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一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。
双量子点系统的非平衡自由能与信息流
Horowitz 等人使用图论方法提供了描述自主系统中信息传输的统一热力学方案。[9 ] Yamamoto 引入了图收缩法，证明了与信息流驱动相关的 Onsager 系数满足 Onsager 互易性。[10 ] 图论概念在学习纳米级能量、[11,12 ] 熵、涨落[13 ] 和信息的不可逆热力学方面取得了巨大成功。[14,15 ] Peusner 结合非平衡热力学、电路理论和图论，发展了网络热力学，以拓展其在生物系统中的适用性。 [ 16 – 22 ] 应用图论和网络热力学分析量子系统中的环通量、边通量和能量传输过程，可以指导热纳米器件的设计。一方面，许多研究关注不可逆热力学的自由能形式。Crooks 在微观可逆马尔可夫系统上进行了非平衡态自由能差异与功的测量。[ 23 , 24 ] Jarzynski 关系将两种状态之间的自由能差异与连接相同状态的一系列轨迹上的不可逆功联系起来，常用于计算经典系统和量子系统的平衡自由能。[ 25 – 28 ] Esposito 引入了非平衡系统自由能的概念来理解不可逆功
第 7 章 量子纠错
在我们对量子算法的研究中，我们发现了令人信服的证据，表明量子计算机将具有非凡的能力。但量子计算机真的能工作吗？我们能建造并操作它们吗？要做到这一点，我们必须迎接保护量子信息免受误差的挑战。正如我们在第 1 章中已经指出的那样，这一挑战有几个方面。量子计算机不可避免地会与周围环境相互作用，导致退相干，从而导致存储在设备中的量子信息衰减。除非我们能成功对抗退相干，否则我们的计算机肯定会失败。即使我们能够通过将计算机与环境完美隔离来防止退相干，误差仍然会带来严重的困难。量子门（与经典门相反）是从可能值的连续体中选择的幺正变换。因此，量子门无法以完美的精度实现；门中微小缺陷的影响会累积起来，最终导致计算严重失败。任何有效的防止量子计算机出错的策略都必须防止量子电路中的小单元错误以及退相干。在本章和下一章中，我们将看到如何巧妙地编码量子信息以防止错误（原则上）。本章将介绍量子纠错码的理论。我们将了解到，经过适当编码的量子信息可以存储在量子存储器中，暴露在嘈杂环境中，无需任何操作即可恢复。
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
补充材料
1/3当一个人根据不同的n c缩放区域II参数时。可以看到，基于这个简单的天真论证，区域I和II在小n c中彼此靠近。但是，众所周知，较小的N C表达对小N C分解，因此上述缩放只是建议的考虑。尽管如此，这可能表明这两个区域可以重合小n C，并激发未来的晶格研究。请注意，其他量规组可以为此目的更好地工作。例如，sp（2 n c）衡量n f = 2（基本代表中的四个Weyl fermions）将导致手性拉格朗日，coset Space Su（4） /sp（4） /sp（4）= So（6） /so（6） /so（6） /so（5）= s 5。向量介子在SO的伴随表示中（5）。在测量u（1）子组时，对称性将分解为u（2），而nambu -goldstone玻色子分为（k +，k-，k 0 1，k 0 1，k 0 2，k 0 3）。当中性较重时，低洼的光谱与我们讨论的SU（N C）仪表理论相同，而矢量介子之一可以出现在K + K-通道中。同样，n f = 2的SO（n c）仪表理论（vector代表中的两个Weyl fermions）具有仅具有K±状态的coset空间SU（2） /SO（2）= S 2。在这种情况下，我们也期望K + K-通道中有单个向量介子。关于这种可能性的论述讨论超出了本文的范围，将在[5]中进行讨论。
对违约者的管辖权
berg 也是 Helicopteros Nacionales De Colombia, S.A. v. Hall, 466 U.S. 408, 417-18 (1984) 案中的主要引证。在 Helicopteros 案中，问题在于法院内的大量商业购买是否支持一般管辖权的主张 - 即对不在法院内或因购买而产生的诉讼原因的管辖权。同上。418 n.12。注意到国际鞋业公司对罗森伯格案的解释是，当地购买甚至不支持特定管辖权 - 即对因购买而产生的诉讼原因的管辖权 - 法院在 Helicopteros 案中正确地得出结论，此类活动显然不能支持一般管辖权。同上。如今，如果非居民零售商定期从当地制造商或批发商处购买商品，无论是通过电话、邮购，还是通过访问卖方营业地点的买家，都可能受到卖方所在州的特定管辖权的约束。请参阅下文注释 142。因此，罗森伯格案可能不具备特定管辖权问题的持续有效性 - 直升机法庭明智地指出，它不会就此作出决定。466 U.S. at 418 n.12。奇怪的是，无论是最高法院在罗森伯格案中的判决，还是下面的意见 285 F. 879 (W.D.N.Y.1921)，都没有指出原告的诉讼原因源于被告的购买行为。因此，尚不清楚罗森伯格案是属于特定管辖权案件还是一般管辖权案件。参见William B. Rudenko，注释，《外国公司自由主义理论的采纳》，79 U. PA. L. REv.956, 970 (1931)（未引用或其他文件，断言诉讼原因源于在纽约达成的合同）。
促进量子安全集体行动的政策指导方针
随着量子计算机的发展，依赖公钥基础设施 (PKI) 进行安全信息交换的参与者开始意识到其破坏性影响。目前，政府和企业在许多核心流程中采用 PKI，当量子计算机破坏 PKI 的基础加密算法时，这些流程可能会变得不安全或不可用。虽然标准化机构目前正在测试量子安全加密算法，但目前还没有全球公认的加密解决方案。希望为实施量子安全加密算法做准备的参与者缺乏允许跨组织、部门和国家进行集体规划和行动的方法。本政策文件的目标是引出 QS PKI 严肃游戏的要求，并得出参与者可以用来准备和制定治理安排的政策指南。我们采用了两步方法，借鉴技术威胁规避理论和集体行动理论，然后通过焦点小组进行实证研究。文献结果证实，严肃游戏可能是 QS PKI 的合适治理机制。焦点小组讨论结果讨论了 12 项要求以及这些要求与理论背景的关系。由此，调查结果部分得出了四项基于这些要求的政策指导方针，这些方针可以作为进一步制定要求的重点领域，也可以作为政策制定者的参考。政策指导方针总结如下：(1) 通过强调社交网络来优先提高集体意识；(2) 承认向 QS PKI 迁移的相互依赖性；(3) 了解该领域的技术标准及其发行者；(4) 高度现实地考虑消极和积极情景，以集中参与者对现实世界影响的理解。
