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改进了量子Gibbs状态的热区法律和准线性时间算法
量子多体物理学中最根本的问题之一是热状态之间相关性的表征。是热区定律，它证明了张量网络近似与系统大小多项式生长的键尺寸的热状态。在足够低温的制度中，这对于实际应用至关重要，现有技术不会产生最佳界限。在这里，我们提出了一项新的热区法律，该法律适用于晶格上的通用多体系统。我们提高了从原始OðβÞ到Oðβ2= 3 = 3到对数因子的温度依赖性，从而提出了通过假想时间演化对纠缠的副球传播。这种定性与实时演化有所不同，这通常会诱导纠缠的线性生长。我们还证明了纯化和形成的纠缠的R'enyi纠缠的类似界限。我们的分析是基于对指数函数的多项式近似，该函数提供了假想时间演化与随机步行之间的关系。此外，对于带有N旋转的一维（1D）系统，我们证明了Gibbs状态由矩阵乘积运算符近似，具有sublinear键尺寸的β¼O½logðnÞ的均方根键尺寸。此证明使我们能够首次严格建立一种准时的经典算法，用于在β¼o½logðnÞ的任意温度下构建1D量子gibbs状态的矩阵量态表示。350 - 360]。我们的新技术成分是Gibbs状态的块分解，与Haah等人给出的实时进化的分解相似。[2018年IEEE第59届计算机科学基础年度研讨会（IEEE，纽约，2018年），pp。
消费者研究诉FCC
美国第五巡回上诉法院____________编号22-60008 ____________消费者的研究；基于原因的商业，并成立；克斯顿·康威（Kersten Conway）；苏珊·贝塔克（Suzanne Bettac）；罗伯特·库尔（Robert Kull）； Kwang Ja Kerby；汤姆·柯比（Tom Kirby）；约瑟夫·贝利（Joseph Bayly）；杰里米·罗斯（Jeremy Roth）；迪安娜·罗斯（Deanna Roth）；林恩·吉布斯（Lynn Gibbs）；保罗·吉布斯（Paul Gibbs）；朗达·托马斯（Rhonda Thomas），请愿人，与联邦通信委员会；美国，受访者。_________________________________________________________________________________96-45 ______________________________________
纤维素硝化的热力学分析
在这项研究中，确定了纤维素和硝酸纤维素样品的标准形成焓和熵。这些特征用于热力学分析整个纤维素样品和局部硝化的大量硝化，仅对纤维素的无定形结构域（AD）。发现，纤维素的大量硝化作用至1.5的替代程度（DS）是吸热性的，主要取决于温度 - 熵成分对负Gibbs电位的贡献。但是，如果DS高于1.5，则大量硝化变为放热，其可行性取决于焓对Gibbs电位的影响。在纤维素AD的局部硝化的情况下，对Gibbs电位的主要贡献是由反应焓决定了该过程的可行性。表明，随着硝酸纤维素ds的增强，反应的吉布斯电位的负值增加。因此，对较高DS的纤维素硝化在热力学上是有利的。由于局部硝化样品是无定形硝酸纤维素和结晶纤维素的共聚物，因此它们的亲水性应比纤维素明显小。因此，可以预期，局部硝化方法将为纤维素材料的廉价疏水方法找到广泛的实际应用。
![arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\91ebbe9463b032ced4d367ffe5c86aa9d50715e1.webp)
arXiv:2002.00055v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 31 日
