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研讨会-Patrick Potts
最近的实验进展使得单电子激发的受控创建和操纵成为可能。这些单电子是量子信息处理的有希望的候选者，因为它们具有可扩展性和与现有设备集成的潜力。对于许多量子信息处理任务，纠缠是关键因素。因此，任何平台执行非平凡量子信息处理任务都需要受控地创建、检测和操纵纠缠。在这次演讲中，我将介绍使用单电子源创建纠缠的理论工作。我将进一步介绍如何使用贝尔不等式检测这种纠缠，以及如何利用现有技术将其用于量子隐形传态。
小型POTTS模型的有效算法...
摘要：近似计数的新兴趋势是表明尽管结果最差，但在典型的情况下，某些“低温”问题很容易。对于常规图的类别，通常表明可以通过算法利用扩展，并且由于随机常规图是良好的扩展器，概率很高，因此问题通常是可以处理的。受到独特游戏的次指数时间算法使用的方法的启发，我们为具有小型扩展条件的图形上的铁磁Potts模型开发了一种近似算法。在这样的图中，探索模型的状态空间可能不足，我们方法的新颖特征是有效地发现了一组更大的“伪地面状态”，以便探索每个伪地面状态周围的模型。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
Potts量子自旋链上的限制和假真空衰减
1数学和计算机科学系，物理科学与地球科学系，墨西拿大学，I-98166，I-98166意大利墨西哥，2 EPFL，CH-1015洛桑，瑞士4理论量子物理实验室，Riken，Riken，Wako-Saitama，Saitama 351-0198，日本5，日本5朱利亚（JuliáNRomea）2328003，西班牙马德里7 RIKEN量子计算中心（RQC），Wako-shi，Saitama 351-0198，日本8物理系，大学，大学，密歇根大学，密歇根大学，密歇根大学48109-1040，使用98109-1040，ccullent and cullents and cullents cullenty teecada anda defísicadeorriricrecta （IFIMAC），MADRID大学，E-288049，马德里，西班牙
如何引用本文Biaggi N，Potts J，Torres A等。 （2025年3月12日）在
从患者的女儿获得的附带信息显示，在介绍前大约一年，患者退休，搬进了她的住所，并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月，患者经历了他的第一个“情节”，其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷，自发解决。此后不久，他有第二个“情节”，其特征是退出，与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周，患者开始表现出自我抑制，奇异和偏执妄想的迹象，“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听，不吃东西，不睡觉，想整天离开房子留在他的车里。”此外，他表现出异常的行为，例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
美国陆军通信电子司令部
遗产通知：MG Anthony W. Potts——美国陆军驻阿伯丁试验场向 Potts 家族表示诚挚的遗憾和哀悼。任何可能拥有 MG Potts 个人物品或对其遗产提出索赔或欠债的人，请联系 COL Shermoan Daiyaan，电话 443-693-3195，或发送电子邮件至 Shermoan.l.daiyaan.mil@army.mil NLT 21 AUG 23。------------------------------------------------------------
干细胞衍生的合成胚胎自
1 Graner，F。＆Glazier，J。A.使用二维扩展POTTS模型对生物细胞分类进行模拟。物理评论信69，2013（1992）。2 Durand，M。＆Guesnet，E。一种有效的细胞Potts模型算法，该算法禁止细胞碎片化。计算机物理通信208，54-63（2016）。
![arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8a7edae2917ddf2b6be5c2c146c4bc62338cf57a.webp)
arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日
应用于蛋白质多序列比对（MSA）数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型，例如MSA-Transformer（MSA-T）。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据，从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位（包括成对残基 - 残基相互作用项）所指出的，但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应，这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里，我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力，重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现，模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理，这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时，我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。
合成维度中量子模型的经典类似物
我们通过将POTTS模型扩展到包括真实和合成空间中邻近的原子之间的相互作用并研究其效能特性的原子之间的相互作用来引入超声分子合成或rydberg原子合成维度的量子物质类似物。对于J 1的中间值，所得阶段和相图与时钟和小人模型的相似，其中三个阶段出现。有一个类似于高温无序相和低温铁磁相之间量子合成维度模型的板相。我们还使用机器学习来使用混淆方法学习相图的非平凡特征，该方法能够辨别出几种连续的相变。