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补充材料“通过连续体系统中的布里鲁因散射的光声纠缠”
其中A P，A S和B AC分别对应于泵场，Stokes场和载波频率ωp，ωs，ωac的信封操作员。∂Opt（γ）和υAC（γ）表示光学和声学的群体速度（耗散速率）。g 0在单个量子水平上量化这三个领域之间的耦合强度。在以下讨论中，我们在不失去普遍性的情况下进行了真实和积极的[3]。ξp，ξs和ξAC代表这三个领域的langevin噪声，遵守以下统计属性
翻转芯片包裹的角落的奇异应力场
电子设备会整合多种材料，不可避免地包含尖锐的特征，例如接口和角落。当设备受到热载荷和机械载荷的约束时，角落会产生巨大的应力，并且是易于启动故障的脆弱部位。本文分析了拐角处的压力场。拐角处的应力是两种奇异领域模式的线性叠加，其中一种模式比另一种模式更为单数。这两种模式的幅度由两个不同维度的应力强度因子表示。为了确定应力强度因子，我们分析了在两个载荷条件下的平流芯片结构：底物的拉伸和底物的弯曲。我们表明，在产生奇异应力领域时，平流芯片软件包的热载荷等效于底物的拉伸。我们进一步表明，较不奇异的模式可能在更单数的模式下占上风，以进行某些拉伸弯曲组合。两种压力场模式的相对显着性也随材料而变化，底物厚度比。2012 Elsevier Ltd.保留所有权利。
翻转模式电偶极自旋共振
硅自旋量子比特的最新进展增强了它们作为可扩展量子信息处理平台的地位。随着单量子比特门保真度超过 99.9% [1]，双量子比特门保真度不断提高[2-6]，以及该领域向大型多量子比特阵列发展的步伐[7,8]，开发高效、可扩展的自旋控制所需的工具至关重要[9]。虽然可以利用交流磁场在量子点 (QDs) 中实现单电子自旋共振 [10]，但所需的高驱动功率和相关热负荷在技术上具有挑战性，并限制了可达到的拉比频率 [11]。随着自旋系统扩展到几个量子比特以外，最小化耗散和减少量子比特串扰的自旋控制方法对于低温量子信息处理将非常重要 [12]。电偶极自旋共振 (EDSR) 是传统电子自旋共振的一种替代方法。在 EDSR 中，静态梯度磁场和振荡电场用于驱动自旋旋转 [13]。有效磁场梯度的来源因实现方式而异：本征自旋轨道耦合 [14-16]、超精细耦合 [17] 和 g 因子调制 [18] 已用于将电场耦合到自旋态。微磁体产生的非均匀磁场 [19, 20] 已用于为 EDSR 创建合成自旋轨道场，从而实现高保真控制 [1]。方便的是，该磁场梯度产生了一个空间自旋轨道场。
薄壁产品增材制造过程中非稳态热传导问题的解析解
摘要：本研究致力于开发一种模型，用于计算各种配置的薄壁直接沉积过程中产生的瞬态准周期温度场。该模型允许随时计算直接沉积过程中壁内的温度场、热循环、温度梯度和冷却速率。沉积壁内的温度场是根据移动热源非稳态热传导方程的解析解确定的，同时考虑到向环境的热传递。根据热源作用在每个过程中产生的瞬态温度场的叠加原理，计算热积累和温度变化。所提出的温度场计算方法可以令人满意地准确描述壁内的传热过程和热积累。通过与实验热电偶数据的比较证实了这一点。它考虑了壁和基板的尺寸、层与层之间的功率变化、各道次之间的暂停时间以及热源轨迹。此外，该计算方法易于适应同时采用激光和电弧热源的各种增材制造工艺。
![arXiv:2104.06032v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 31 日](/simg/4\4caf8abd6573dcf16aa1a778a00535cab3280533.webp)
arXiv:2104.06032v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 31 日
我们研究了干涉元素在量子光非线性光谱中的应用。受控干涉耦合到物质的电磁场可以诱导物质微观耦合序列（历史）的建设性或破坏性贡献。由于量子场不交换，量子光信号对光物质耦合序列的顺序很敏感。因此，物质关联函数由不同的场因子印记，这些场因子取决于该顺序。我们通过控制不同贡献路径的权重来识别相关的量子信息，并提供了几种恢复它的实验方案。非线性量子响应函数包括非时间排序物质关联器 (OTOC)，它揭示了扰动如何在整个量子系统中传播（信息扰乱）。当使用超快脉冲序列时，相对于干涉仪引起的路径差异，它们的影响最为显著。 OTOC 出现在其他领域的量子信息学研究中，包括黑洞、高能和凝聚态物理。
探索银色纳米oprismism的新兴感觉的前沿
