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![arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\556eb4fe5062250c9ddec40d867b5a857c06018f.webp)
arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日
在本文中，我们应用量子信道和开放系统状态演化的理论，提出了一种用于量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的酉参数化和高效学习算法。我们将任何具有非平凡算子和表示的量子信道视为具有隐藏动态和可测量发射的随机系统。通过利用量子信道更丰富的动态，特别是通过混合状态，我们证明了量子随机生成器比经典生成器具有更高的效率。具体而言，我们证明了可以在量子希尔伯特空间中使用比经典随机向量空间少二次的维度来模拟随机过程。为了在量子硬件上的电路计算模型中实现 QHMM，我们采用了 Stinespring 的扩张构造。我们表明，可以使用具有中间电路测量的量子电路有效地实现和模拟任何 QHMM。在酉电路的假设空间中，可行的 QHMM 学习的一个关键优势在于 Stinespring 扩张的连续性。具体而言，如果通道的酉参数化在算子范数中接近，则相应通道在钻石范数和 Bures 距离中也将接近。此属性为定义具有连续适应度景观的高效学习算法奠定了基础。通过采用 QHMM 的酉参数化，我们建立了一个正式的生成学习模型。该模型形式化了目标随机过程语言的经验分布，定义了量子电路的假设空间，并引入了一个经验随机散度度量——假设适应度——作为学习成功的标准。我们证明，该学习模型具有平滑的搜索景观，这归因于 Stinespring 扩张的连续性。假设空间和适应度空间之间的平滑映射有助于开发高效的启发式和梯度下降算法。我们考虑了四种随机过程语言的例子，并使用超参数自适应进化搜索和多参数非线性优化技术训练 QHMM，这些技术应用于参数化的量子拟设电路。我们通过在量子硬件上运行最优电路来确认我们的结果。
GFI蓝图，第10卷（2024年10月）
2024年GFI和高地经济学的分析描述了用替代蛋白质多样化的土地利用效率和恢复机会，以帮助实现美国的气候和生物多样性目标。在2023年，GFI和Bright Green Partners发布了一份关于植物性肉类制造能力分析和扩展途径的联合报告。此分析量化了现有的全球植物肉类制造局势，并评估了扩大能力以满足未来需求的最可行选择。GFI还与Integration Consulting合作启动了发酵制造能力分析，该分析描述了全球发酵衍生的产品制造环境和策略，以有效地扩展制造能力，以满足未来的需求。GFI发表了一项强大的侧语分析，该分析标识了商品作物“废物”，该作物可以成为替代蛋白质生产的投入，从而导致成本降低和更好的环境指标。
![arxiv：2406.08129v2 [cond-mat.supr-con] 2024年10月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\84362391c164ecd2a8b42f132d902193c20d95a6.webp)
arxiv：2406.08129v2 [cond-mat.supr-con] 2024年10月3日
基本物理常数控制高能颗粒物理和天文学中的关键作用，包括颗粒的稳定性，核反应，恒星的形成和演化，重核的合成以及稳定的分子结构的出现。在这里，我们表明，典型常数还为凝结物阶段的声子频率设定了上限，或者在这些阶段中原子振动的速度速度。这种结合与原子氢和高温氢化物超导体的依次模拟一致，这意味着在凝分物质中对超导过渡温度t c的上限。基本常数将此限制设置为10 2-10 3 k的顺序。此范围与我们从最佳Eliashberg函数的T C计算一致。作为推论，我们观察到，当前发现t c在300 K处和以上的研究的存在是由于观察到的基本常数值所致。我们最终讨论了基本常数如何影响其他效果和现象的可观察性和操作，包括相变。
![arxiv：2310.03286v1 [CS.ET] 2023年10月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a2db1ed676cab59fdc1dd74f5d84d8f04d49c18f.webp)
arxiv：2310.03286v1 [CS.ET] 2023年10月5日
摘要。量子计算提供了有趣的潜力，可以以前所未有的速度解决各种问题。量子计算机将来不太可能替代古典计算机，但可能会与他们同时使用它们的互补优势来执行复杂的任务。的确，当今大多数量子计算机都可以通过基于云的应用程序编程Interfaces（API）提供给用户，这些计算机必须从古典计算机远程调用。不幸的是，该用法模型为连接量子计算机与经典高性能计算（HPC）系统连接量子计算机（HPC）系统的无缝执行执行提出了障碍。工作流管理系统可以帮助克服这些障碍。在这项工作中，我们应用了科学工作流程范式来弥合量子和古典计算之间的差距 - 特别是通过橡树岭领导力计算设施（OLCF）提供的量子和HPC系统之间的差距。我们提供了三个完全自动化的Foun-partion-wimation示例：旅行推销员问题，Grover的搜索算法和Shor的保理算法。我们使用工作流来生成来自OLCF HPC系统的输入，并将其转移到云中的IBM量子系统中，量子计算会产生返回OLCF进行后处理的结果。尽管当前的量子组合技术局限性阻止了这些算法在大规模解决现实生活问题，但基于工作流程的方法仍然以表现出对未来的巨大希望的方式团结了这两个功能的计算范式。这种基于工作流程的方法提供了其他好处，包括（a）整个过程的端到端编程自动化，（b）用于与HPC调度程序和量子中间软件连接的外部工具工具，以及（c）独立任务的一致性，例如，诸如对模拟器和实际量子设备的同样的algorithm and a ailgorithm and a量子设备的同样量子和实际量子设备，
