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动态光子光子相互作用由量子发射极
单光子构成量子科学和技术的主要平台：它们在未来的量子互联网1中携带量子信息在延长的距离上，并且可以在高级光子电路中操纵，从而实现可伸缩的光子量子计算2，3。量子光子学的主要挑战是如何生成先进的纠缠资源状态和有效的光 - 物质接口构成路径4、5。在这里，我们利用单个量子发射极与纳米量波导的效率和相干耦合，以实现单光子波键盘之间的量子非线性相互作用。这种固有的多模量子系统构成了量子光学的新研究边界6。我们证明了用另一个光子对光子的控制，并在实验上揭示了由量子发射极介导的两光子相互作用的动力响应，并表明诱导的量子相关性由脉冲持续时间控制。这项工作将为调整复杂的光子量子资源状态开放新途径。
探测潜在线性动力学系统与低级别复发神经网络模型之间的关系
大量工作表明，在行为过程中，神经种群表现出低维动力学。但是，有多种对低维神经种群活动进行建模的不同方法。一种方法涉及潜在的线性动力学系统（LDS）模型，其中通过具有线性动力学的低维潜在变量的投影来描述种群活动。第二种方法涉及低级别的复发性神经网络（RNN），其中人口活动直接来自过去活动的低维投影。尽管这两种建模方法具有很强的相似性，但它们在不同的情况下出现，并且倾向于具有不同的应用领域。在这里，我们检查了潜在LDS模型与线性低级别RNN之间的精确关系。什么时候可以将一种模型类转换为另一个模型类，反之亦然？我们表明，由于潜在LDS模型的非马尔可夫特性，潜在的LDS模型只能在特定限制情况下转换为RNN。相反，我们表明可以将lnns映射到LDS模型上，而潜在维度最多是RNN等级的两倍。我们结果的一个令人惊讶的结果是，部分观察到的RNN比仅由仅观察到的单位组成的RNN更好地代表了LDS模型。
大鼠脑急性发作过程中数据驱动的网络动力学模型
癫痫是全球最常见的神经系统疾病之一。最近的研究结果表明，大脑是一个由神经元网络组成的复杂系统，癫痫发作被认为是其相互作用产生的一种新特性。基于这一观点，网络生理学已成为一种有前途的方法，用于探索大脑区域如何在健康状态和危重疾病条件下协调、同步和整合其动态。因此，本文的目的是介绍（动态）贝叶斯网络 (DBN) 的应用，以基于使用阈值分析发现的弧数对诱发癫痫发作的大鼠的局部场电位 (LFP) 数据进行建模。结果表明，DBN 分析捕捉到了发作过程中大脑连接的动态特性，以及与神经生物学的显著相关性，这些相关性源于采用药理学操作、病变和现代光遗传学技术的开创性研究。根据所提出的方法评估的弧与以前的文献取得了一致的结果，此外还展示了功能连接分析的稳健性。此外，它还提供了令人着迷的新颖见解，例如前肢阵挛和全身性强直阵挛性癫痫 (GTCS) 动态之间的不连续性。因此，DBN 与阈值分析相结合可能是研究脑回路及其动态相互作用的绝佳工具，无论是在稳态条件下还是在功能障碍条件下。
大脑是动态系统
由lai-sang Young the Human Brain，（）10 11神经元主要通过电动冲动。研究人员经常将大脑皮层建模为耦合动力学系统：与源构成的大型净作品，该节点包括代表印度神经元动力学的较小子系统。当然，神经科学不仅仅是这样的网络。神经元动力学是由分子和细胞内水平上复杂的生物化学过程驱动的，皮质相互作用的输出会影响认知和行为。但是，神经元的动态相互作用在大脑功能中起着不可或缺的作用，并且数学出色（尤其是动态系统）可以阐明这些相互作用的生物学上有意义的模型。在这里，我关注灵长类动物的视野[4]。猕猴的视觉皮层与人类非常相似。这个大脑区域富含数据，因为实验者可以轻松访问它，并且它与感觉输入的近距离接近，使研究人员能够将皮质反应直接与视觉刺激相关联。这些特征使原始视觉成为基于生物学的定量理论的理想起点。视觉皮层可作为进入大脑皮层其余部分的窗口；它还提供
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。
动态系统中政府债券的最优展期...
