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由量子行走诱导的动力三角剖分
摘要：我们介绍了量子细胞自动机的单粒子扇区，即量子步行，在简单的动态三角2-歧管上。三角剖分通过沃克密度本身引起的Pachner移动改变，使表面可以转变为任何拓扑等效的。该模型扩展了一位作者在先前工作中引入的三角网格上的量子步行，其时空极限恢复了（2+1）维度中的dirac方程。数值模拟表明，三角形和局部曲率的数量随着tαE -βt 2的形式生长，其中α和β参数化的几何形状在助行器的局部密度上发生了变化，从长远来看，出现了。最后，我们还证明了沃克的全局行为在时空随机爆发下保持不变。
摘要书 - Indico Global
▶无需采用弦理论/滚动假设：我们研究一般领域理论并获得与模型无关的约束；然后，我们评估这种约束意味着弦乐压实▶我们寻找原理证明（半）永恒的宇宙加速度在弦线中可能是可能的。我们不会试图与观察接触
复杂和动态环境中的微状态 - BORIS
图 4 EEG 和伪影：(a) 参考点的变化降低了频谱中的飞机结构振动模式，如飞行前和飞行时 Cz 电极中的原始信号所示。(b) 和 (c) 中显示了 ICA 表征的一些说明性伪影。我们选择了相应 IC 活动的 1 分钟特征段。数据被分段以方便可视化。发动机故障发生在第 30 段左右。(b) 显示与发动机相关的组件，其活动呈现周期性模式，当发动机关闭时停止。(c) 说明与参与者运动相关的组件，其特征是短暂的峰值
Covid-19 大流行的 SIRSi 疫苗动力学模型
Covid-19 是由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 引起的，于 2020 年初爆发大流行。该疾病的迅速蔓延促使全球采取前所未有的应对措施，包括学术机构、监管机构和行业。事实证明，疫苗接种和非药物干预措施（包括保持社交距离）是抗击疫情的最有效策略。在这种情况下，了解 Covid-19 传播的动态行为以及可能的疫苗接种策略至关重要。在本研究中，提出了一个易感-感染-移除-患病模型（SIRSi 疫苗），该模型考虑了未报告但具有传染性的病例。该模型考虑了感染或接种疫苗后获得暂时免疫的可能性。这两种情况都会导致疾病的传播。在疫苗接种率和隔离指数的参数空间中，确定了无病平衡和地方病平衡的交替和互斥稳定性的跨临界分叉图。根据模型的流行病学参数确定了这两个点的现有平衡条件。分叉图使我们能够估计每组参数预期的最大确诊病例数。该模型采用了来自巴西圣保罗州首府圣保罗的数据，该数据描述了所考虑数据窗口的确诊感染病例数和隔离指数。此外，模拟结果表明，隔离指数的周期性小幅度波动可能导致易感人群和确诊病例数出现周期性无阻尼振荡行为。所提出的模型的主要贡献如下：当疫苗接种与社会隔离相结合时，只需付出最少的努力，同时还要确保平衡点的存在。该模型可以为政策制定者提供有价值的信息，帮助制定结合疫苗接种和非药物干预措施（例如保持社交距离和佩戴口罩）的疾病预防缓解策略。此外，SIRSi 疫苗模型促进了对未报告的感染但具有传染性的病例信息的定性评估，同时考虑了暂时免疫、疫苗接种和社会隔离指数。© 2023 ISA。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
量子行走引起的动态三角剖分
摘要：我们展示了量子细胞自动机的单粒子部分，即量子行走，它位于一个简单的动态三角剖分 2 − 流形上。三角剖分通过 Pachner 移动进行改变，由行走者密度本身引起，从而使表面可以转换为任何拓扑等效的表面。该模型扩展了三角网格上的量子行走，这是作者之一在之前的工作中引入的，其时空极限恢复了 (2+1) 维的狄拉克方程。数值模拟表明，三角形的数量和局部曲率随着 t α e − β t 2 而增加，其中 α 和 β 参数化了几何形状随行走者局部密度变化的方式，并且从长远来看，平坦度会出现。最后，我们还证明了行走者的整体行为在时空随机波动下保持不变。
