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44. EAS - 会议“极端原子系统” 11
自发参量下转换 (SPDC) 在生成纯净且不可区分的单光子方面显示出巨大的潜力。块体晶体中产生的光子对在横向空间和频率方面高度相关。这些相关性限制了光子的不可区分性并导致光子源效率低下。人们已经探索了具有高斯非线性响应的域工程晶体以最大限度地降低光谱相关性。在这里，我们研究了这种域工程对产生的光子的空间相关性的影响。我们表明，具有高斯非线性响应的晶体会降低光子之间的空间相关性。然而，高斯非线性响应不足以完全消除空间相关性。因此，开发一种全面的方法来最大限度地降低这些相关性仍然是一个悬而未决的挑战。我们对这个问题的解决方案涉及同时设计泵浦光束和晶体。我们在没有任何空间滤波的情况下实现了高达 99% 的单光子态纯度。我们的发现为结构化 SPDC 晶体中产生的空间波形提供了宝贵的见解，对玻色子采样等应用具有重要意义。
pos（iChep2024）242
几个天体物理观察结果表明，宇宙的大部分质量是由一种新型物质制成的，称为暗物质，而不是与光相互作用。dm可以由新颗粒的黑暗扇区组成，该颗粒在新的U（1）仪表玻色孔中充满了与普通光子的混合，称为深光子。CERN的NA64E实验旨在使用100 GEV电子束在厚的活性靶标（电磁热量计）上产生和检测DS颗粒。Na64e中DS颗粒的检测是通过“缺失的能量”技术发生的。到目前为止，NA64E在1 MeV 与ERC资助的Project Project Poker结合使用，从2022年NA64E开始也以正电子束收集数据，以利用由于正电子共振灭绝过程而导致的DS产量增强。 这项工作列出了Na64e测量结果的最新结果，包括电子和正电子梁。与ERC资助的Project Project Poker结合使用，从2022年NA64E开始也以正电子束收集数据，以利用由于正电子共振灭绝过程而导致的DS产量增强。这项工作列出了Na64e测量结果的最新结果，包括电子和正电子梁。
在SQRT（S）= 13 TEV
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用Proton-Proton碰撞数据√s= S = 13 TEV在2016 - 2018年在LHC处记录的CMS检测器。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的敏感性。结果与标准模型的期望一致。组合提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，而不是分裂搜索，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
在S = 13 Tev
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用质子 - 普罗顿碰撞数据在2016年至2018年在LHC上记录的CMS检测器记录的proton-proton碰撞数据。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的灵敏度。结果与标准模型的期望一致。组合比单个搜索提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
量子计算的全纯表示
我们利用量子态的 Segal-Bargmann 表示法研究玻色子量子计算。我们认为这种全纯表示法是一种自然表示法，它不仅使用复分析的基本元素给出了玻色子量子计算的规范描述，而且还提供了描绘离散变量和连续变量量子信息理论之间界限的统一图景。利用这种表示法，我们表明，高斯哈密顿量下单个玻色子模式的演化可以描述为经典 Calogero-Moser 粒子的可积动力学系统，对应于全纯函数的零点，以及高斯参数的共形演化。我们解释说，Calogero-Moser 动力学是由于玻色子希尔伯特空间的独特特征（例如压缩）所致。然后，我们将这种全纯表示的性质推广到多模情况，推导出非高斯量子态层次结构，并将纠缠与全纯函数的因式分解性质联系起来。最后，我们将这种形式应用于离散和连续变量量子测量，并获得亚通用模型的分类，这些模型是玻色子采样和高斯量子计算的推广。