4 Blanchard 和 Weil (2001) 在第三和第四个例子中使用了随机存储模型，因此产出与资本存量呈线性关系。在脚注 11 中，他们指出，这些模型可以扩展以纳入资本存量的凹度，方法是将产出指定为 Y t = K α t − δK t ，其中 δ 是随机变量，但他们没有计算出该模型的含义。Barro (2021) 使用了一个与我们的模型一样的随机折旧模型，但他指定 Y t = AK t ，因此，与 Blanchard 和 Weil 的简单随机存储规范一样，资本存量中没有凹度。
加固的多孔板与压电陶瓷脸
基于电纺纤维的应变传感器由于网络构建和可量身定制的设计而广泛用于生物监测。但是，循环稳定性差和缺乏多模式仍然是主要问题。在这项研究中，采用了由MXENE，石墨烯纳米片（GNP）和纤维素纳米晶体（CNC）组成的3组分材料系统来解决多模式和敏感性短缺。MXENE和石墨烯纳米片（GNP）之间的杂化协同相互作用提供了高量表因子（400个为100％，在10％菌株时为76.1）。通过形成局部脆性区域，在较低的应变范围内提供了更高的电导率和灵敏度（低应变范围（低检测极限为0.25％，短响应时间为100 ms））。协同，具有较大侧向尺寸的GNP薄片促进了网络连接，易于滑动较大的应变和润滑性。另一方面，CNC粘合剂增强了成分之间的均匀性和界面氢键，从而导致了超过2,000个周期的理想循环能力。使用具有导电性添加剂的聚（苯乙烯丁二烯 - 苯乙烯）（SBS）底物来装饰聚（苯乙烯丁二烯 - 苯乙烯）（SBS）底物，这显着增强了导电涂层的均匀性。通过同时真空辅助过滤，该技术提供了更多的共形和深度纤维装饰，从而促进了多模态和灵敏度。发达的策略被证明可以有效地通过理想的身体整合和成功记录各种身体运动的传感器。
在被困的离子量子模拟器中实现的动态拓扑阶段
可编程量子仿真的新生平台可在近似隔离的系统中前所未有的访问对远程平衡量子多体动力学的新制度的访问。在这里，实现对量子多体纠缠的精确控制是量子传感和计算的重要任务。广泛的理论工作表明，这些能力可以实现具有拓扑的方法和临界现象，这些阶段和关键现象表现出了拓扑合理的方法，可以创建，保护和操纵量子纠缠，从而对大量的错误进行自我纠正。迄今为止，实验实现已局限于经典（非输入）对称性的OR- 1-5。在这项工作中，我们证明了一个新兴的动态对称性受保护的拓扑阶段（EDSPT）6，在Quastinuum系统模型H1诱捕的ION量子处理器7中的十171 Yb +超固量量子的准驱动阵列中。此阶段表现出动态保护的边缘量子位，免受控制误差，串扰和流浪场。至关重要的是，这种边缘保护纯粹依赖于紧急的动力对称性，这些动力对称性绝对稳定在通用相干扰动中。此属性对于准二驱动的系统很特别：正如我们所证明的那样，定期驱动的Qubit-Array的类似边状态容易受到对称性破坏错误的影响，并迅速解压缩。我们的工作为实施更复杂的动力学拓扑订单8,9铺平了道路，这将使量子信息的错误操纵。mbl可以保护“热”，密集且驱动强的物质中的长寿命量子相干动力学。提供理解和分类新型的普遍动力学现象（稳定阶段和关键现象的动态类似物）可能会在孤立的量子多体系统中引起的基本科学挑战。早期研究已经对热化和混乱10的量子机械基础产生了深入的见解，并且已经证明了如何通过多体定位（MBL）通过人工随机性和混乱来预防热化。它可以启用具有固有动力学量子相的新类别，其特性在静态热平衡中从根本上被禁止，例如动态对称性破坏和拓扑8。从实际的角度来看，通用和量子相干的动力学行为诱人地提供了错误的弹性方法来创建，保护和操纵量子多体纠缠 - Quantum Compuce的驱动力。要执行量子计算，人们面临着隔离Qubits以保持其连贯性的愿望与强烈相互作用量子的愿望之间的权衡，以执行计算。即使是从环境反向分解的完美隔离中，由于流浪场，栅极错误校准，跨言论等，强烈的Qubit间耦合不可避免地会导致残留，连贯的误差，从而破坏了计算。也许在违反直觉上，相干错误可能比不连贯的错误更具破坏性。尤其是，与不连贯的误差相比，相干误差的n门引起的不忠性可以随着〜n 2ϵ2的形式增长。尽管对算法性能产生了巨大的有害影响，但连贯的错误仍在挑战。标准的随机台上标记过程，例如，将相干和不相干的误差组合到单个有效的每门误差中，这可以显着高估与计算相关的结构性电路的准确性。采用动态脱钩脉冲序列（DDS）是一种时间悠久的方法，可以减轻与不受控制的静态流浪场相关的某些类型的相干误差。然而，对于使用全局单旋旋链控制的传统自旋回波协议，脱钩脉冲中大小的略微缺陷会累积并破坏时间〜1 /ϵ的分离。相比之下，在理论上，动态阶段8的最新工作已经预测，多自旋相互作用的局部控制可以实现自然校正的DDS，这些DDS固有地对抗大型相干错误。这些方案的鲁棒性来自动力学的巨大量化拓扑不变。
通过模算子实现量子时间中的动态非局域性
非局域性是一个引人注目的概念，自量子理论诞生之初 [1,2] 至今，它一直吸引着学术界越来越多的兴趣。无论是通过贝尔非局域性 [3,4]、量子操控 [5,6]、一般的量子纠缠 [7]，还是更广泛的量子不和谐 [8–11]，非局域性一直是量子基础研究的核心。这是有原因的：由于多个实验证实了贝尔不等式的量子违反 [12–19]，人们相信量子力学与经典力学有着根本的不同。这些研究带来了理论和技术突破 [20–28]。此外，甚至可以讨论时间中的纠缠 [29–33]。上述类型的非局域性与系统的制备（或制备和测量）有关。因此，它可以称为运动非局域性。使用模变量的概念引入的另一种非局域性[34]与量子系统遵循的运动方程有关，因此称为动态非局域性。尽管这些变量非常有前景，正如在连续系统量子信息的首次应用中已经证明的那样[35-38]，但它们尚未得到社区相当一部分人的充分关注[39]。文献中考虑的最常见的模变量类型是模位置和模动量[35-48]。事实上，设ℓ和p0分别为长度和动量维数的参数，模算子
由土壤启发的动态响应化学系统
Yiliang Lin 1 † *, Xiang Gao 1 † , Jiping Yue 2 † , Yin Fang 1 † , Jiuyun Shi 2 , Lingyuan Meng 3 , 4