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流体的量子计算
引言：量子计算是现代科学中最热门的话题之一，它所有望实现的惊人应用远远超出了传统电子计算机的能力范围，至少在某些应用领域是如此 [1]。量子计算的宣言可以追溯到理查德·费曼 (Richard Feynman) 的划时代论文，他在论文中提出了著名的观点：物理学“不是经典的”，因此应该在量子计算机上进行模拟 [2]。根据费曼的观察，量子计算的早期理论工作是在 20 世纪 80 年代进行的，例如 Deutsch 关于量子理论、通用量子计算机和丘奇-图灵原理之间联系的研究 [3]。随后，随着 20 世纪 90 年代中期 Shor 的整数因式分解算法和 Grover 的搜索算法的发表，该研究领域在理论工作和量子计算硬件方面都获得了显著的发展势头。从那时起，量子计算的研究领域一直在持续增长 [4–6]。在量子计算机的应用方面，量子多体系统的模拟最受关注，因为它具有科学和工业应用价值，而且与量子硬件的联系相对紧密，正如费曼最初的提议一样。然而，在本期《观点》中，我们将重点关注一条鲜为人知的领域，即使用量子计算机模拟经典流体 1 。为此，让我们参考由以下四个象限定义的物理计算平面：
金属加工流体的微生物学
摘要：水混合液是许多制造工艺的重要组成部分。在他们的生物和化学特征上会永久变化。由于水的高含量和使用中的化学成分，金属加工液（MWF）容易出现微生物寿命，即细菌和真菌的增殖。微生物活性导致MWF的化学成分发生重大变化，这可能导致其技术特性的丧失。本文简要讨论了微生物污染对MWF技术质量的影响，并提出了用于检测微生物的常见监测系统。最后，描述了可以采取措施来保护MWF免受日常练习中高度微生物载荷造成的损害。在简短的前景中，提到了旨在可持续使用MWF的替代研究方法。
金属加工液的杀菌剂
在选择适合您的产品的餐饮前有许多因素需要考虑；不同的成分，pH值，材料com专利性和法律批准，仅举几例。大量的微生物，不同的包装和存储条件以及原材料的巨大多样性施加的需求施加了仅在可接受的剂量下使用的一种微生物活动而无法涵盖的需求。Vink Chemicals 使用综合Grotan®，Parmetol®，Grotanol®和Vinkocide®产品线，已开发出复杂的多组件防腐剂系统，以充分保护您的产品。 选定活性物质的最佳组合为金属工作液浓缩物和其他技术产品中的各种水基配方提供了可持续保存。 我们的杀菌剂在不改变冷却剂的特定撑杆的情况下迅速有效地起作用。 对微生物损害的保护是持久的，并且具有对MWF的操作温度以及有机和无机物质的影响。 我们的防腐剂具有良好的物质兼容性并满足国家间法律要求；例如 在欧盟国家（EU）的国家 /地区，我们的产品得到了杀菌剂产品法规（BPR）和覆盖范围的支持。使用综合Grotan®，Parmetol®，Grotanol®和Vinkocide®产品线，已开发出复杂的多组件防腐剂系统，以充分保护您的产品。选定活性物质的最佳组合为金属工作液浓缩物和其他技术产品中的各种水基配方提供了可持续保存。我们的杀菌剂在不改变冷却剂的特定撑杆的情况下迅速有效地起作用。对微生物损害的保护是持久的，并且具有对MWF的操作温度以及有机和无机物质的影响。我们的防腐剂具有良好的物质兼容性并满足国家间法律要求；例如在欧盟国家（EU）的国家 /地区，我们的产品得到了杀菌剂产品法规（BPR）和覆盖范围的支持。
弹性体 + 流体 + 电子设备 = 改进...
