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最大的纠缠速度意味着双校验
简介。由于Lorentz的不变性，信息的传播永远无法表达光速。实际上实现此速度的任何粒子都必须是无质量的，并且当能量受到限制时，可以将较低的速度限制放在巨大的颗粒上。在非依赖性系统中有效地有限的速度，相互作用的局部性构成了出现的约束[1]。在这封信中，我们研究了本地相互作用的量子电路中的纠缠速度限制（量子信息的度量）。随着光速，事实证明，达到最大传播纠缠速度的局部统一相互作用（或“门”）具有特殊的形式。在全球量子淬火中存在自然的纠缠速度概念[2-4]。当短程纠缠状态|通常，单位演变为单位进化，（小）子系统Q会热化。足够长的时间后，子系统Q的纠缠（或von Neumann）熵S（Q）将饱和到其平衡值。为了设定舞台，我们将具有局部希尔伯特空间维度Q的一个有限的晶格QUDIT系统置于一个维度上，并将半限定区域Q视为子系统。我们假设统一的进化可以使状态升温| ψ0⟩至有限温度。在达到平衡的途中，Q的von Neumann熵通常在t [5-7]中线性生长：
AI的基本原理和癫痫的突破性应用
eNIAC或电子数值集成商和计算机是第二次世界大战期间由美国政府资助的项目的结果，该项目构建了可以编程的电子计算机。该项目位于宾夕法尼亚大学摩尔工程学院。设计团队包括工程师J. Presper Eckert Jr.和物理学家John Mauchly在Herman Goldstine的领导下。团队于1943年开始从事该项目。当今著名数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）于1944年开始就该项目进行咨询。
![arXiv:2306.14566v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5ab1cdb684d543a1dae744e6eda012859bace99e.webp)
arXiv:2306.14566v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 11 日
我们提出了一种称为量子互信息神经估计 (QMINE) 的量子机器学习方法，用于估计冯·诺依曼熵和量子互信息，这是量子信息理论的基本属性。这里提出的 QMINE 基本上利用了量子神经网络 (QNN) 技术，以最小化确定冯·诺依曼熵的损失函数，从而确定量子互信息，由于量子叠加和纠缠，人们认为它比传统神经网络更能处理量子数据集。为了创建精确的损失函数，我们提出了一种量子 Donsker-Varadhan 表示 (QDVR)，它是经典 Donsker-Varadhan 表示的量子类似物。通过利用参数化量子电路上的参数移位规则，我们可以有效地实现和优化 QNN，并使用 QMINE 技术估计量子熵。此外，数值观测支持我们对 QDVR 的预测，并证明了 QMINE 的良好性能。
OSMU24：量子基础、粒子物理学和力的统一
代数方式：克利福德、海森堡和狄拉克对量子基础的遗产。BJ Hiley。2024 年 3 月 1 日摘要。罗杰·彭罗斯两周前的演讲得出结论，广义相对论（等效原理）和量子力学（叠加原理）的基本原理之间的冲突导致了两个现实，一个是经典的，一个是量子的。该论点基于薛定谔图景。在这次演讲中，我着手表明，如果使用海森堡图景，那么只有一个现实。论证从海森堡群结构开始，该结构具有经典和量子域的基本正交和辛对称性。克利福德认识到群在古典物理学中的作用，它在产生众所周知的正交泡利、狄拉克和彭罗斯扭子代数方面起着根本性的作用。辛对称性隐藏在冯·诺依曼的一篇被忽视的论文中，而冯·诺依曼实际上发现了 Moyal 星积代数。冯·诺依曼的论文导致了 Stone-von Neumann 定理，该定理表明，各种图像、薛定谔、海森堡、相互作用等在幺正变换下是等价的。我将展示 Bohm 版本的非相对论薛定谔方程是如何从星积代数中产生的。该乘积必然会引入一种新的能量质量，即“量子势能”，DeWitt (1952) 表明其几何起源与标量曲率张量有关。该结构揭示了共形重标度出现背后的原因，希望能够更好地理解静止质量问题。
量子态流形中的指数弧
所考虑的流形由标准形式的 σ 有限冯·诺依曼代数上的忠实正常状态组成。讨论了切平面和近似切平面。假设给出一个相对熵/散度函数。它用于推广连接一个状态到另一个状态的指数弧的概念。指数弧的生成器被证明是唯一的，直到加法常数。在荒木相对熵的情况下，冯·诺依曼代数的每个自伴元素都会生成一个指数弧。组合指数弧的生成器被证明是相加的。从荒木相对熵得出的度量被证明可以重现久保-森度量。后者是线性响应理论中使用的度量。e 和 m 连接描述了一对对偶几何。任何有限数量的线性独立生成器都会确定一个状态子流形，该子流形通过指数弧与给定的参考状态相连。这样的子流形是对偶平面统计流形的量子概括。
使真正的忆阻内存处理更快且......
摘要 — 忆阻技术是替代传统内存技术的有吸引力的候选技术，并且还可以使用一种称为“状态逻辑”的技术来执行逻辑和算术运算。将数据存储和计算结合在内存阵列中可以实现一种新颖的非冯·诺依曼架构，其中两种操作都在忆阻内存处理单元 (mMPU) 中执行。mMPU 依赖于在不改变基本内存阵列结构的情况下向忆阻内存单元添加计算能力。使用 mMPU 可以缓解冯·诺依曼机器对性能和能耗的主要限制，即 CPU 和内存之间的数据传输。这里讨论了 mMPU 的各个方面，包括其架构和对计算系统和软件的影响，以及检查微架构方面。我们展示了如何改进 mMPU 以加速不同的应用程序，以及如何在 mMPU 操作中改进忆阻器的可靠性差的问题。
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7/2007–3/2012博士（SC。博士 eth），Srdjan Capkun教授的系统安全小组，Eth Zurich。 标题：“无线本地化的物理层安全方面”外部委员会成员：N。Asokan，Christof Paar，Patrick Traynor 10/2001–4/2007 Efimn-2007。 德国汉堡技术大学的Informatik Ingenieurwesen。 论文：“使用32位智能米建筑在智能卡上设计和加密分析”，K-H Ditze论文2007/08主管K-H Ditze奖：Heike Neumann和Dieter Gollmann和Dieter Gollmann 8/2004-2004-7/2005在沃特洛岛的Exchange University of Waterloo，Ontario，Ontario，Ontario，Canca Cansa Canca Cansa Cansa Canca7/2007–3/2012博士（SC。eth），Srdjan Capkun教授的系统安全小组，Eth Zurich。标题：“无线本地化的物理层安全方面”外部委员会成员：N。Asokan，Christof Paar，Patrick Traynor 10/2001–4/2007 Efimn-2007。德国汉堡技术大学的Informatik Ingenieurwesen。论文：“使用32位智能米建筑在智能卡上设计和加密分析”，K-H Ditze论文2007/08主管K-H Ditze奖：Heike Neumann和Dieter Gollmann和Dieter Gollmann 8/2004-2004-7/2005在沃特洛岛的Exchange University of Waterloo，Ontario，Ontario，Ontario，Canca Cansa Canca Cansa Cansa Canca