动态量子相变：综述
摘要 量子理论为描述量子物质的平衡性质提供了一个广泛的框架。然而，量子模拟器中的实验现在已经开辟了一条超越这一平衡范式的量子态生成途径。虽然这些状态有望表现出不受平衡原理约束的性质，例如微正则系综的先验概率相等，但确定非平衡量子动力学的一般性质仍然是一项重大挑战，尤其是考虑到缺乏自由能等传统概念。动态量子相变理论试图通过将相变概念提升到相干量子实时演化来识别这些一般原理。这篇评论为该领域提供了教学介绍。从封闭量子多体系统中非平衡动力学的一般设置开始，我们给出了动态量子相变的定义，即时间上的相变，物理量在关键时刻变为非解析的。我们总结了所取得的理论进展以及首次实验观察，并进一步展望了主要的未决问题以及未来的研究方向。
动态量子记忆如何忘记
最近有人争辩说，低维（甚至是一维）量子系统，将局部电路与局部测量结果混合在一起，可以充当量子记忆[1-7]。如果记录了测量结果的结果，则此过程可以保护非平凡的量子信息。在这里，我们研究了此过程的长期动态，以了解系统最终如何“忘记”，即，是否使用系统来存储量子信息，以及这些测量结果一定如何丢失信息。为了研究这种长时间的动态，我们忽略了空间结构。该系统仅由一个高尺寸n的单个希尔伯特空间组成，n均为n。我们的模型包括交替进行两个不同的步骤：第一，一个单一的演变，然后测量单个信息1，由等级N/ 2投影仪表示。我们还可以选择通过单一结合测量结果，因此可以通过在每个步骤中测量单个信息来描述模型，每次测量基础都会改变。因此，如果我们通过统一u 1演变，则测量投影仪P 1，然后按单位u 2进化，然后测量投影仪P 2，这是等效的，直至总体统一，以测量投影仪u†1 p 1 u 1，然后测量投影仪u†1 u†1 u†1 u†2 p 2 u 2 u 2 u 1。我们通过写下测量结果来跟踪量子轨迹，因此尤其是纯状态总是沿着此类轨迹演变为纯状态。我们考虑两个不同的情况，即我们称“多体”和“自由费米昂”。在多体案例中，被选为随机的单位。术语“多体”有点误称：我们有一些固定的高维希尔伯特空间，也许是通过张紧许多量子的量形成的，因此更好的术语可能是“高维单体”。尽管如此，我们仍然坚持使用多体一词。特别是，人们可能希望可以通过我们的HAAR随机测量值对张量的张量产物的足够深的量子电路进行[8-10]。在自由效率的情况下，希尔伯特空间是费米子的一个小空间，只允许测量为fermion biinears。
神经群体活动的动态约束
神经群体活动的动态约束 Emily R. Oby* 1,2 、Alan D. Degenhart* 2,3 、Erinn M. Grigsby* 1,2,4,5 、Asma Motiwala 2,3 、Nicole T. McClain 1,2 、Patrick J. Marino 1,2 、Byron M. Yu** 2,3,6 、Aaron P. Batista** 1,2 1 匹兹堡大学生物工程系；美国匹兹堡 2 认知神经基础中心；美国匹兹堡 3 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系；美国匹兹堡 4 匹兹堡大学物理医学与康复系；美国匹兹堡 5 匹兹堡大学康复与神经工程实验室；美国匹兹堡 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系；美国匹兹堡 * 表示共同第一作者 ** 表示共同资深作者和通讯作者 通信地址：aaron.batista@pitt.edu, byronyu@cmu.edu 摘要 神经活动随时间展开的方式被认为是大脑感觉、运动和认知功能的核心。