很长一段时间以来，对于这种结构的毒性有限，它已被用作各种ands的抗菌剂，例如食品存储，健康行业，化妆品和纺织品涂料。在过去的几年中，尽管有几次评论评估了AGNP在生物医学ELDS中的特殊属性和应用，但在AGNPRS的综述中存在巨大差距。12,13这些类型的Ag纳米材料具有生物医学应用中传统Ag形式（球形结构）的更有效和多功能替代品，这是由于高灵敏度，特定的c光学特性和可调性。例如，由于缺乏锋利的边缘缺乏锋利的边缘和AGNP的光滑表面，Agnps从弱的表面增强的拉曼散射（SER）中脱离了强大的光学技术，可以放大吸收在粗糙金属表面上的拉曼散射信号。此外，AGNP的吸附仅限于可见光谱，而AGNP的表面积小于Agnprs，从而降低了它们的效率和催化的性能。此外，可以使用更好的光热转化效率进行治疗。14 - 16然而，Agnprs的特定结构证券（这些纳米op的尖端）可能会导致
BIOS 3027细胞的分子生物学
描述分子生物学对于生物医学和自然科学的许多领域至关重要，包括遗传学，免疫学，细胞生物学，生物化学和取证。通过对不同生物体的比较研究，该主题将解释DNA和RNA研究中的基本概念和方法，从而扩展到分子生物学在更高级领域（例如基因组学）中的应用。受试者将包括DNA复制；基因表达的转录，转录后和表观遗传调节；微阵列和生物信息学简介。实践工作将提供熟悉分子生物学方法的机会，并着重于解决问题和分析技能的发展。可能需要学生前往另一个校园来接受这一主题。
麦哲伦云的化学DNA
我们介绍了206个红色巨型分支星星的化学成分，它们是小型麦哲伦云（SMC）的成员，该恒星使用具有多对象光谱仪的giraffe收集的光学高分辨率光谱在ESO非常大的望远镜上。该样本包括位于母星系中不同位置的三个场中的恒星。我们分析了元素的主要组，即光（Na），α-（O，Mg，Si，Ca和Ti），Iron -Peak（SC，V，Fe，Fe，Ni和Cu）和S -Process Elements（ZR，BA和LA）。样品的金属性分布在[Fe / H]〜–1 dex和弱金属贫困尾部周围显示出一个主要峰。但是，三个领域显示不同的[Fe / H]分布。尤其是在两个最内在字段的平均金属性之间发现0.2 dex的差异。金属贫困恒星的分数从最内向的领域显着增加（从〜1到约20％），到最外面的场，可能反映了SMC中的年龄梯度。我们还发现了可能在化学和运动学不同的下结构的指示。SMC恒星的比率显然与银河系恒星的比率明显不同，特别是由大型恒星产生的元素（例如na，α和大多数铁峰元素），其丰度比率低于我们星系中测量的元素。这表明，根据该星系期望的低恒星形成速率，大量恒星对SMC的化学富集的贡献少于银河系。最后，我们在两个内部领域的某些元素（Na，Ti，V和Zr）的丰度（Na，Ti，V和Zr）中确定了小的系统差异，这表明SMC中的化学富集历史并不均匀。
用于估计传入电磁波到达方向的双波段矢量传感器
I. 引言 无线电测向仪 (RDF) 的目的是估计电磁 (EM) 源辐射的入射波的到达方向 (DoA)。RDF 可用于国防以及民用应用，如射电天文学、导航系统和救援设备 [1]。为了估计传入 EM 场的 DoA，通常使用由传感器天线的空间分布 [2] 或传感器的极化分集 [3] 产生的空间相位分集。也有人提出将这两种众所周知的方法结合起来，以提高 DoA 估计的准确性 [4]–[10]。基于空间分集的 DoA 估计包括使用单极化分布式元件阵列测量传入的 EM 场，而极化分集的使用则基于使用由六个天线组成的矢量传感器（例如三个正交电偶极子和三个正交磁偶极子）测量 EM 场分量 [11]。然而，根据 [10]、[12]–[18]，仅测量三个 EM 场分量似乎足以精确估计
以原子为中心的机器学习力场包
近年来，机器学习算法已被广泛用于构建力场，并准确地从头开始方法和经典力领域的效率。在这里，我们开发了一个基于Python的基于Python的机器学习部队（PYAMFF）软件包，以提供一个简单且有效的平台，用于通过用Behler-Parrinello-symmetermetryss构造Nergurnger nergerngerngernger-nergernger-nergernger-nergernger-nergerinsssssshiments实现以原子为中心的神经网络通过实现以原子为中心的神经网络算法。PYAMFF中包含以下三个功能：（1）通过脚本和未来算法的简化扩展，用于快速细纹计算和Python模块的集成FORTRAN模块； （2）纯Fortran的后端与软件接口，包括长时间的动态模拟软件包EON，可以启用分子动态模拟和具有机器学习力字段的自适应动力学模拟和自适应动力学蒙特卡洛模拟； （3）与用于主动学习和基于ML的算法开发的原子模拟环境包的集成。在这里，我们在CPU和内存使用方面演示了PYAMFF的有效并行化，并表明基于Fortran的Pyamff计算器与对称函数的数量和系统大小表现出线性缩放关系。