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劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究
为了表征和基准测试计算硬件，软件和算法，必须直接拥有许多问题实例。对于量子组合而言，这同样是正确的，其中大量现实世界中的问题实例将允许进行基准研究，从而有助于改善算法和硬件设计。为此，在这里，我们介绍了大量基于Qubit的量子哈密顿量的数据集。数据集，称为Hamlib（用于哈密顿库），可以在线免费获得，并且包含2到1000 QUAT的问题大小。hamlib包括海森堡模型，费米 - 哈伯德模型，玻色 - 哈伯德模型，分子电子结构，分子振动结构，maxcut，max-k -sat，max-k-sat，max-k -cut，qmaxcut，qmaxcut和旅行销售人员问题。这一效率的目标是（a）通过消除需要准备问题实例并将其映射到Qubit表示的需求来节省时间的时间，（b）允许对新算法和硬件进行更彻底的测试，以及（c）允许整个研究中的可重复性和标准化。
劳伦斯·伯克利国家实验室
在极端天体物理环境中的摘要，例如核心偏离的超新星和二进制中子星星合并，中微子在推动各种动态和微物理现象中起着重要作用，例如，baryononic matter toper fureflows，繁重的元素的合成以及su-pernova爆炸式爆炸机械。中微子与物质在这些环境中的相互作用是特定于风味的，这对于不阐明中微子的风味演变至关重要。在这些环境中的风味发展可能是一种高度不平凡的概率，这要归功于风味空间中的多种集体效应，这是由于中微子中微子中微子（ν-ν）相互作用在高中微子密度的地区引起的。在重要的ν-ν-ν相互作用的影响下，经历风味振荡的中微子晶状体在某种程度上类似于与自身和外部磁场之间具有长距离相互作用的耦合旋转系统（在中间上间上间上间上间的势头中“远距离”）。结果，要考虑这些相互作用是否会导致相互作用中微子之间的显着量子相关，以及这些相关性是否对整体的风味演变产生任何后果。特别是，人们可能会寻求利用概念和工具从量子信息科学和量子计算来加深我们对这些现象的理解。在本文中，我们试图总结该领域的最新工作。此外，我们还考虑了复杂的初始状态，在三种味道环境中也提供了一些新的结果。
激光安全手册 - EH&S - 加州大学伯克利分校
加州大学伯克利分校 NIRSC 的政策是要求所有访客和短期研究人员遵守与激光用户相同的激光实验室安全标准。所有访客和短期研究人员都应由一名在激光使用授权 (LUA) 上显示为激光用户的人员陪同。如果短期研究人员需要独自在激光实验室工作，则必须将其作为激光用户添加到 LUA 中。首席研究员有责任确保其设施内的激光用户了解、理解并遵守此访客政策。访客的激光用户陪同人员有责任为访客提供适当的安全指导，涵盖激光实验室中的危险。陪同人员还应提供适当的安全设备并要求访客使用安全设备。
UC Berkeley
bernal双层石墨烯宿主甚至是分母的分数量子霍尔状态，被认为是由具有非亚伯式粒子激发的pfaffian波函数描述的。在这里，我们报告了使用热激活的转运和直接测量化学势的双层石墨烯中分数量子霍尔能隙的定量确定。我们发现传输激活差距为5。在B = 12 t时为1 k，在半填充的n = 1 Landau水平上，与PFAFFIAN状态的密度基质重新归一化组计算一致。但是，测得的热力学间隙为11。6 K小于对清洁限制的理论期望，大约是两个因子。我们分析了具有长波长障碍的分数准颗粒的wigner晶体的分数填充物附近的化学潜在数据，从而解释了这种差异。我们的结果定量地建立双层石墨烯是一个可靠的平台，用于探测预期出现的非亚洲人作为偶数派纳分子状态的基本激发。
Lin Lin：简历 - 加州大学伯克利分校数学
研究生学者（UCB）：Nilin Abrahamsen（Simons 博士后学者，与 Umesh Vazirani 联合）、Anil Damle（NSF 博士后学者）、Zhiyan Ding（Morrey 助理教授）、Di Fang（Morrey 助理教授）、Fabian Faulstich、Weile Jia、Jin-Peng Liu（Simons 博士后学者，与 Umesh Vazirani 联合）、Subhayan Roy Moulik、Avijit Shee（与 Martin Head-Gordon 和 Birgitta Whaley 联合）、Kevin Stubbs、Xiaojie Wu、Xin Xing、Leonardo Zepeda-Nunez、
劳伦斯伯克利国家实验室
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