私人学习意味着量子稳定性
学习未知的 n 量子比特量子态 ρ 是量子计算中的一个基本挑战。从信息论角度来看，众所周知，断层扫描需要 n 个 ρ 副本的指数来估计其条目。受学习理论的启发，Aaronson 等人引入了许多（较弱的）学习模型：学习状态的 PAC 模型（皇家学会 A'07 会刊）、用于学习状态“阴影”的阴影断层扫描（STOC'18）、也要求学习者具有差异隐私的模型（STOC'19）和学习状态的在线模型（NeurIPS'18）。在这些模型中，结果表明，可以使用 n 个 ρ 副本的线性“近似地”学习 ρ 。但这些模型之间有什么关系吗？在本文中，我们证明了从差异隐私 PAC 学习到在线学习再到量子稳定性的一系列（信息论）含义。我们的主要结果推广了 Bun、Livni 和 Moran (Journal of the ACM'21) 最近的研究，他们证明了有限的 Littlestone 维度（布尔值概念类的）意味着 PAC 在（近似）差分隐私（DP）设置中的可学习性。我们首先将他们的工作扩展到实值设置，然后进一步扩展到学习量子态的设置。我们结果的关键是我们的通用量子在线学习器，稳健标准最优算法（RSOA），它对对抗性不精确具有鲁棒性。然后，我们展示了 PAC 模型中 DP 学习量子态之间的信息论等价性、单向通信模型中量子态的可学习性、量子态的在线学习、量子稳定性、各种组合参数，并进一步应用于柔和阴影断层扫描和嘈杂量子态学习。
有关光力量子传送的建议
量子传送的过程描述了未知输入状态到远程量子系统的传递。Bennett等人首先概述。[1]，它已经演变成一个活跃的研究领域，现在被认为是许多量子方案的重要工具，例如量子中继器[2]，基于测量的量子计算[3]和耐受性量子计算[4]。实验是第一个使用光子[5]实现的，后来又使用了各种系统，例如捕获的离子[6，7]，原子集合[8]，以及高频声音[9]和其他几个[10]。Over the past few years, optomechanical devices have emerged as an interesting tool to explore quantum phenomena, both from a fundamental perspective, showing the limits of quantum mechanical rules on massive objects [ 11 ], as well as from an applied view, promising to act as efficient transducers connecting radio-frequency regime qubits to low-loss opti- cal channels [ 12 , 13 ].已经提出了使用光力学系统的连续变量传送[14，15]，但这种方案的实验实现仍然无法实现。在这里，我们提出了一项协议，该方案将实现基于脉冲制度中的分离变量的固定机械量子存储器上未知的光学输入状态的量子传送。该方案基于双轨编码，其中光子输入量子置值的极化状态被传送到两个机械模式上。当前最新的光学机械设备[16]应该能够实现所提出的协议。光学机械相互作用用作爱因斯坦 - 波多尔斯基 - 罗森河（EPR） - 型纠缠之间的源头，并在此范围内进行了验证，然后成功完成了输入量的成功铃声测量。可以按需读取磁场状态回到光学
1-x} {\ rm sr} _x {\ rm cufeo} _5 $ liaed perovskites
摘要。对于一系列应用，例如现在施放或处理大型降雨集合以进行不确定性分析，快速的城市植物浮动模型是必需的。 数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。 然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。 这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。 但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。 我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。 我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。 我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。 然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。快速的城市植物浮动模型是必需的。数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间，而最先进的模型已显示出有希望的准确性。然而，由于城市流量映射所需的细分解决方案，数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形，仍然限制了他们的应用。这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈，例如数据可用性，计算和磁性约束。但是，这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息（通常为256m×256m）。我们提出了一个新的深度学习模型，该模型维持了局部斑块的高分辨率构成，并结合了更大的环形区域，以增加模型的视觉范围，以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市（瑞士）培训并测试了该模型，在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。我们证明，我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度，高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。然后，我们在不同的城市环境中，即卢塞恩（瑞士）和新加坡，在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。该模型准确地识别了水积累的位置，与其他深度