态的量子相位测量允许比拉姆齐光谱更小的集合大小。
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
南加州爱迪生公司修订的 Cal. PUC 表号...
适用性容量竞标计划 (CBP) 具有可供集合商使用的日前选项，集合商在此被定义为聚合一个或多个按照住宅或非住宅费率表提供服务的服务账户的实体，以便作为集合商参与本附表。集合商（无论是否为第三方）均须遵守本附表以及所有适用协议的条款和条件。集合商有资格根据本附表获得报酬。在适用的情况下，集合商负责容量提名竞标罚款，而不是集合商的各个服务账户。但是，在参与本附表之前，参与服务账户必须满足特殊条件中定义的计量要求。本附表不适用于根据适用 TOU 费率表的附表 D-SDP、SEP、GS-APS-E、TOU-BIP、AP-I、RTP、SLRP、CPP 或选项 CPP 提供服务的客户。所有当前接受路灯、区域照明、交通控制或无线技术费率服务的客户均不符合加入本计划的资格。客户参与其他需求响应计划可能会影响客户根据本计划获得服务的资格（请参阅特殊条件）。区域 在整个服务区域内 费率 参与聚合商的每个服务帐户适用的所有其他适用费率 (OAT) 费用和规定均应适用。
![arXiv:2208.10341v3 [quant-ph] 2023 年 3 月 3 日](/simg/0\05c1fadfbec6d7050f9084bb8e023692af386ba5.webp)
arXiv:2208.10341v3 [quant-ph] 2023 年 3 月 3 日
（b）集合 S { X , Y } 可等同于区间 [− 1 , 1 ] ，而（b）集合 S { X , Y } 可等同于圆盘 {( x,y ) ∶ x 2 + y 2 ≤ 1 } 。
量子态的几何
我们的目标是理解自然界中可能出现的量子系统的所有可能状态的集合的几何形状。这是一个非常普遍的问题；特别是因为我们并不试图非常精确地定义“状态”或“系统”。事实上，我们甚至不会讨论状态是事物的属性，还是事物准备的属性，还是对事物的信念。然而，我们可以问，如果集合首先要用作状态空间，那么需要对集合施加什么样的限制？在量子力学和经典统计学中都自然出现了一个限制：集合必须是凸集。这个想法是，凸集是一个集合，人们可以形成集合中任何一对点的“混合”。正如我们将看到的，这就是概率的由来（尽管我们也没有试图定义“概率”）。从几何角度来看，两种状态的混合可以定义为表示我们想要混合的状态的两个点之间的直线段上的一个点。我们坚持认为，给定两个属于状态集的点，它们之间的直线段也必须属于该集合。这当然不适用于任何集合。但在我们了解这个想法如何限制状态集之前，我们必须有一个“直线”的定义。一种方法是将凸集视为平坦欧几里得空间 E n 的一种特殊子集。实际上，我们可以用更少的方法来实现。将凸集视为仿射空间的子集就足够了。仿射空间就像向量空间，只是没有假设特殊的原点选择。通过两个点 x 1 和 x 2 的直线定义为点集
来自量子混沌动力学的精确涌现量子态设计
我们给出了一种新型的随机矩阵普适性的精确结果，这种普适性是无限温度下量子多体系统可以表现出的。具体来说，我们考虑一个纯态集合，该集合由一个小的子系统支撑，该子系统是通过对系统其余部分进行局部投影测量而生成的。我们严格地证明了，从一类经历淬火动力学的量子混沌系统推导出的集合接近于一种完全独立于系统细节的普适形式：它在希尔伯特空间中均匀分布。这超越了量子热化的标准范式，该范式规定子系统放松为一个量子态集合，该集合再现了热混合状态下局部可观测量的期望值。我们的结果更普遍地意味着量子态本身的分布与均匀随机态的分布变得难以区分，即集合形成了量子信息论术语中的量子态设计。我们的工作建立了量子多体物理学、量子信息和随机矩阵理论之间的桥梁，表明伪随机态可以从孤立的量子动力学中产生，为设计量子态断层扫描和基准测试的应用开辟了新方法。
促进气候预测使用的科学指南
总而言之，CMIP6集合没有形成当前气候灵敏度知识的代表性样本，因此，集合平均值和其他统计数据是偏见的。这意味着根据气候灵敏度估计值，CMIP6集合的平均温度变化高于预期。这是所谓的热模型的问题。通过插图，图3显示了温度变化的两个直方图，一个是通过通过其气候灵敏度加权CMIP6集合（SSP5-8.5）中的模型而计算得出的，而另一个则无需加权。我们可以
