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诊断来自哈密顿的信息的诊断...
我们基于Hayden-Preskill Thought实验应用了量子传送方案，以量化给定量子演化的争吵。用来诊断出在与嘈杂的量子设备造成的脱碳效果的情况下诊断信息时的直接测量相比，它具有优势。我们通过将协议应用于两个物理系统来演示该协议：Ising自旋链和SU（2）晶格Yang-Mills理论。为此，我们在数字上模拟了哈密顿形式主义中两种理论的时间演变。基于Kogut-susskind形式主义，实施了Yang-Mills理论，并以适当的Hilbert Space截断。在两腿梯子的几何形状上，具有最低的非平凡旋转表示，它可以映射到自旋链中，我们称之为Yang-Mills-sising模型，也直接适用于将来的数字量子仿真。我们发现，阳米尔斯林模型显示了在晚期争夺信息的信号。
讲座1：超导性的历史介绍
因此，我们将在石墨烯中做量子厅的效应，这将是降级水平的推导，此后我们将在不明确计算它们的情况下谈论电导率，但随后您知道可以使用Kubo公式来计算电导率。在这种情况下，有一件很重要的事情是，当您知道存在通过系统螺纹的通量时，高原是出现的，并且磁通必须与磁通量量子匹配，而通量量子具有一个值，我们用这种值表示了几次，这是一个值，这是一个值，即在10到10到10到10的电源15 Weber。因此，这种磁通必须匹配外部场以穿过石墨烯或蜂窝晶格。现在，这个蜂窝晶格具有晶格常数的这一侧面，就像2.46 Angstrom，如果一个人的背面计算，则该单元单元的面积像一个蜂窝结构一样，就像3乘2 A平方的根，而这可能是0.05纳米平方0.051 nanmor Square 0.051 nannonose Square。因此，如果我必须将磁场与该区域相乘才能找到通量，那么磁场必须是几公斤特斯拉的磁场，甚至是更多，这是一个很大的磁场。因此，这就是为什么石墨烯，如果您必须在石墨烯中看到量子霍尔的效应，则磁场必须比我们先前谈论过的2D电子气或砷化油壳结构所看到的大。好吧，我们暂时忽略了这一部分，假装一切都与2D电子气体中的量子厅效应相似，这是机械动量使您知道该向量电位重新构成的动量，而且在这里也发生了，除了我们现在具有晶格结构，不仅是晶格结构，而且晶格结构有两个原子。
用于汉密尔顿演化的量子电路代数压缩
时间相关哈密顿量下的幺正演化是量子硬件模拟的关键组成部分。相应的量子电路的合成通常通过将演化分解为小的时间步骤来完成，这也称为 Trotter 化，这会导致电路的深度随步骤数而变化。当电路元件限制为 SU (4) 的子集时 — — 或者等效地，当哈密顿量可以映射到自由费米子模型上时 — — 存在几个可以组合和简化电路的恒等式。基于此，我们提出了一种算法，该算法使用相邻电路元件之间的代数关系将 Trotter 步骤压缩为单个量子门块。这会导致某些类哈密顿量的固定深度时间演化。我们明确展示了该算法如何适用于几种自旋模型，并展示了其在横向场 Ising 模型的绝热态制备中的应用。
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在BCS理论[1]，[2]中，使用了四组分旋转器的哈密顿量。因此，Keldysh Green的这一哈密顿量的功能是八乘八
在BCS理论[1]，[2]中，使用了四组分旋转器的哈密顿量。因此，这位哈密顿量的Keldysh Green的功能是八乘八个矩阵，智障，高级和Keldysh组件均为四个矩阵四。但是，在许多作品中[3]，[4]，[5]，[6]，使用四乘四个Keldysh Green的功能。这是可能的，因为可以在常规和某些类型的非常规的超导体中分别研究不同的自旋扇区。在本节中，将重新审视不同自旋扇区的方程式的分离。为了清楚表达式，只会讨论智障部分，高级和Keldysh部分类似地跟随。BCS理论[7] [1]，[2]描述了与旋转相反的旋转的粒子之间的吸引人相互作用，旋转器的Hamiltonian H（ψK↑，ψK↓，ψ† - K↑，ψ†− K k↓）t IS
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
DNA和核小体的联想记忆模型