典型的弹性体可以配制成在室温（22°C/72°F）下损耗因子在 0.05 至 0.70 范围内，具体取决于基础聚合物和特定成分。图 3a 和 3b 展示了典型弹性体对振幅和频率的响应。在设计含有弹性体的系统或产品时，重要的是要了解响应受循环振幅、频率和温度的影响。它因聚合物类型（即天然橡胶与硅树脂）和特定配方而异。环境温度会影响弹性产品的刚度，但循环会降低刚度，直到接近室温值。图 4 展示了弹性轴承的这种现象。各种弹性体以不同的特定刚度因子响应，但随着循环，刚度总是会降低。金属弹簧通常不受振幅、频率和温度的影响，但阻尼很小。这在隔离范围内是理想的，但在控制系统共振方面完全不够。金属弹簧提供较低的能量存储密度，并且不会像为相同要求设计的弹性部件那样节省空间/重量。
酯液的作用-Midel
ac：资产管理中的关键考虑因素，尤其是在处理老化基础设施时，新解决方案是否可以在不引起干扰或停电的情况下补充现有变电站。我们的天然和合成酯的一个关键好处是，它们可以在高达66 kV的现有矿物油变压器（美洲为69 kV）中进行翻新，包括密封和自由呼吸应用，而无需单位需要任何其他修改，而除了新的垫圈和密封外。可以进行更高的电压变压器；但是，必须对候选资格进行彻底研究。逆转录是一种可靠的解决方案，可以在原位执行，允许网络升级，而无需最终用户产生的资本支出成本。我们有许多例子，在商业场所过夜进行了逆转录，对操作没有影响。
量子流体的多体干涉测量法
在量子科学中，表征强关联物质是一项日益重要的挑战，因为其结构常常被大量纠缠所掩盖。越来越明显的是，在量子领域，状态准备和表征不应分开处理——将这两个过程纠缠在一起可在信息提取方面带来量子优势。在这里，我们提出了一种结合绝热态准备和拉姆齐光谱学的方法，我们称之为“多体拉姆齐干涉法”：利用我们最近开发的计算基态和多体本征态之间的一对一映射，我们准备一个由辅助量子比特的状态控制的多体本征态叠加，让叠加演化出相对相位，然后逆转准备协议以解开辅助量子比特的纠缠，同时将相位信息重新定位到其中。然后，辅助量子比特断层扫描提取有关多体本征态、相关激发光谱和热力学可观测量的信息。这项工作证明了利用量子计算机有效探索量子物质的潜力。
计算机和流体-Eprints Soton
超分辨率（SR）生成对抗网络（GAN）有望在大型模拟（LES）中湍流闭合，因为它们能够准确地从低分辨率领域重建高分辨率数据。当前的模型培训和推理策略对于大规模的，分布式计算而不足以成熟，这是由于计算需求以及对SR-GAN的训练通常不稳定的，这限制了改进的模型结构，培训策略和损失功能定义的探索。将SR-GAN集成到LES求解器中进行推理耦合模拟也是评估其后验精度，稳定性和成本的必要条件。我们研究了SR-GAN训练和推理耦合LES的并行化策略，重点是计算性能和重建精度。我们研究了混合CPU – GPU节点体系结构的分布式数据并行培训策略，以及低/高分辨率子盒大小，全局批处理大小和歧视器准确性的相关影响。准确的预测需要相对于Kolmogorov长度尺度足够大的训练子箱。应注意训练批量规模，学习率，培训子箱数量和歧视者的学习能力的耦合效果。我们引入了一个数据并行SR-GAN培训和推理库，以进行异质体系结构，该架构可以在运行时在LES求解器和SR-GAN推理之间进行交换。我们研究了这种布置的预测准确性和计算性能，特别关注精确的SR重建所需的重叠（Halo）大小。同样，有效推理耦合LES的后验并行缩放受SR子域的大小，GPU利用率和重建精度的限制。基于这些发现，我们建立了指南和最佳实践，以优化SR-GAN湍流模型训练和推理耦合LES计算的资源利用率和并行加速，同时保持预测精度。
血液和其他体液溢出
感染预防和控制主任：负责制定整个信托机构的感染和预防控制策略，以确保最佳实践。感染预防和控制主任将向董事会保证有效的系统已到位。感染预防和控制小组：负责根据本政策提供专家建议，支持员工实施本政策，并在需要做出复杂决策时协助进行风险评估。病房和部门经理：负责通过定期审计、病房巡查和有针对性的活动确保其所在区域内的实施。将解决发现的任何缺陷以遵守政策。顾问医疗人员：负责遵守政策，并确保其初级员工阅读并理解本政策，并始终遵守其中所含的原则。高级经理：负责提供高级和行政领导以确保本政策的实施，并确保在需要就容量和患者流量做出复杂决策时充分考虑和记录感染风险。缺乏能力的患者