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对称保护的量子计算
我们考虑一种使用量子比特的量子计算模型，其中可以测量给定的一对量子态是处于单重态（总自旋为 0）还是三重态（总自旋为 1）。其物理动机是，只要哈密顿量中的所有项都是 SU (2) 不变的，我们就可以以一种不会泄露其他信息的方式进行这些测量。我们推测这个模型等价于 BQP。为了实现这一目标，我们证明了：（1）如果补充单量子比特 X 和 Z 门，该模型能够以多对数开销进行通用量子计算。（2）在没有任何额外门的情况下，它至少与 Jordan 的弱“置换量子计算”模型一样强大 [ 14 , 18 ]。（3）通过后选择，该模型等价于 PostBQP。不完美的物理门是构建可扩展量子计算机的主要挑战。克服这一挑战的一种可能方法是使用纠错码从低保真度物理门构建高保真度逻辑门 [10]。另一种方法是使用拓扑有序状态来存储和操纵量子信息，直接获得良好的逻辑门 [17]。在这里，我们提出了第三种方法，通过物理哈密顿量的对称性保护操作。特别地，我们考虑在量子自旋中编码的量子位，并且我们假设哈密顿量和任何噪声项都遵循同时作用于所有量子位的 SU (2) 对称性。我们需要快速介绍一下 SU (2) 的表示理论。SU (2) 的不可约表示由一个量 S ∈{0, 1 / 2, 1, 3 / 2, ... } 来索引，称为自旋。自旋 S 的表示维数为 2 S + 1 。自旋 1 / 2 的表示维数为
müller，O。V. Orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9943-8368，McGuire，P。orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-16592-4966，Vidale，P.L。Orcid：htps：htps：/htps：/fc.
摘要。有很高的信心，全球变暖会增强全球水周期的所有组成部分。这项工作调查了未来几十年中全球变暖对全球河流流量的可能影响。我们进行了18次全球水文模拟，以评估预计如何在不久的将来（2015 - 2050年）（1950- 2014年）的河流变化。模拟是由高分辨率模型对讲项目（HighResmip）CMIP6全球气候模型（GCM）强迫的，该模型假设了该过程的高发射方案。评估包括估计世界上所有河流的信号噪声（S / N）比和出现时间（脚趾）。与水周期强度一致，水文模拟项目从2000年开始出现了明显的正全球河流放电趋势，其自然变异性水平是自然变异的水平，到2017年，到2033年变得“不寻常”。模拟同意，气候变化信号主要由起源于中非和南亚的河流的强劲增加以及进入北极海洋的河流的强劲增长，这部分由预计的pato-nian河流的流量减少了。这种变化的潜在影响可能包括在中非和南亚河流中更频繁的流量，这是由于预计的一般循环的宏伟壮观而造成了前所未有的峰，这是额外的淡水释放中北极海洋的清新，并在Patagonia中有限地在patagogagogogaii的patagogogiata中销售了有限的wa terabilitie。这强调了在全球变暖的挑战中对与水相关的问题进行优先考虑与水相关的关注方面的关键需求。
通过物理量的演化估计量子计算机上的能级
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时，相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中，提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外，还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法（它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]），变分量子特征值求解器（它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16]）。在 [17] 中，作者提出了一种有效的方法，用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中，变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构，并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中，描述了量子算法（量子 Lanczos，最小纠缠典型热态的量子类似物，最小纠缠典型热态的量子类似物），这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中，我们表明，研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与
用于取样多体的量子生成模型...