引入了DNA和核小体的模型，目的是研究从单个碱基水平一直到高阶染色质结构的染色体。该模型被称为广泛可编辑的染色质模型（Wechrom），重现了双螺旋的复杂力学，包括其弯曲持久性长度和扭曲持久长度以及前者的温度依赖性。Wechrom Hamiltonian由链连接性，空间相互作用和相关记忆项组成，这些记忆项代表了所有剩余的相互作用，从而导致B-DNA的结构，动力学和机械性特征。讨论了该模型的几种应用，以证明其适用性。Wechrom用于研究圆形DNA在正和阴性超串联的主体中的行为。我们表明，它概括了底膜的形成和放松机械应力的结构缺陷。模型自发地表现出相对于正或负超串联的不对称行为，类似于实验中先前观察到的不对称行为。此外，我们表明，辅助记忆哈密顿量也能够再现核小体脱离部分DNA的自由能。Wechrom旨在模拟10nm纤维的连续可变机械性能，并且凭借其简单性，可以将其扩展到足以研究基因结构组合的分子系统。Wechrom在OpenMM仿真工具包中实现，可以免费使用。
哈密顿量子门的充满活力的成本-NSF -PAR
特别是量子计算[35]是根据统一动力学设计的，该动力学描述了与环境热隔离的系统。任何外部噪声都不可避免地会阻碍所谓的量子量[36-38]，因为它会损害量子状态的微妙性质。然而，Landauer的原理（1）及其对开放系统的概括[39-45]是在有限温度下针对耗散动力的。因此，一些最近的问题试图通过直接分析测量和量子操作的能量来解决这个问题[46-48]，或者通过将随机热力学的概念推广到零温度[49]。为了对最近的发展进行更全面的综述，我们指的是文献[50,51]。目前的分析专门用于替代治疗，主要目标是量化单一量子计算中单门操作的能量成本。因此，目前的分析在精神上与纯粹的古典系统中的最新考虑相似[52]。在范围内，我们在量子系统的边际，逻辑状态中编码的shannon信息的变化得出了上限，该信息在哈密顿栅极操作下演变[53]。我们发现，这种上限是由哈密顿量规范给出的，这在文献中提出了量子控制方案的能量成本[54-56]。因此，作为主要结果，我们获得了不平等，将处理信息的数量与运行的能量成本有关。这种小说的结合在功能上与广义兰道的量子计算原理相似，
来自哈密顿阶段状态的有效量子伪随机
量子假体性在许多量子信息的许多领域中都发现了应用，从纠缠理论到混沌量子系统中的乱拼图现象模型，以及最近在量子cryp-forgraphy的基础上。kretschmer（TQC '21）表明，即使在一个没有经典的单向功能的世界中，伪随机状态和伪单位都存在。到今天为止，所有已知的构造都需要经典的加密构建块，这些构建块本身就是单向函数存在的代名词，并且在逼真的量子硬件上实施也很具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进步，这是通过将量子伪随机与古典密码学脱在一起的。我们引入了一个称为哈密顿相状态（HPS）问题的量子硬度假设，这是解码随机瞬时Quantum quantum多项式时间（IQP）电路的输出态的任务。汉密尔顿相状的状态只能使用Hadamard大门，单量子Z旋转和CNOT电路生成非常有效的生成。我们表明，我们的问题的硬度减少到了最差的概率版本，我们提供了证据表明我们的假设是完全量子的。意思是，它不能用于构建单向功能。我们还显示了信息的硬度，当仅通过证明我们的集合的近似t-deSign属性可用时，就可以使用信息硬度。在此过程中，我们分析了伪元单位的天然迭代构建，类似于JI，Liu和Song的候选人（Crypto'18）。最后，我们证明了我们的HPS假设及其变体使我们能够有效地构建许多假量子原始原始，从伪随机状态到量子伪enentangremprement，到pseudorandom limitories，甚至是原始词，例如与Quan-tum-tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum keys。
QH9：QM9分子的量子哈密顿预测基准
监督的机器学习方法已越来越多地用于加速电子结构预测作为第一原理计算方法的替代物，例如密度功能理论（DFT）。虽然许多量子化学数据集都集中在化学性质和原子力上，但实现对汉密尔顿基质的准确有效预测的能力是高度的，因为它是确定物理系统和化学特性的量子状态最重要，最基本的物理量。在这项工作中，我们生成了一个新的量子汉密尔顿数据集，称为QH9，以根据QM9数据集为999分子动力学轨迹的精确汉密尔顿矩阵和130,831个稳定的分子几何形状。通过使用各种分子设计基准任务，我们表明当前的机器学习模型具有预测任意分子的汉密尔顿矩阵的能力。QH9数据集和基线模型均通过开源基准提供给社区，这对于开发机器学习方法以及加速分子和材料设计的科学和技术应用可能非常有价值。我们的基准标有https://github.com/divelab/airs/tree/main/main/opendft/qhbench。