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2020年12月24日机构名称:

探测分子旋转Qubits中的振动对称效应和核自旋经济原理

摘要：较长连贯性时间T M的分子自旋量值的选择是实现基于分子的量子技术的核心任务。即使可以通过有效的合成策略和临时的实验测量程序来实现足够的长时间，但仍需要彻底研究和理解导致连贯性丧失的许多因素。振动特性和氢的核自旋是其中两个。前者起着至关重要的作用，但是旨在研究其对分子络合物的自旋动力学的影响（例如基准苯甲烷氨酸（PC））的详细理论研究仍然缺失，而后者的效果则应详细检查，以详细研究这种化合物的类别。在这项工作中，我们采用了一种合并的理论和实验方法来研究经典[Cu（PC）]的松弛特性和基于配体Tetrakis（thiadiaszole）卟啉（H 2 TTDPZ）的Cu II复合物，由无氢分子结构表征。分子振动的系统计算例证了正常模式对自旋 - 晶格弛豫过程的影响，取决于正常模式的对称性，对T 1提出了不同的贡献。此外，我们观察到可以通过从配体中去除氢来实现可观的T m增强。■简介

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2020年11月24日机构名称:

探测量子网络几何形状的光谱维度

摘要我们考虑了一个开放量子系统的环境，该系统由“量子网络几何形状”（QNGF）（QNGF）描述，其中节点是耦合的量子振荡器。QNGF的几何性质在网络的拉普拉斯矩阵的光谱特性中反映出来，该特性显示有限的光谱维度，还确定了QNGF的正常模式的频率。我们表明，可以通过将辅助开放量子系统耦合到网络并探测低频制度中的正常模式频率来间接估计一个先验的未知光谱维度。我们发现网络参数不会影响估计值；从这个意义上讲，它是网络几何形状的属性，而不是振荡器裸露频率或恒定耦合强度的值。数值证据表明，估计值对高频截止的小变化以及嘈杂或缺失的正常模式频率都具有牢固的变化。我们建议将辅助系统与一个具有随机耦合强度的网络节点的子集搭配，以揭示和解决正常模式频率的足够大的子集。

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2020年11月5日机构名称:

选择Bert的大脑：使用代表性相似性分析

顾名思义，语言的上下文表示语言表示通常是由于其编码上下文的能力而动机。这些表示形式捕获了上下文的哪些方面？我们采用了一种使用代表性相似性分析（RSA）来解决这个问题的方法。作为案例研究，我们研究了动词嵌入动词的主题的程度，代词嵌入的代词编码代词的前提，并且一个全句子表示编码句子的头部单词（由依赖性parse确定）。在所有情况下，我们都表明，伯特的上下文化嵌入反映了所研究的语言依赖性，而伯特的依赖性比编码语言较低的偏见对照的程度更大。这些结果证明了我们的方法在假设之间裁定上下文的哪个方面在语言表示中编码的能力。

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2020年10月13日机构名称:

利用相空间分布矩阵探索非经典性

我们设计了一种通过相空间分布相关性来认证非经典特征的方法，该方法统一了准概率和相关函数矩阵的概念。我们的方法补充并扩展了基于切比雪夫积分不等式的最新结果 [Phys. Rev. Lett. 124, 133601 (2020)]。这里开发的方法在相空间中的任意点关联任意相空间函数，包括多模场景和高阶相关性。此外，我们的方法提供了必要和充分的非经典性标准，适用于 s 参数化函数以外的相空间函数，并且可以在实验中使用。为了证明我们技术的强大功能，我们仅使用二阶相关和 Husimi 函数来验证离散和连续变量、单模和多模以及纯态和混合态的量子特性，这些函数始终类似于经典概率分布。此外，我们还研究了我们方法的非线性推广。因此，我们设计了一个通用且广泛适用的框架，以揭示相空间分布矩阵中的量子特性。

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