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量子振幅估计案例研究
摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标，用于描述量子计算机的计算能力。近年来，它呈指数级增长。在本研究中，我们将假设这种情况仍然如此，并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的，该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计，可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来，这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测，并表明，如果没有重大突破，作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
激光诱导瞬态各向异性和大振幅...
借助光，人们可以找到耗散最小的机制来影响磁化。[1] 在这方面，亚铁磁材料迄今为止对超快激光激发表现出最显著的响应，首先是用单个 40 飞秒激光脉冲观察到金属亚铁磁合金 GdFeCo 中的磁化转换。[2] 已证明该机制是通过激光诱导加热后的强非平衡瞬态铁磁相 [3] 进行的。[4] 后来，通过光诱导磁各向异性变化，在介电亚铁磁体中实现了磁位的非热光学记录机制。[5] 最近，人们发现这种亚铁磁性电介质还能实现一种新颖的热辅助磁记录 (HAMR) 机制，[6,7] 它不需要像 GdFeCo 那样几乎完全退磁，而是依赖于磁各向异性的温度依赖性。 [8] 这就提出了一个问题：磁各向异性的超快变化是否也会在金属亚铁磁体中发挥作用。然而，尽管人们对金属亚铁磁体的研究兴趣浓厚，但尚未讨论磁各向异性超快动力学导致的磁化动力学和最终的磁切换。在这里，为了研究磁各向异性的温度依赖性在金属亚铁磁体的激光诱导磁化动力学中的作用，我们考虑了亚铁磁 Gd/FeCo 多层。在过去的几年中，人们研究了激光诱导的稀土过渡金属 (RE-TM) 多层异质结构现象，并将其与合金进行了比较，主要关注全光切换。 [9–13] 在这方面，多层膜与合金相比最大的区别在于，由于 RE-TM 接触面积减小，且被限制在界面上，因此稀土和过渡金属自旋之间的有效反铁磁交换相互作用较弱。一个较少暴露的方面是结构各向异性对磁各向异性的影响，这种影响是由各向同性合金的层状排列引起的。也就是说，当界面处的对称性被破坏时，结构可以获得对磁各向异性的额外和可控贡献。[14,15] 通过对磁场和泵浦通量进行泵浦探测磁光测量，我们发现我们的多层膜中的激光诱导动力学与已知的
将季节性气候可预测性的投影变化与ENSO振幅联系起来
摘要：最近的研究表明，在整个历史记录中，潜在的可预测性和实际预测技能主要是由于自然际变异性。在这项研究中，我们探讨了未来是否预计将来可能会变化的潜在可预测性，这是对人为气候变化的独特反应。我们估计了厄尔尼诺现象的潜在预测 - 南部振荡（ENSO）以及全球表面温度，降水和大气上的循环循环异常，从1921年到2100年，在完美的模型框架内，使用五个辅助模型大型组合模型。我们发现，历史和预测的ENSO振幅变化通过ENSO驱动的季节性预测的信噪比的变化在气候可预测性中产生了全球规模的变化，Niño-3.4标准偏差的变化为10％，导致全球平均预测能力14％的标准偏差在12个月的全球平均能力上的变化14％。这种关系表明，在未来几十年中，全球大部分地区的潜在可预测性变化可能与ENSO的人为气候变化有关。然而，由于当前模型在预计的ENSO变化的符号和强度上大大不同意，因此无法确定未来全球预方法变化的轨迹。通过在五个大型合奏中看到的可预测性变化广泛变化来证明，模型表现出强大的增加，稳健的减少或预测能力的显着变化，具体取决于它们各自的预测ENSO振幅趋势。我们的结果强调了对气候模型开发的需求，旨在更好地捕获过去强迫和强制性的ENSO变异性的变化，这是必要的（如果不舒服的话），以将投影变化限制为全球气候可预测性。
揭示了Terahertz二维相干光谱的光耦合的新颖方面：超导体中振幅模式的情况
最近开发了Terahertz（THZ）二维相干光谱（2DC）是一种强大的技术，可以以与其他光谱镜的方式获取材料信息。在这里，我们利用THZ 2DC研究了常规超导体NBN的THZ非线性响应。使用宽带THZ脉冲作为光源，我们观察到了一个三阶非线性信号，其光谱成分的峰值达到了超导间隙能量2δ的两倍。具有窄带Thz脉冲，在驱动频率ω处鉴定出THZ非线性信号，并在ω¼2δ时在温度下表现出谐振剂的增强。一般的理论考虑表明，这种共振只能由光激活的顺磁耦合引起。这证明了非线性THZ响应可以访问与磁磁性拉曼样密度波动不同的过程，据信这在金属的光学频率下占主导地位。我们的数值模拟表明，即使对于少量疾病，ω¼2δ共振也是由整个研究疾病范围内的超导振幅模式主导的。这与其他共振相反，其振幅模式的贡献取决于疾病。我们的发现证明了THZ 2DC探索其他光谱学中无法访问的集体激发的独特能力。
立即发行幅度风险投资的新闻稿关闭了2.63亿美元精密医学风险投资基金
抗体发现平台，以发现一类和一流的治疗剂。“我们一直是利用AI促进药物发现的公司的早期投资者，并建立了一组公司建设者，风险投资合作伙伴和风险投资协会，他们有好处，可以推动振幅强大的投资策略。”“有了II基金，我们将继续利用我们的战略投资者来支持我们的投资组合公司，并加快其创新进度以使患者及其家人受益。”
接近...