量子计算机具有解决与经典量相关的概率的能力。他们可以在最著名的classical算法上具有超级分类的加速；所谓的量子至上[1]。以证明这种至高无上的关注已从诸如实施Shor的al-gorithm [2]等功能问题转变为采样问题[3]，因为看来人们不需要完整的通用量子计算机来获得量子加速[4-6]。例如，从最近在Google的Sycamore芯片上执行的随机量子电路的输出分布进行采样[7]，通常需要对电路进行直接数值模拟，并在Qubits数字中进行指数计算成本。尽管这些随机电路具有理论上的控制，但这意味着它们很难从中要采样以下事实，而不是关于艰难的考虑，但它们具有实际的实际用途。除了提供量子至上的证据外，他们没有解决任何问题。在这里，我们将一些硬度交换为实用性，并提供量子电路，以从多体系统中的hamiltonian动力学下进化的操作员的光谱函数中获取样品。该问题属于DQC1类[8]，该类别被认为严格小于BQP，同时仍然包含经典的问题[9，10]。光谱是表征凝结物质和分子系统的重要工具。有很多技术，每种技术都对可观察到的物体和能量谱的不同部分敏感。许多测量值可以作为一段时间的傅立叶变换，依赖相关函数。以例如探测电流相关σ（ω）=⟨j（ω）j（−Ω）⟩ /IΩ或无弹性中子scat- < /div>的光导率
在没有 Toffoli 门的情况下估计量子模拟中的精确能量
在数字量子模拟中，量子计算机充当难以用传统方法预测的系统的通用模拟器。然而，该领域的目标不仅仅是简单地用一个系统模仿另一个系统：在将模型的哈密顿量映射到量子比特上之后，采用量子算法提取其光谱和特征态。这种算法中可能最复杂的是量子相位估计，它允许人们通过对模拟时间演化的傅里叶分析（在模型哈密顿量下）投射到光谱特征态。然而，尽管概念简单，量子相位估计在技术层面上具有挑战性。它的要求不仅超出了当前硬件的能力，而且它很可能在未来带来技术挑战。部分问题在于时间演化无法精确模拟，而通常必须近似。正如 [ 1 ] 中最初所建议的那样，这可以通过 Trotterization 实现，这意味着模拟器被设计为在精确时间演化的频闪片段中演化。演化的时间周期越短，近似值越精确，但量子相位估计对于较长的时间演化具有更好的分辨率 [2,3]。该算法还需要一个额外的估计器量子比特寄存器来耦合到 Trotterization 时间演化中的每个片段，这可能要求量子计算机内部进行非局部操作。不过，有更先进的方法可以取代相位估计算法中的 Trotterization。在量子比特化 [4] 中，模拟器被一定数量的量子比特扩展。时间演化随后被一个幺正所取代，该幺正位于扩展的某个子空间中，充当模拟器量子比特的哈密顿量。由于幺正描述了该子空间外的旋转，因此旋转角度（哈密顿量特征值的函数）可以通过相位估计程序读出。量子比特化的吸引力在于它不涉及哈密顿量的任何近似；然而，它通常需要更高级的量子操作，比如 Toffoli 门 [ 5 ]。当人们试图将额外量子比特的数量保持在
探索斯洛文尼亚，2022 年 12 月
在培养社会和环境可持续性意识方面仍然很成功。我们可以用“绿色 - 智能 - 创新”这个口号来总结这一切。尽管如此，在自我保护和恢复能力方面，我们坚持对外国影响持开放态度，并遵循我们已经与我们最大的贸易和投资伙伴（德国、意大利、奥地利、克罗地亚和法国）一起观察到的良好做法和方法。在“所有危机之母”随时可能袭击我们的时候，建立相互（国际）恢复能力似乎是最好的计划。而且，由于在邻国甚至全世界发明、创造和营销优质产品并不容易，成功的斯洛文尼亚企业家和开发商在利基领域和活动中发挥了高度专业化的牌。在制药和化学、汽车及相关行业、机械工程、机械和金属、电气和电子、健康和医疗设备以及 ICT 等关键行业，开发吸引外国合作伙伴的创新产品和解决方案至关重要。交叉和突破领域包括智能工厂、机器人技术的概念，如果您愿意的话，还包括农作物昆虫的数字监测或可持续时尚以及我们希望有一天在火星上建造的充气温室。力争做到最好，这使我们能够向瑞典出口特种钢，并建立和主办第一个全球（联合国环境规划署）国际人工智能研究中心，以及开发从加密技术转向现实世界的区块链技术。所有这些都表明，在您的供应链中间环节拥有斯洛文尼亚合作伙伴可能是优化您的产品、服务和业务的绝佳选择。当然，我们也希望在链条的末端，在最终产品品牌方面首屈一指，这也是我们的目标。所以请浏览这本杂志，我希望它不仅能让您了解斯洛文尼亚在商业方面的卓越表现，还能给您带来惊喜。当然，在您与斯洛文尼亚人直接接触时，不要忘记称赞我们在（某些）运动方面的表现有多么出色，以及我们的天性有多么纯洁。n
二维空间中 skyrmion 的量子态......
