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劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究
为了表征和基准测试计算硬件，软件和算法，必须直接拥有许多问题实例。对于量子组合而言，这同样是正确的，其中大量现实世界中的问题实例将允许进行基准研究，从而有助于改善算法和硬件设计。为此，在这里，我们介绍了大量基于Qubit的量子哈密顿量的数据集。数据集，称为Hamlib（用于哈密顿库），可以在线免费获得，并且包含2到1000 QUAT的问题大小。hamlib包括海森堡模型，费米 - 哈伯德模型，玻色 - 哈伯德模型，分子电子结构，分子振动结构，maxcut，max-k -sat，max-k-sat，max-k -cut，qmaxcut，qmaxcut和旅行销售人员问题。这一效率的目标是（a）通过消除需要准备问题实例并将其映射到Qubit表示的需求来节省时间的时间，（b）允许对新算法和硬件进行更彻底的测试，以及（c）允许整个研究中的可重复性和标准化。
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在极端天体物理环境中的摘要，例如核心偏离的超新星和二进制中子星星合并，中微子在推动各种动态和微物理现象中起着重要作用，例如，baryononic matter toper fureflows，繁重的元素的合成以及su-pernova爆炸式爆炸机械。中微子与物质在这些环境中的相互作用是特定于风味的，这对于不阐明中微子的风味演变至关重要。在这些环境中的风味发展可能是一种高度不平凡的概率，这要归功于风味空间中的多种集体效应，这是由于中微子中微子中微子（ν-ν）相互作用在高中微子密度的地区引起的。在重要的ν-ν-ν相互作用的影响下，经历风味振荡的中微子晶状体在某种程度上类似于与自身和外部磁场之间具有长距离相互作用的耦合旋转系统（在中间上间上间上间上间的势头中“远距离”）。结果，要考虑这些相互作用是否会导致相互作用中微子之间的显着量子相关，以及这些相关性是否对整体的风味演变产生任何后果。特别是，人们可能会寻求利用概念和工具从量子信息科学和量子计算来加深我们对这些现象的理解。在本文中，我们试图总结该领域的最新工作。此外，我们还考虑了复杂的初始状态，在三种味道环境中也提供了一些新的结果。
移民工人对经济至关重要，政府改善了工作和生活条件，但社会也在帮助他们融合中起着作用：劳伦斯wo
学生说，他认为当前的工作许可系统阻碍了移民工人与新加坡人建立联系的能力，并且阻止他们无法引入其家属或申请永久居住或公民身份的法律强调，工人只是短暂的，没有其他目的。
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摘要简介肠道微生物组（GM）放松管制与肥胖症和2型糖尿病（T2DM）等主要状况有关。我们先前的前瞻性研究表明，粪便微生物群移植（FMT）成功改善了T2DM患者。我们假设FMT可能是T2DM的潜在治疗方法，但其在T2DM中的精确机制仍有待阐明。研究设计和方法八只DB/M小鼠是FMT供体和对照小鼠，16个遗传性糖尿病DB/DB小鼠平均分为两组（DB/DB+磷酸盐缓冲盐水（PBS）组，DB/DB+FMT组）。DB/DB+FMT组每天给予新鲜的粪便悬浮液（0.2 mL/小鼠），持续4周。分别通过16S核糖体RNA测序和液相色谱 - 质谱法对GM和血清代谢组进行了分析。使用蛋白质测定，允许RNA，免疫组织学和临床指标测试评估FMT对肠道屏障和胰腺的影响。结果我们的结果表明，FMT治疗DB/ DB小鼠可缓解一系列临床指标，包括禁食血浆葡萄糖，血清胰岛素和口服葡萄糖耐受性测试。与非糖尿病对照小鼠相比，DB/DB+PBS小鼠的丰度降低了芦笋科，卟啉单核科和雷氏菌科和乳酸乳杆菌的丰度增加。fmt处理反转了对微生物组的影响。在DB/DB+PBS和DB/DB+FMT组之间更改了11个代谢产物。相关分析表明，GM的结构变化与宿主代谢产物水平相关。我们进一步表明，FMT治疗DB/DB小鼠改善了肠屏障功能，减少炎症并导致循环免疫细胞数量改变。结论FMT介导的GM，血清代谢产物，肠上皮屏障，炎症和循环免疫细胞的变化在FMT对T2DM疾病进展的疗效中起重要作用。
可行性计划：Lawrence Rd/Gage Ave
理由 Lawrence Rd 是一条东西向连通性极佳的次要干道。现有的自行车道连接东部的 Red Hill Valley Trail 和西部的 Gage Park。现有自行车道的升级将包括涂漆缓冲垫、预制混凝土路缘和柔性柱。护栏的升级将增加缓冲分离，同时提高用户的安全性和舒适度。根据自行车设施图表（OTM Book 18）和完整的街道审计工具，这条支路应该有一个指定的自行车操作空间，整个项目期间将用涂漆缓冲垫和柔性柱标记。
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量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。
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我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。