对粒子统计在量子库计算中的作用进行基准测试
量子储存器计算是一种神经启发式机器学习方法，利用量子系统的丰富动态来解决时间任务。它因适用于 NISQ 设备、易于快速训练以及潜在的量子优势而备受关注。尽管已经提出了几种类型的系统作为量子储存器，但尚未确定由粒子统计引起的差异。在这项工作中，通过测量线性和非线性存储容量来评估和比较玻色子、费米子和量子比特存储过去输入信息的能力。虽然一般来说，系统的性能会随着希尔伯特空间大小的增加而提高，但结果表明信息传播能力也是一个关键因素。对于最简单的储存器汉密尔顿选择，以及对于每个最多受一次激发的玻色子，费米子由于其固有的非局部特性而提供最佳储存器。另一方面，定制的输入注入策略可以利用希尔伯特空间的丰富自由度进行玻色子量子库计算，并增强与量子比特和费米子相比的计算能力。
字母 - 半导体组 - 牛津物理
摘要：晶格动力学对于光伏材料性能，控制动态障碍，热载体冷却，电荷载体重组和运输至关重要。软金属 - 甲基钙钛矿表现出特别有趣的动力学，拉曼光谱表现出异常宽阔的低频反应，其起源仍在争论。在这里，我们利用超低频率拉曼和红外Terahertz时域光谱镜来对各种金属壁半导体的振动响应进行系统的检查：FAPBI 3，MAPBI X BR 3-x，3-x，cspbbr 3，cspbbr 3，pbi 2，pbi 2，pbi 2 agbbibr 6，agbibr 6，agbibr 6，agbib 6，cubbi 6，cubi 6，cui 6，and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。我们排除外部缺陷，八面体倾斜，阳离子孤对和“液体样”玻色子峰，这是辩论中心拉曼峰的原因。相反，我们提出，中央拉曼反应是由拉曼活性，低能声子模式的显着扩展的相互作用而产生的，这些模式被Bose-Einstein统计数据从低频的人群成分强烈扩大。这些发现阐明了在柔软的金属壁式半导体中出现的光伏应用中的光相互作用的复杂性，用于光伏应用。l
塔：量子叠加中的数据结构
针对元素独特性，子集总和和最接近的问题等问题的新兴量子算法通过依靠抽象数据结构来展示计算优势。实际上将这种算法视为量子计算机的程序，需要有效地实现数据结构，其操作对应于操纵数据的量子叠加的单一操作员。要在叠加中正确操作，实现必须满足三个属性ð可逆性，历史独立性和有限的时间执行。标准实现，例如将抽象集作为哈希表的表示，使这些属性失败，呼吁开发专门实现的工具。在这项工作中，我们提出了Core Tower，这是具有随机访问记忆的量子编程的第一语言。Core Tower使开发人员能够将数据结构作为基于指针的链接数据实现。它具有可逆语义，使每个有效程序都可以翻译成统一的量子电路。我们提出了Boson，这是第一个支持量子叠加中可逆，独立和恒定时间动态内存分配的内存分配器。我们还展示了塔，这是一种用于递归定义的数据结构的量子编程的语言。塔具有类型系统，该系统使用经典参数界定所有递归，这对于在量子计算机上执行的必要条件是必要的。使用塔，我们实施了地面，即第一个量子数据结构库，包括列表，堆栈，队列，字符串和集合。我们提供了第一个可执行的集合实现，该集合满足了所有三个强制性的可逆性，历史记录独立性和有限时间执行的属性。
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
彭罗斯时空几何中的量子智能及其与非人类智能接触和人类永生的关系：
摘要：Orch-Or模型无法解释濒死或昏迷患者观察到非人类智能接触的原因，而且它忽视了人类的永生性。因此，提出了一个新模型来回答所有问题，并为人类永生找到解决方案。在这个模型中，智能是一种量子粒子，通过加速每个火花中的光子；来自彭罗斯图弯曲时空的黑框和白框区域，并通过连接到粒子；使它们变得智能。就像希格斯玻色子，它与粒子结合并赋予它们质量。每个人的基本智能在原代细胞诞生时进入我们的时空区域，即使在死亡后也保持自由。自由智能与大脑相互作用，渗透到患者的大脑中，并诱发非人类智能接触。另一方面，健康人的大脑由于活动性高，没有空闲空间来存储自由智能的信息，因此健康人看不到非人类智能。这一模型不仅解释了濒死病人与非人类智慧接触的原因，而且通过寻找人体内的流氓智慧，为治疗不治之症提供了解决方案。