Skyrmion 从高能物理进入材料科学 1 ，在那里它们被引入来模拟原子核 2-4 。它们是拓扑保护磁存储器的潜在候选者 5-7 。 Skyrmion 的拓扑稳定性源于连续场在连续几何空间上映射的离散同伦类，例如，将三分量恒长自旋场映射到磁性薄膜的二维空间。它依赖于二维海森堡模型的平移（准确地说是共形）不变性。一旦这种不变性被晶格破坏，skyrmion 就会变得不稳定，不会坍缩 8 ，必须通过额外的相互作用来稳定，比如 Dzyaloshiskii-Moriya、磁各向异性、塞曼等。在典型的实验中，skyrmion 的大小由磁场控制。当尺寸低于一定值时，交换相互作用总是占上风，而 skyrmion 会坍缩 9。观察到的 skyrmion 纹理通常包含数千个自旋。即使是实验中最小的纳米级 skyrmion 也包含数百个自旋。此类 skyrmion 由 Lorentz 透射电子显微镜 10 成像，通常被视为经典物体。然而，随着 skyrmion 变得越来越小，人们必须预料到量子力学在某个时候会发挥作用。这项工作的动机是观察到 skyrmion 经典坍缩为晶格的一个点与量子力学相矛盾。它与不确定性原理相矛盾，就像电子坍缩到质子上一样。然而，当前的问题比氢原子的问题要困难得多。skyrmion 拥有的大量自旋自由度类似于多电子原子的问题，对于多电子原子，无法对其进行量子态的分析计算。过去，人们已经研究过 skyrmion 量子行为的某些方面。基于 Thiele 动力学与磁场中带电粒子运动的类比，人们研究了 skyrmion 在钉扎势中的量子运动 11 。人们通过从自旋场的拉格朗日量推导出 Bolgoliubov-de Gennes 哈密顿量，解决了手性磁体中的磁振子-skyrmion 散射 12 。通过开发
抑郁症与糖尿病前期的患病率和预后之间的关联：来自国家健康与营养检查调查（NHANES）2013–2018
糖尿病类型2（T2D）在世界范围内正在上升[1]。全球约有4.22亿成年人在2014年，到2045年，估计为6.29亿[2]。在IRANIAN人口中，每年有800,000例T2D的新病例，T2D发病率为每1000人年36.3个[3]。为了减少T2D患病率，需要更多地关注识别风险因素。因此，通过健康的生活方式（尤其是饮食质量）的禁止是一种关键的方法[4]。饮食在T2D的发展中具有至关重要的作用[1]。cur租赁荟萃分析研究表明，地中海饮食，停止高血压（DASH）的饮食方法和替代性健康饮食指数（AHEI）是可以想象的饮食模式，以预防糖尿病[5]。全球饮食质量评分（GDQS）是一个独特的实践指数，用于评估全球饮食质量。这个简单且廉价的分数非常适合比较具有不同经济状况的人群[4]。它适用于随着时间的推移和监视系统和程序监视[6]。GDQs包括25个食品群，这些食物群对营养摄入量有显着贡献和不可传播的风险（NCD）[6]。基于先前报告的结果，埃塞俄比亚农村孕妇的GDQ与体重指数（BMI）呈正相关[7]，并且与中国成年人中的代谢综合征和营养不足相反[8]。食品组分为16个健康，包括种类的水果和植物，豆类，坚果和种子，全谷物，鱼，家禽，液体油，低脂乳制品和鸡蛋； 7不健康，包括加工肉，精制谷物，糖果，糖粉饮料，土豆或木薯粉，果汁和炸食品；两次不健康的食用胜于推荐，包括红肉和高脂乳制品。前瞻性研究的证据表明，与GDQ的一致性更高，与美国妇女的T2D发病率较低，墨西哥妇女的体重和腰围（WC）的增加有关[9]。洞察力增加了伊朗T2D的发生率以及饮食在预防这种疾病中的重要作用，我们研究了GDQ，其健康和不健康的食品组成分之间的关联以及T2D发病率的风险。
基于最大熵形式的量子态层析成像变分方法
然而，在任意低温下制备给定哈密顿量的吉布斯态并非易事 39，人们提出了各种方法，包括经典方法和量子方法 40–43，以在某些特定条件下制备吉布斯态。其中一些技术包括基于量子拒绝采样 44 、动力学模拟 45,46 和降维 47 的算法，但实现这些方法的量子资源开销成本非常高，因此不适合在近期的量子设备上执行。为了在 NISQ 设备中找到量子算法的应用，底层量子电路应该是浅的，具有较低的电路深度和较少的量子比特数。变分量子算法 (VQA) 48 就是这样一类遵循基于变分原理的启发式方法的混合量子经典算法，由于它们在具有浅量子电路的 NISQ 设备上实现，近年来 49–54 非常流行。为了使用 VQA 在 NISQ 设备上准备量子吉布斯态，已经提出了几种方法。55–60 在这项工作中，我们采用了 Wang 等人的方法。