准备吉布斯分布是量子计算的一项重要任务。它是某些类型的量子模拟中必要的第一步，并且对于量子玻尔兹曼训练等量子算法至关重要。尽管如此，由于需要内存开销，大多数用于准备热态的方法在近期的量子计算机上都无法实现。在这里，我们提出了一种基于最小化量子系统自由能的变分方法来准备吉布斯态。使这种方法实用的关键见解是使用对数的傅里叶级数近似，从而可以通过一系列更简单的测量来估计自由能的熵分量，这些测量可以使用经典的后处理结合在一起。我们进一步表明，如果可编程量子电路的变分参数的初始猜测足够接近全局最优值，则这种方法可以有效地在恒定误差内生成高温吉布斯态。最后，我们用数字方式检验了该过程，并证明了使用 Trotterized 绝热态准备作为假设，我们的方法对于五量子比特汉密尔顿量的可行性。
坎贝尔堡社区市政厅 2023 年 5 月
可以参加的嘉宾。只有在毕业典礼前坎贝尔堡基地的 HPCON 发生变化时，情况才会改变。• 特邀演讲嘉宾：Nia Gibbs Francis 于 2015 年毕业于坎贝尔堡。
定向概率分水岭
概率分水岭是一种应用于无向图的半监督学习算法。给定一组带标签的节点（种子），它定义了一个吉布斯概率分布，该分布覆盖所有可能断开种子的生成森林。它计算每个节点采样一个将某个种子与所考虑节点连接起来的森林的概率。我们提出了“有向概率分水岭”，这是概率分水岭算法对有向图的扩展。在概率分水岭的基础上，我们应用有向图的矩阵树定理，并定义一个吉布斯概率分布，该分布覆盖所有以种子为根的传入有向森林。与无向情况类似，这等同于有向随机游走。此外，我们表明，在吉布斯分布具有无限低温度的极限情况下，有向概率分水岭的标记等于由最小成本的传入有向森林引起的标记。最后，为了说明，我们将所提出的方法与其他有向图半监督分割方法的经验性能进行了比较。
Gibbs三重连接过剩测定的方法专用于四销噪声噪声测量的低噪声和准理论直流电流源
已符合其他经典技术，例如电容 - 电压或深度瞬态光谱测量值，低频噪声测量是研究材料或设备质量和性能的最敏感工具之一[1]。例如，噪声测量值允许对传感器应用[2]或对半导体设备的深层光谱进行比较[3]，并确定某些技术步骤或技术对设备性能降解的影响[4-7]。尽管有所有这些优点，但该技术的一个局限性很难删除所有外部低频噪声源，以确保所测量的噪声仅来自测试的设备或材料。在材料表征的情况下，众所周知，四探针配置足以消除DC甚至白噪声测量中的接触贡献。由于电压或电流触点可能会造成噪声贡献，因此1/F噪声不是这种情况。
基于最大熵形式的量子态层析成像变分方法
然而，在任意低温下制备给定哈密顿量的吉布斯态并非易事 39，人们提出了各种方法，包括经典方法和量子方法 40–43，以在某些特定条件下制备吉布斯态。其中一些技术包括基于量子拒绝采样 44 、动力学模拟 45,46 和降维 47 的算法，但实现这些方法的量子资源开销成本非常高，因此不适合在近期的量子设备上执行。为了在 NISQ 设备中找到量子算法的应用，底层量子电路应该是浅的，具有较低的电路深度和较少的量子比特数。变分量子算法 (VQA) 48 就是这样一类遵循基于变分原理的启发式方法的混合量子经典算法，由于它们在具有浅量子电路的 NISQ 设备上实现，近年来 49–54 非常流行。为了使用 VQA 在 NISQ 设备上准备量子吉布斯态，已经提出了几种方法。55–60 在这项工作中，我们采用了 Wang 等人的方法。39 其中，在量子电路上准备吉布斯态的损失函数涉及熵的泰勒级数截断，并且已被证明可以为给定的汉密尔顿量准备保真度超过 99% 的吉布斯态。系统的物理汉密尔顿量是未知的，实际上在此协议中是不必要的。人们只能访问任意一组厄米算子的期望值。原则上，使用形式主义可以生成与这种任意甚至不完整的平均测量集一致的最小偏差量子态，但在本报告中，我们使用 IC 集进行测试和验证，希望能够提供用于采样的未知纯量子态的近乎精确的重建。这是通过构建一个厄米矩阵 H 来实现的，该矩阵由拉格朗日乘数参数化。后者充当吉布斯态的代理汉密尔顿量，吉布斯态代表量子系统状态的断层扫描重建。本文提出的混合量子-经典断层扫描协议涉及浅参数化量子电路的应用，可在当前到近期的量子硬件上进行实验实现。这本身就比某些其他断层扫描协议 11-14 更有优势，因为经过优化，状态可以直接在量子