摘要：量子振幅估计（QAE）算法是一种主要的量子算法，旨在实现二次加速。直到实现易于断层的量子计算为止，与经典的蒙特卡洛（MC）具有竞争力一直难以捉摸。已经开发出替代方法，以便在保持有利的理论规模的同时需要更少的资源。我们将标准QAE算法与两个嘈杂的中间尺度量子（NISQ）在数值集成任务上的友好版本与大都会的蒙特卡洛技术 - 黑斯廷斯作为经典基准。分别根据样品数量，计算时间和解决方案所需的量子电路的长度来评估算法。在11 Quibent的捕获量子计算机上测试了两个QAE替代方案的有效性，以验证哪种解决方案可以首先在积分估计问题中加快速度。我们得出的结论是，对于使用阶段估计常规而言，另一种方法是可取的。的确，最大似然估计保证了量子电路的长度与积分估计中的精度以及对噪声的更大阻力之间的最佳权衡。
概率振幅成型
在Böcherer，Steiner，Schulte [24]中提出的概率振幅成形（PAS）是一种实用结构，用于在高阶星座上与现成的前进误差校正（FEC）代码相结合的高阶星座。PA由一个分布匹配器（DM）组成，该匹配器（DM）在信号点幅度上施加了分布，然后进行系统的FEC编码，并保留幅度分配。fec编码会生成其他奇偶校验位，该位选择信号点的符号。在接收器处，FEC解码之后是逆DM。PA很快产生了很大的工业影响，尤其是在光纤通信中。该专着详细介绍了导致PAS发明的实际构想，并提供了对PAS架构的信息理论评估。由于将其分为成型层和FEC层，因此PAS的理论分析需要新工具。在塑形层上，分析了有限长度DMS的成本损失和费率损失。在FEC层上，得出了可实现的FEC速率。使用不匹配的解码，研究了可实现的速率，以解码实际重要的指标。结合了发现，这表明具有线性代码的PA在一类离散输入通道上可以实现容量。讨论了未来研究的开放问题。
为什么在量子计算中实值振幅就足够了
需要量子计算。对于许多实际问题，仍然需要更快的计算。例如，如果我们能够处理更多数据，目前深度学习的惊人成功（参见 [2]）可能会更加惊人。计算机处理信息的能力受到限制，其中一个原因是所有速度都受光速限制。即使以光速，将信号从 30 厘米大小的笔记本电脑的一侧发送到另一侧也需要 1 纳秒 - 在此期间，即使是最便宜的当前计算机也要执行至少 4 次操作。因此，为了加快计算速度，有必要使计算机组件更小。这些组件（例如存储单元）已经由少量分子组成。如果我们将这些细胞做得更小，它们将只由几个分子组成。为了描述如此小物体的行为，有必要考虑量子物理学 - 微观世界的物理学；参见 [1, 4]。因此，计算机需要考虑量子效应。
一种用于机载激光扫描数据的使用布料模拟和浮雕幅度的自适应表面插值滤波器
摘要：将点云分离为地面点和非地面点是处理用于各种应用的机载激光扫描 (ALS) 数据的重要步骤。基于插值的滤波算法通常用于滤波 ALS 点云数据。然而，大多数传统的基于插值的算法在保留突变地形特征方面表现出缺点，导致这些区域的算法精度较差。为了克服这一缺点，本文提出了一种改进的自适应表面插值滤波器，该滤波器具有多级层次结构，使用布料模拟和地形起伏幅度。该方法使用三个层次的临时数字高程模型 (DEM) 栅格表面和薄板样条 (TPS) 插值，基于自适应残差阈值将地面点与未分类点分离。采用布料模拟算法生成足够有效的初始地面种子，以构建高质量的地形表面。根据被检查区域的起伏幅度自适应地构建残差阈值，以在分类过程中捕捉复杂的景观特征。使用来自国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS) 委员会的 15 个样本来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提方法在平坦区域和陡峭区域都能产生令人满意的结果。与其他方法相比，该方法在滤波结果方面表现出优异的性能，遗漏错误率最低；特别是，所提方法保留了陡坡和阶地等不连续的地形特征。