39 其中，在量子电路上准备吉布斯态的损失函数涉及熵的泰勒级数截断，并且已被证明可以为给定的汉密尔顿量准备保真度超过 99% 的吉布斯态。系统的物理汉密尔顿量是未知的，实际上在此协议中是不必要的。人们只能访问任意一组厄米算子的期望值。原则上，使用形式主义可以生成与这种任意甚至不完整的平均测量集一致的最小偏差量子态，但在本报告中，我们使用 IC 集进行测试和验证，希望能够提供用于采样的未知纯量子态的近乎精确的重建。这是通过构建一个厄米矩阵 H 来实现的，该矩阵由拉格朗日乘数参数化。后者充当吉布斯态的代理汉密尔顿量，吉布斯态代表量子系统状态的断层扫描重建。本文提出的混合量子-经典断层扫描协议涉及浅参数化量子电路的应用，可在当前到近期的量子硬件上进行实验实现。这本身就比某些其他断层扫描协议 11-14 更有优势，因为经过优化，状态可以直接在量子
2025年5月20日，星期二3A汉诺威AB AI和机器...
Session Chair: Ilia T. Bagov, Karlsruhe Institute Of Technology, Karlsruhe, Germany Session Vice Chair: Shuangbiao Liu, Northwestern University, Evanston, IL 8:00 - 8:40 am 4210708: Tribo-Informatics: The Systematic Fusion of AI and Tribology Zhinan Zhang, Nian Yin, Xin Wang,中国上海上海何兴大学；犹他州大学的Shuaihang Pan，AI的UT进步犹他州大学，已大大提高了我们计算，设计，模拟和测试摩擦系统的能力。Tribo-Infrymatics将摩擦学与有效研究的信息学结合在一起，重点介绍了摩擦系统中的五个关键信息类型：输入数据，系统属性，输出数据，摩擦学数据和衍生状态信息。它使用传统的数据处理和高级机器学习技术，例如线性回归，高斯模型，支持向量机和随机森林。本研究探讨了AI在摩擦学各个方面的应用，从组成级摩擦学系统到智能摩擦学系统。案例研究将说明底环信息学的实际实施。通过使用信息技术，可以降低摩擦系统的复杂性，并且可以缩短研究时间表，从而促进摩擦学创新。8：40-9：00 AM 4199278：AI驱动的快速预测弹性水力动力学润滑的接触Max Marian，Max Marian，Josephine Kelley，Josephine Kelley，Leibniz Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，德国，德国润滑的托架 - 接触预测对机械性能的预测至关重要，但它仍然是机械性能，但它仍然是复杂的，并计算了IT的复杂性和计算。学习的功能负责映射非线性过渡人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供有效而准确的解决方案。本演示文稿探讨了ML算法，尤其是人工神经网络，用于建模润滑的底环接触行为。一个重点是弹性水动力润滑（EHL）接触，其中经过大量的数值生成数据训练的ML算法有效地使用润滑性属性和操作条件等输入参数有效地捕获复杂模式。这允许在更高级别的机器元素或整个驱动器系统的更高级别系统模拟中简化EHL接触条件的详细信息。在演讲中，我们演示了基本的建模方面以及预测滚动摩擦和滑动摩擦以及圆柱辊轴承中电容的示例用法。9:00 - 9:20 am 4188903: Symbolic-Regression Based Extended Hertz Theory of Coated Bodies Brian Delaney, Shuangbiao Liu, Q. Jane Wang, Northwestern University, Evanston, IL This work presents an application of symbolic regression to extend Hertz theory toward coated bodies through new functions of the ratio of Young's modulus of the coating to that of底物（E）和非二维涂层厚度（H）。赫兹理论可以在未涂层的身体或涂层厚度足够大的涂层厚度的情况下预测两个渐近接触性能值（最大接触压力，接触半径和接触接近）。构建了E和H的接触性能函数，并通过符号回归获得了参数。