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2024-2025 年董事会候选人
我对量子数学，尤其是拓扑量子场论（拓扑量子计算背后的模型）的贡献始于我在牛津大学的论文，在我被加州大学伯克利分校聘用期间继续，并继续担任奥胡斯大学 DNRF 模空间量子几何中心主任，现在担任南丹麦大学量子数学中心 (QM) 主任，该中心是一个永久性中心，由南丹麦大学专项基金以及许多欧洲和丹麦研究基金资助，包括欧洲最负盛名的 ERC-Synergy 基金和美国最负盛名的 Simons Collaboration 基金。我们与丹麦技术大学和堪萨斯大学的几个量子硬件小组联合获得了进一步的研究资助。
青少年疫苗接种
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生产网络与疫情蔓延：如何重启……
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8.323 相对论量子场论 I (2023 年春季)，习题 1
通常，人们会这样写 QFT = QM + SR。物理学家们说这番话时，已经积累了近一个世纪的经验，他们为此感到困惑和痛苦，因为他们建立的描述物理现象的理论存在局限性。在学习这门学科时，人们看到的是一个往往毫无动机的精致产品，一个可以工作的大黑匣子。因此，当人们在搅动 QFT 这个重型机器以产生一些合理的结果时，很难理解我们为什么需要它。例如，我们为什么需要场？但 QFT 并不是为了抽象而抽象，如果有一个更简单的理论来描述粒子物理学，我们早就找到了它。鉴于此，今天我想首先明确说明为什么量子力学本身无法描述非常小尺度的物理学。
国家质量管理战略计划...
AIDS 获得性免疫缺陷综合征 CSSD 中央消毒服务部 CDC 美国疾病控制与预防中心 COVID-19 2019 年冠状病毒病 CQI 持续质量改进 DHIS2 地区卫生信息软件 2 HCW 医护人员 ICAT 感染控制评估工具 IPC 感染预防和控制 MoHSS 卫生与社会服务部 OT 手术室 PM 绩效衡量 PPE 个人防护设备 QA 质量保证 QI 质量改进 QM 质量管理 QMP 质量管理计划 SOP 标准操作程序 TIPC 治疗信息和药物警戒中心 UCSF 加利福尼亚大学旧金山分校 WHO 世界卫生组织 WASH 水、环境卫生和个人卫生
DNA中DGPDC和DCPDG序列的光活化动力学：全面的量子机械研究
通过DNA吸收紫外线是细胞氧化损伤的主要来源，引发了一系列对生物体的可能非常有害结果的分子事件（DNA突变，凋亡和癌症）。1 - 3，因此，巨大的效果已致力于表征多核苷酸的光活化动力学。归功于时间分辨（TR）光谱技术4 - 6的发展以及量子机械（QM）计算的限制，已经取得了7 - 10个重要的进步，尤其是在模型多核苷酸序列的研究中。7 - 9,11 - 13他们的光活化动力学非常复杂，结合了超高过程，其特征是亚匹克秒（PS）中的时间常数多达几个PS，而其他过程则以较低的时间尺度出现，最高为纳米秒（NS）（NS）及以后。最快的过程通常与单体样衰减过程有关，即类似于孤立基地中发生的，而，而
模型主文件：在2025年3月13日，1：00 - 3:00 pm的通用药物开发和监管提交中的建模和仿真
•罗伯特·莱昂伯格（Robert Lionberger），博士| ORS | OGD | CDER•LANYAN（LUCY）FANG博士，DQMM副总监| ORS | OGD | CDER•Partha Roy，PhD |生物等效办公室主任（OB）| OGD | CDER•Bhagwant Rege，博士|产品质量评估VI部（DPQA VI）产品质量评估办公室I（OPQA I）| OPQ | CDER•Stella Grosser，PhD |生物识别技术VIII（DBVIII）生物统计局（OB）办公室|转化科学办公室（OTS）| CDER•RAJANIKANTH MADABUSHI，博士| CDER定量医学卓越中心主任（QM COE）临床药理学指导和科学政策办公室副主任（OCP）| OTS | CDER•JD Martha Nguyen |部门主任|政策制定部（DPD）
将机器学习的债券解离预测扩展到药物和环境相关的化学空间
除了实验测量外，量子力学（QM）计算在评估和预测BDE值方面已经成为关键。新兴的计算方法用于自动枚举和探索反应机制的枚举和探索使用估计的BDE值，以识别众多可能性之间的能量有利路径。在0 K（d 0）的BDES综合计算中，可以实现10个高水平的精度。例如，CBS-QB3方法的平均误差（MAE）为0.58 kcal mol-l相对于小分子（例如硅藻，碳氢化合物和N，S，S，BE，LI和SI）的实验值的平均误差（MAE）。11,12然而，密度功能理论（DFT）计算对于较大的，构象上的thy-facible化合物而言更为实用，并且越来越多地用于计算BDES：13 M06-2X混合Meta-GGA函数可提供2.1 kcal mol - 1
![arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日](/simg/4\4406a04b19d009ebe3fbabbe68f4565aebc6f943.webp)
arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日
语境性是量子力学 (QM) 的一个重要的非经典属性，自 20 世纪 60 年代以来就一直在研究 [1, 2]，而该领域的最新进展与量子信息处理有关。研究这一问题的一个工具是稳定器形式主义 [3]，特别是稳定器状态表表示 (SSTR) [4]，它捕捉了量子理论中稳定器子理论的语境行为。它被广泛用于量子误差校正，也是研究量子优势特性的起点。一个典型的问题是，需要在稳定器量子理论中添加什么才能实现量子优势。然而，SSTR 不是本体论模型，而是稳定器子理论中量子态的表示，在内存和计算复杂度上是二次的。一个有趣的问题是，是否可以找到一个计算效率高的本体论模型，更具体地说是一个结果确定性模型。然后可将其用于研究量子优势与本体模型相比而非与稳定器 QM 相比的属性。目前已知的结果确定性模型要么是非语境化的，要么是指数级复杂度。也许最著名的是 2007 年 Spekkens 的玩具理论 (STT) [5]，该理论将量子位建模为存在于四种离散本体状态之一中，同时将 Y 的预测测量结果与 X 和 Z 的测量结果联系起来。尽管 STT 是非语境化的，但它仍然可以重现许多量子现象。这成为 8 状态（立方体）模型 [6, 7] 的垫脚石，其中为每个量子位引入了一个额外的自由度，“将 Y 与 X 和 Z 分离”。另一个扩展是量子模拟逻辑 (QSL) [8, 9]，见下文。 2019 年，Lillystone 和 Emerson [10] 提出了稳定子理论的上下文 ψ 认知模型，该模型具有结果确定性，但记忆复杂度呈指数增长，这是因为为每个 Pauli 算子分配了一个明确的相位值。还提出了另一种模型，该模型在记忆中是二次的，但该模型不再具有结果确定性。在本文中，我们借鉴了这些先前的努力，以实现我们的目标：