网络模型长期以来一直认为大脑的计算涉及由底层网络塑造的活动时间进程。从这个观点可以预测，活动时间进程应该很难被违反。我们利用脑机接口 (BCI) 挑战猴子违反我们在运动皮层观察到的自然发生的神经群体活动时间进程。这包括挑战动物以时间逆转的方式穿越神经活动的自然时间进程。当直接受到挑战时，动物无法违反神经活动的自然时间进程。这些结果为以下观点提供了实证支持：在大脑中观察到的活动时间过程确实反映了它们所实现的底层网络级计算机制。 简介神经群体活动的时间演变，也称为神经动力学，被认为是许多大脑功能的基础，包括运动控制 1 、感觉知觉 2-4 、决策 5-8 、时间安排 9,10 和记忆 11,12 等 13 。例如，决策可能是由神经活动汇聚到点或线吸引子 6-8 形成的；记忆可以通过神经活动放松到点吸引子 12,14 来恢复；手臂运动可能涉及表现出旋转动力学的神经活动 1 。网络模型 6-8,10,14-17 和大脑 1,2,6-8,10 产生的时间结构化群体活动之间的相似性为大脑如何通过动力学实现计算提供了诱人的证据 18-22 。在网络模型中，活动的时间演变由网络的连通性 23 决定。也就是说，每个节点在某一时间点的活动由网络的活动决定。
泡利通道和动力学图的量子模拟
自诞生以来，量子计算机就被认为是模拟量子系统的有力工具 [1]。作为具有基础意义 [2,3] 和实际意义 [4] 的开放量子系统，人们一直致力于模拟开放量子系统的演化 [5-7]，特别是量子信道 [8-11]，可用于研究和建模退相干。此类量子算法可以用所谓的量子电路 [12] 来表示，我们将在第 3 节中对其进行研究。由于此类系统具有许多应用，例如研究多体纠缠的出现 [13,14]、研究耗散过程 [15] 和建模非马尔可夫动力学 [16]，因此对其进行了模拟。在量子系统中，最简单的情况是量子比特 [ 12 ]，其中产生退相干的最简单的信道类型是泡利信道 [ 17 – 19 ]。事实上，它们是影响量子设备的噪声的有效模型 [ 20 ]。在本文中，我们提出了一种模拟泡利信道的量子算法，并在 IBM 的一台量子计算机上实现它。所提出的算法很简单，只需更改其执行操作中的几个参数即可用于任何泡利信道。为了表示算法，我们使用量子电路，这是一种表示用于量子计算机的算法的常用方法。[ 12 ]。此外，我们还将模拟泡利动力学图，它们是泡利信道的连续参数化曲线。
光学 171Yb+ 量子点的连续动态解耦...
量子计算机的发展受到了这样一种想法的刺激，即在解决计算任务时实现比基于传统原理的机器高得多的速度，并且与密码学（Shor，1994）、搜索（Grover，1996）、优化（Farhi 等人，2014）、量子系统模拟（Lloyd，1996）和求解大型线性方程组（Harrow 等人，2009）等问题相关。现有的量子计算设备原型使用各种物理平台来实现量子计算协议，例如超导电路（Arute 等，2019 年；Wu 等，2021 年）、半导体量子点（Xue 等，2022 年；Madzik 等，2022 年；Noiri 等，2022 年）、光学系统（Zhong 等，2020 年；Madsen 等，2022 年）、中性原子（Ebadi 等，2021 年；Scholl 等，2021 年；Henriet 等，2020 年；Graham 等，2022 年）和捕获离子（Zhang 等，2017 年；Blatt and Roos，2012 年；Hempel 等，2018 年）。尽管有几项实验报告称在解决采样问题方面取得了量子优势（Arute 等人，2019 年；Wu 等人，2021 年；Zhong 等人，2020 年），但现有一代量子计算机的计算能力有限。这些限制与以下事实有关：为了解决实际相关的计算问题，必须将设备相对于所用信息载体数量（例如，量子比特，它们是经典比特的量子对应物）的可扩展性与对量子比特的高质量操作相结合