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MQC纠缠2024 -MSU -Q-密歇根州立大学
Hybrid quantum phononics with superconducting qubits* Johannes Pollanen Cowen Distinguished Chair in Experimental Physics, Associate Professor of Physics, and Associate Director of MSU Center for Quantum Computing, Science, and Engineering (MSU-Q), Michigan State University Superconducting qubits, and the experimental architecture of circuit quantum electrodynamics (cQED), have emerged as not only a promising platform用于量子计算，还用于研究合成/混合量子系统的基本和应用方面，该系统由量子比其他量子系统或自由度耦合。，能够利用超导Qubits的特性来调查和操纵语音自由度，从而为使用高频声音探索电路量子光学元件的新智能打开了大门。由于量子位提供了本质上强的非线性，这些类型的混合“量子声”系统具有访问广泛的量子运动状态，超出有效的线性光学机械或机电相互作用，而不是可实现的。
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。
线粒体质量控制基因的破坏促进了凋亡刺激后caspase耐药细胞的存活
在经历细胞内凋亡的细胞中，线粒体外膜通透性（MOMP）通常标志着细胞死亡过程中不可逆的一步。然而，在某些情况下，被处理的细胞的亚群可以表现出一个余生的反应，称为“少数MOMP。”在这种现象中，尽管caspase激活水平较低，并且随后受到核酸内切酶caspase激活的DNase（DNA片段化因子亚基β>因此，这些细胞会经历DNA损伤，从而增加了肿瘤发生的可能性。但是，对少数MOMP响应知之甚少。发现影响单个细胞中MOMP反应的基因，我们构成了基于成像的表型siRNA筛选。我们鉴定了多个候选基因，其下调增加了单个细胞内MOMP的异质性，其中是与线粒体动力学和线粒体有关的基因，该基因参与了线粒体质量控制（MQC）系统。此外，为了测试功能性MQC对于降低少数MOMP的频率很重要的假设，我们开发了一种测量caspase参与细胞的固定生存的测定法。我们发现，在各种MQC基因中表现出的细胞确实很容易出现在成型后生存。我们的数据突出了蛋白质与线粒体动力学和线粒体中有关的重要作用，在防止凋亡失调和肿瘤发生中。
通过混合量子计算振动电子特征...
利用最近开发的 (J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1215 – 1231) Ad − MD | gVH 方法模拟了乙腈溶液中苝二酰亚胺 (PDI) 染料的光吸收光谱。这种混合量子-经典 (MQC) 方法基于软（经典）/刚性（量子）核自由度的绝热 (Ad) 分离，并将光谱表示为通过广义垂直 Hessian (g VH) 振动电子方法获得的振动电子光谱（对于刚性坐标）的构象平均值（在软坐标上）。该平均值是使用特定参数化的量子力学衍生力场 (QMD-FF) 执行的，针对从经典分子动力学 (MD) 运行中提取的快照进行的。本文对旨在重现灵活分子光谱形状的不同方法的可靠性进行了全面的评估。首先，通过将特定 QMD-FF 和通用可转移 FF 获得的结果与参考气相从头算 MD (AIMD) 的结果进行比较，评估采样构型空间的差异及其对吸收光谱预测的影响，包括纯经典方案（集合平均）和 Ad − MD | gVH 框架。接下来，还获得了溶液中 PDI 动力学的经典集合平均和 MQC 预测，并将其与基于对单个优化苝二酰亚胺结构进行的振动电子计算的“静态”方法的结果进行了比较。在经典的集合平均方法中，用两个 FF 获得的显著不同的采样导致预测光谱的位置和强度都发生了相当大的变化，其中沿 QMD-FF 轨迹计算的光谱与 AIMD 对应光谱非常接近。相反，在 Ad − MD | gVH 理论水平上，不同的采样提供非常相似的振动电子光谱，这表明用通用 FF 获得的吸收光谱中的误差主要与刚性模式有关，因为它可以通过 g VH 执行的二次外推来有效地校正，以沿此类坐标定位基态和激发态势能表面的最小值。此外，从研究PDI染料的自组装过程和大尺寸聚集体的振动电子光谱的角度来看，使用针对分子的QMD-FF似乎也是强制性的，因为在柔性侧链群体中发现的GAFF轨迹存在显著误差，这决定了超分子聚集特性。
非经典脑功能的实验指征
摘要 量子引力领域的最新提议表明，如果中介本身是非经典的，那么未知系统可以介导两个已知量子系统之间的纠缠。这种方法可能适用于大脑，人们对意识和认知中的量子操作的猜测由来已久。最有可能干扰任何大脑功能的体水的质子自旋可以充当已知的量子系统。如果存在未知的中介，那么基于多重量子相干性 (MQC) 的 NMR 方法可以充当纠缠见证人。然而，人们怀疑当今的 NMR 信号是否通常包含量子关联，特别是在大脑环境中。在这里，我们使用了基于零量子相干性 (ZQC) 的见证协议，其中我们最小化经典信号以绕过 NMR 对量子关联的检测限。对于短暂的重复周期，我们在大脑的大部分区域发现了诱发信号，其时间外观类似于心跳诱发电位 (HEP)。我们发现这些信号与任何经典 NMR 对比都没有相关性。与 HEP 类似，诱发信号取决于意识。意识相关或电生理信号在 NMR 中尚不清楚。值得注意的是，这些信号只有在磁化的局部特性降低时才会出现。我们的发现表明，我们可能已经目睹了由意识相关的大脑功能介导的纠缠。这些大脑功能必须以非经典方式运行，这意味着意识是非经典的。
脑肿瘤大数据的度上分类 - UTS的作品
Manikandan Ramachandran 1，Rizwan Patan 2，Ambeshwar Kumar 3，Soheil Hosseini 4，Amir H. Gandomi 5抽象机器学习算法，例如支持向量机（SVM），已广泛用于检测大数据环境中的脑肿瘤。但是，由于发现涉及的复杂性很高，因此SVM分类器不适合大型数据集。因此，在这项研究中，使用SVM引入MapReduce模型来处理大规模数据并处理此问题。在本文中，引入了一个称为相互信息的MAPREDUCE和最小四边形分类（MIMR-MQC）的框架，用于脑肿瘤检测，以应对与大数据分类相关的挑战。在这里，使用MIMR进行预处理，该过程消除了脑肿瘤数据集中有害和冗余属性。使用大数据集检测脑肿瘤，该技术可降低计算复杂性和时间。然后，使用Lagrange乘数和径向基核函数创建最小四边形支持向量机模型，以提高分类过程的效率。MIMR-MQC框架已在美国中央脑肿瘤注册中心（CBTRUS）上进行了验证。结果表明，与现有模型相比，提出的模型分别将计算复杂性和检测时间分别降低了37％和27％，从而观察到了较高检测准确性的21％。与最先进的机器学习技术进行了比较，MIMR-MQC框架在脑肿瘤检测时间和由于数据分布更好而导致的准确性方面表现更好。