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模拟纠缠量子的最小通信成本
通过本地隐藏变量，询问需要哪些其他资源来重新生产它们很有趣。例如，如果通过某些经典通信增加了局部隐藏变量，是否可以模拟两个纠缠量子位的本地测量统计数据？但是，由于测量值是通过连续参数描述的，因此人们可能期望复制这些量子相关性的通信成本是无限的[7]。在改进了纠缠量子的一系列改进方案[8-12]之后，Toner和Bacon在2003年取得了突破[13]。他们表明，单个经典的交流足以模拟最大纠结量子对上所有局部投影测量的统计数据。经典的通讯已被确定为贝尔非局部性的一种衡量标准[14-23]，并在构建局部隐藏变量模型中找到了应用[15]。
具有最小时钟周期的性能增强计数器
摘要。同步二进制计数器是 VLSI 设计中常用的基本组件。同步二进制计数器速度快，可用于许多应用，因为它支持宽位宽。由于扇出量大和进位链长，许多以前的计数器在计数器尺寸较大时计数率较低。提出了一种新的同步二进制计数器快速结构，计数器尺寸从 8 位到 128 位，延迟非常低。为了降低硬件的复杂性，使用了 1 位约翰逊计数器，然后复制它以最大限度地减少大扇出引起的传播延迟。建议的设计是用少量的触发器实现的，使用一个后进位传播计数器和一个基于状态前瞻逻辑的计数器，从而降低了功耗和延迟。
具有最小脉冲序列的双量子比特量子门
通过使用彼此距离很近的捕获原子，我们表明，可以使用每个量子比特一个脉冲或一个结构化脉冲来实现基于非独立量子比特的纠缠门。最佳参数取决于丢番图方程的近似解，导致保真度永远不会完全为 1，即使在理想条件下也是如此，尽管可以以更强的场为代价将误差任意减小。我们充分描述了门的运行机制，并研究了激光束中的热运动和强度波动对门的不同物理实现的影响。如果我们不使用一个脉冲，而是使用两个脉冲序列来控制系统，那么就可以实现多种机制，人们可以从广泛的值中选择最佳参数来实现高保真度门，从而更好地抵御激光强度波动的影响。
SURF 和 VURP 摘要将最小浸入与...联系起来
将曲面上扁平线束的最小浸入与临界特征值度量联系起来 Santiago Adams 导师：Antoine Song 在现有文献中，第一个特征值在曲面上临界的度量与该曲面在任意维球面中的最小浸入之间存在着密切的联系。我们知道，对于具有临界度量的曲面，存在一组拉普拉斯算子的特征函数，它们定义了进入球面的最小浸入。我们旨在使用局部参数将该理论扩展到扁平线束特征截面的情况。也就是说，给定一个第一个特征值在线束上临界的度量，我们旨在使用其特征截面的升力来定义其通用覆盖在球面中的最小浸入，并更好地理解是否存在原始曲面进入球面的最小浸入。伊辛铁磁体在经典和量子极限下的热力学性质 Sophia Adams 导师：Thomas Rosenbaum 和 Daniel Silevitch 该项目旨在探测模型伊辛铁磁体 LiHoF 4 在经典和量子相变中的热力学性质。经典跃迁发生在临界温度 1.53 K 和零磁场下，而量子跃迁发生在零温度极限下 50 kOe 量级的临界横向磁场下。我们将使用比热数据来比较两个跃迁的临界指数及其之间的交叉。 一种使用基于分类器的生成器生成和预筛选蛋白质以确定结合亲和力的新方法 Victoria Adams 导师：Matt Thomson 和 Alec Lourenco 由于当前方法筛选蛋白质结合功效的速度和规模，测试新的工程结合蛋白设计非常无效。定量而不是定性筛选新蛋白质将进一步提高效率。 Thomson 实验室开发了一种高通量筛选方法，用于收集有关结合蛋白的信息并实现蛋白质设计。在我的项目中，我致力于开发一种使用蛋白质语言模型预筛选生成蛋白质的新方法。应用现有的蛋白质大型语言模型 (pLLM)，例如进化尺度模型 (ESM) 和 AlphaFold 2 & 3，我正在研究一种生成蛋白质然后预筛选其结合亲和力的方法。我还有机会学习如何使用实验室的高通量筛选分析来实验性地测试蛋白质设计。到目前为止，我还没有完全开发的方法/模型，但我有一个需要微调的基本分类器，并且需要一个仍需要指定最佳参数的生成器。我希望能够完成这些编程改进，并可能能够在夏季结束前通过应用高通量筛选来测试它们。来自路径积分的时间类纠缠 Zofia Adamska 导师：John Preskill 和 Alexey Milekhin 大多数量子力学形式主义都从不同的角度来看待空间和时间，这从相对论物理学的角度来看似乎是不自然的。为了解决这种不对称性，我们提出了一种时空密度矩阵的新定义，该定义源自路径积分方法，以更好地分析时空中的量子信息。我们的动机基于相对论量子场论中的观察，其中该密度矩阵的 Renyi 熵与通过从空间类分离到时间类分离的解析延续得出的结果完全一致。我们演示了如何使用这个密度矩阵来限制时空相关函数，并表明我们的界限比其他方法更紧并且遵循 Lieb-Robinson 界限。此外，我们在量子计算机上测试了这个时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了热化的新探针，并且可以为选择用于量子多体系统时间演化的有效张量网络假设提供启示。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使其成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，设计为在脂质体内由 PhiX174 基因触发时发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们目前的工作包括设计一种具有高效性的开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制我们在量子计算机上测试该时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了一种新的热化探测，可以为选择一种有效的张量网络假设来研究量子多体系统的时间演化。