常见的眼睛测试（2023年10月）
专门设计的相机用于拍摄眼睛背面的照片。您将被带到黑暗的房间，并要求下巴在下巴休息和额头上坐在相机前，靠在头带上。您将被要求查看内固定灯或外部固定灯。在技术人员拍摄一系列图像的同时，您有必要专注于固定灯。您应该期待在拍摄眼睛的照片时多次闪烁的灯光。在此期间，请不要移动或眨眼。
![arxiv：2110.04663v1 [cs.ro] 2021年10月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fb981b58d73f9358826be95efbacbbe3ea7501a0.webp)
arxiv：2110.04663v1 [cs.ro] 2021年10月9日
使用运动传感器技术可以将人体运动作为高维连续信号捕获。即使是从机动性有限的人捕获的情况下，重新培养数据也可能会出奇丰富。在这项工作中，我们探讨了通过运动传感器捕获的有限上身运动的使用，作为控制7度自由度的机器人臂的输入。即使是密集的传感器信号也可能缺乏可靠的高维机器人控制所需的显着信息和独立性。随着人类在这种限制的背景下随着时间的流逝而学习，可以利用对机器人的智能来更好地识别关键的学习挑战，提供有用的反馈，并支持个人，直到管理挑战。在这篇简短的论文中，我们从正在进行的研究中检查了两个未受伤的参与者的数据，以提取初步结果并分享见解。我们观察到机器人智能的机会介入，包括在所有控制方面所花费的时间，单个控制维度的不对称时间以及用户在学习方面的进步的情况。关于这些情境的机器推理可能会促进将来的新界面学习。
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AesculapAcademy®连接了想要在医疗保健领域发展技能的人们。卓越的医学卓越，并在手术室，诊所，门诊护理和医疗保健管理中重新确定了创新的发现和发展。我们通过新技术和方法的进步将这些医疗保健专业人员联系起来，以便他们可以在我们的全球网络上交换见解。我们面对面并以数字方式联系人们，以便他们可以分享经验，观点和理论。医院和诊所的日常生活可能具有挑战性。我们的目标是通过创新，现实生活中的教育概念增强在该行业工作的个人。这些概念包括尖端研究，改进的模拟，有见地的培训以及塑造全球医疗服务未来的重要内容。
![arxiv：2410.00909v1 [cond-mat.str-el] 2024年10月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cd7ca442bc71d822c1878011650354c223901965.webp)
arxiv：2410.00909v1 [cond-mat.str-el] 2024年10月1日
altermagnetism是与抗铁磁体和铁磁体的新阶段，该阶段的新阶段与抗铁磁铁和铁磁体相似性，由于其方向依赖性磁性，引入了一种新的指导原理，用于Spintronic/Spintronic/Thermoelectric应用。实现对设备设计的利用Altermagnetism的承诺取决于识别具有可调传输特性的材料。迄今为止，对固有的altermagnets的搜索集中在各向异性在晶体学对称和带结构中的作用。在这里，我们提出了一种不同的机制，该机制通过利用范·霍夫（Van Hove）奇异性的存在来实现哈伯德局部排斥与巡回磁性之间的相互作用来实现这一目标。我们表明，Altermagnetism在广泛的相互作用和掺杂范围内是稳定的，并且我们专注于自旋荷利转化率的可调性。
![arxiv：2410.00969v1 [cond-mat.str-el] 2024年10月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\17dcfdb6248761be8906102db7a0173366241190.webp)
arxiv：2410.00969v1 [cond-mat.str-el] 2024年10月1日
简介：在研究分数量子厅效应的研究中，参考文献的作者。[1，2]发现，在最低的Landau级别（LLL）SAT-ISFY处的投影密度运算符特定的封闭代数，后来被称为Girvin-Macdonald-Platzman（GMP）代数。还意识到，较高的Landau水平（LLS）以不同的所谓形式因素满足类似的代数，并且在这里称为GMP代数的通用形式为代数。（我们在等式中表达了这个代数。1，2下面）。随着动能的抑制水平和密度密度项所提供的相互作用，GMP al-Gebra应完全捕获Landau水平物理学。后来，在搜索分数Chern绝缘子（FCIS）[3-5]时，即在没有外部杂志领域的无需应用的情况下，具有分数量子大厅的效果的系统，非常针对设计类似Landau级别的频段。由于GMP代数捕获了LL物理学，因此认为希望在Chern频段中重现GMP代数，至少在某些范围内。参考。[6]，作者证明，要重现GMP代数的长波长极限，浆果曲率应在布里群区域恒定。参考。[7]，作者发现，除了浆果曲率外，带有LLL样形式的GMP代数满足GMP代数的必要条件还涉及该带的量子指标的附加条件，后来被称为理想的频带条件。（理想的频率条件不适用于具有更一般形式的GMP代数。）
![arXiv:2004.02730v2 [eess.SY] 2020 年 10 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\daf0cca9d89fed4d586eb67003133c1bb4c4d11e.webp)
arXiv:2004.02730v2 [eess.SY] 2020 年 10 月 2 日
∗ 博士研究员，代尔夫特理工大学，Kluyverweg 1, 2629 HS，代尔夫特，荷兰，s.rapp@tudelft.nl。† 副教授，代尔夫特理工大学，Kluyverweg 1, 2629 HS，代尔夫特，荷兰，r.schmehl@tudelft.nl。