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使合成细胞成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞的转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，当脂质体中的 PhiX174 基因触发时，设计为发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们的工作目前包括设计一种具有高效性的立足点开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制我们在量子计算机上测试该时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了一种新的热化探测，可以为选择一种有效的张量网络假设来研究量子多体系统的时间演化。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使合成细胞成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞的转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，当脂质体中的 PhiX174 基因触发时，设计为发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们的工作目前包括设计一种具有高效性的立足点开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制
最小的机器学习冰川质量平衡模型
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要，大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB，该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡（PMB）。基于极端的梯度提升（XGBoost）体系结构，将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模，强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能：平均空气温度（5月至8月）和总降水量（10月至2月）。最小MB模型PMB准确，平均绝对误差（MAE）为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是，Miniml-MB证明了相似的，并且在大多数情况下，具有出色的预测能力（PDD）模型（MAE为0.541 M W.E.）。与PDD模型相比，最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小（例如，2022）属于其训练范围。因此，只要缺少一年的气候条件在训练范围内，最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
量子误差校正和大n
玻璃具有既不是整合也不完全混乱的有趣特征。它们在子空间内迅速热量，但由于高自由能屏障，将配置空间划分为分节器，因此在整个空间中热量较慢。过去的作品已将Rosenzweig-Porter（RP）模型视为一种最小的Quantum模型，该模型从本地化到混乱行为过渡。在这项工作中，我们以这样的方式将RP模型融为一体，使其成为一个最小模型，从玻璃状行为转变为混乱行为，我们将其称为“块Rosenzweig-Porter”（BRP）模型。我们在所有时间尺度上计算出大于逆光谱宽度的所有模型的光谱形式因子。虽然RP模型在无情的时间范围内表现出从本地化到神性行为的交叉，而新的BRP模型则从玻璃状到完全混乱的行为跨越了，这是从光谱形式坡道陡峭的变化所看到的。
具有最小时钟周期的 64 位二进制计数器
摘要。本项目开发了一种新型的快速同步二进制计数方法，用于实用计数器，计数周期最小。同步二进制计数器在许多应用中都是必需的，因为它速度快，还可以支持较大的位宽。基本上，由于扇出量大和进位链长，早期计数器的计数率有限，尤其是在计数器尺寸不小的情况下。它采用单比特约翰逊计数器来降低整个硬件的复杂性，然后复制它以减少由大量扇出引起的传播延迟。在本文中，重新编程其中使用的时钟以用于以不同时钟速率运行的各种应用，并且由于重新编程时钟，延迟值会发生变化，临界值可能会因不同的速率而变化。计数器输出结果是针对各种位获得的，最高可达 64 位，因此该设计提供了各种时钟速率，面积和延迟各不相同。
精确的 CRISPR-Cas 介导的基因修复，最大程度减少失活......
尽管 CRISPR-Cas9 是基因治疗发展的关键，但其潜在的脱靶突变仍然是一个主要问题。在这里，我们建立了一种“间隔缺口”基因校正方法，将 Cas9 D10A 切口酶与一对相距 200 到 350 bp 的 PAM-out sgRNA 相结合。结合腺相关病毒 (AAV) 血清型 6 模板递送，我们的方法可在人类造血干细胞和祖细胞（HSPC 包括长期 HSC）和 T 细胞中实现有效的 HDR，同时将 NHEJ 介导的靶突变降至最低。利用间隔缺口，我们开发了一种修复 HBB 、 ELANE 、 IL7R 和 PRF1 基因中发生的致病突变的方法。我们实现了 20% 到 50% 的基因校正效率，同时将 NHEJ 介导的靶突变降至最低。根据深入的脱靶评估，经典 CRISPR-Cas9 诱导的频繁非预期遗传改变在用间隔缺口处理的 HSPC 中显著减少或消失。因此，间隔缺口基因校正方法为基因治疗提供了更高的安全性和适用性。
基于用法的语法诱导最小认知原理
这项研究通过最小的认知结构探索了通过语法诱导人类语言获取的认知机制，其简短且灵活的序列记忆是其最中心的特征。我们使用强化学习来识别人工语言中的单词流的句子。的结果证明了该模型可以识别频繁且内容丰富的多字块，重现自然语言获取的特征的能力。该模型成功地导航了不同程度的语言复合体，从而通过重复使用顺序模式来揭示有效的适应性，从而使挑战相结合。帕尔西姆树结构的出现提出了针对识别任务，平衡经济和信息的优化。认知建筑反映了人类记忆系统和决策过程的各个方面，从而增强了其认知能力。该模型在概括和语义表示方面表现出局限性，但其极简主义的性质为语言学习的某些基本机制提供了见解。我们的研究证明了这种简单的体系结构的力量，并强调了序列记忆在语言学习中的重要性。由于其他动物似乎没有忠实的序列记忆，这可能是理解为什么只有人类开发复杂语言的关键。