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建模可扩展的多核量子计算体系结构的短程量子传送
多核量子计算已被确定为解决量子计算的可伸缩性问题的解决方案。然而，量子芯片的相互作用并不是微不足道的，因为量子通信具有量子怪异的份额：量子偏压和无键的定理使转移量子的刺激性刺激性，在这种情况下，每一个额外的纳米纳赛计数和重新恢复是完全不可能的。在本文中，我们介绍了对多核量子计算机的量子通信进行彻底建模的第一步，这可能被视为量子互联网和芯片网络的众所周知的范式之间的中间点。，我们强调量子计算中延迟和错误率之间存在的深层纠缠，以及这如何影响这种情况的量子网络设计。此外，我们显示了一组最先进的实验研究参数的计算和通信资源之间的权衡。观察到的行为使我们可以预见到多核量子体系结构的潜力。
sachdev-ye-kitaev链的非独立动态-NSF-PAR
我们可以通过不同的g实现纠缠阶段过渡吗？在上面的方程式中，H 1和H 2都是Hermitian Hamiltonians。更具体地，在本文中，我们考虑以下相互作用：H 1是一个汉密尔顿人，描述了不同位点与H 2之间的相互作用是每个位点上均定义的Hamiltonian。h 2可以描述现场自由度与外部场的耦合。对于这种非自然动力学，在极限G = 0中，我们期望稳态通常会饱和到具有体积定律缩放的高度纠缠状态，而在极限g→∞中，这将变成纯粹的想象进化，稳态是零纠缠熵的微不足道的乘积。在强烈相互作用的系统中，如果存在有限的g，那么是否存在相变。为了解决上述问题，我们考虑了由Sachdev-Ye-Kitaev（Syk）模型[18，19]构建的一维（1D）非自动动力学，并探索其中可能的相变。
游戏中的战略教学
众所周知，在所有有限的游戏中，有未耦合的学习启发式方法，导致NASH平衡。玩家为什么要使用这种学习启发式方法？我们表明，在所有有限的游戏中，没有任何未耦合的学习启发式启发式，导致了舞台游戏的纳什均衡，这是玩家有动机采用的动机，这是进化稳定的，或者可以“学习自身”。相反，玩家有动力在战略上教导这样的学习操作人员，以至少确保Stackelberg领导者Payo虫。当仅限于通用游戏，两人游戏，潜在游戏，具有战略性补充或2×2游戏的游戏时，结果仍然完好无损，其中已知学习是“不错的”。更普遍地，它也适用于无耦合的学习启发式方法，导致相关的平衡，可合理的结果，迭代的可接受的结果或最小的路缘集合。如果也考虑了此类以外的某些通用游戏，则可能仅限于“战略性地”游戏失败。
三角光子晶格中的旋转配置的拓扑相变
光子拓扑边缘状态表现出强大的操纵光传播的能力。尤其是全dielectric结构是支持拓扑状态的有前途的平台，在该平台中，通常通过具有各向同性结构的工程形状和晶格来获得非平凡的光子带。在这里，我们建议在由各向异性支柱组成的二维（2D）三角光子晶格中操纵拓扑阶段。发现，柱子或单位细胞的旋转伴随着复杂的耦合效应，可以注入自由度，以在琐碎和非平凡的拓扑相之间切换光子带结构。我们进一步制定了一个描述旋转诱导的拓扑跃迁的2D相图，并在电信波长的情况下证明了硅硅的耐极性稳健单向光传播。这项工作提出了一种操纵拓扑阶段和非平凡光子状态的替代方案，该方案有望对片上光操纵进行更有趣的探索。
算法问题的不可证实性
将前四篇文章合并后（请参见下面的讨论）产生了著名的Adian-Rabin定理的证明。该定理是组合群体理论中最引人注目，最美丽的定理之一，代表了数学逻辑和群体理论的同时发展。宽松地说，定理指出：根据一个小组的有限陈述，人们几乎没有针对其呈现的群体的属性推断出来。乍一看，对于现代读者来说，这似乎很容易（如果他们被提高了为了将算法在算法上不可确定的特性的存在视为明显的）或令人难以置信的灰心（如果它们很容易灰心丧气）。然而，在这个松散的表面下面是一个惊人的深度，将数学逻辑和（半）组理论中的算法问题联系在一起。上述灰心的读者可能会认为，一旦阅读上述内容，就可以确定一个非平凡的财产，而无非是
随机晶格上的量子行走：扩散、局域化和参数量子加速的缺失
离散时间量子游动是经典随机游动的量子泛化，为凝聚态系统的量子信息处理、量子算法和量子模拟提供了框架。量子游动的关键特性是其量子信息应用的核心，与经典随机游动相比，量子游动在传播中可以实现参数量子加速。在这项工作中，我们研究了量子游动在渗透产生的二维随机晶格上的传播。在拓扑和平凡分步游动的大规模模拟中，我们在不同的时间尺度上确定了不同的预扩散和扩散行为。重要的是，我们表明，即使是任意弱的随机移除晶格位点浓度也会导致超扩散量子加速的完全崩溃，从而将运动降低为普通扩散。通过增加随机性，量子游动最终会由于 Anderson 局域化而停止扩散。在局域化阈值附近，我们发现量子游动变为亚扩散。量子加速的脆弱性意味着随机几何和图上的量子游动的量子信息应用将受到巨大限制。
开放量子系统中拓扑有序的稳定态
耗散和关联的相互作用可能导致开放系统中出现新奇的现象。在这里，我们研究了由稳态的鲁棒拓扑退化定义的“稳态拓扑序”，它是封闭系统基态拓扑退化的概括。具体而言，我们使用工程耗散构造了两个代表性的刘维尔算子，并精确求解具有拓扑退化的稳态。我们发现，虽然稳态拓扑退化在二维噪声下很脆弱，但它在三维中是稳定的，在三维中实现了具有拓扑退化的真正多体相。我们确定了稳态拓扑物理的普遍特征，例如非受限的涌现规范场和拓扑缺陷的缓慢松弛动力学。还通过数值模拟研究了从拓扑有序相到平凡相的转变。我们的工作强调了封闭系统中的基态拓扑序和开放系统中的稳态拓扑序之间的本质区别。
ai
摘要这项工作认为，在大型语言模型（LLMS）的背景下，可信赖的社会方面根据两种一致的阴影。的确，第一段是从G. W. F. Hegel的《逻辑科学》通过的经文中汲取了帮助，提出了对LLMS所谓的“新兴能力”的起源的定性和语义解释，这被认为是比小欺骗更复杂的东西。第二段从伦理和现象学的角度涉及LLM的可信赖性和责任的话题，提出了扩展思维问题与生成变压器问题之间的平行性，作为认知扩展。重点在于对密集利用的影响，这可以总结在认知耗尽和数字痴呆症的概念中，从而导致对宝贵人类品质的贬低 - 创造力，注意力，解释能力。我们的建议首先，首先是信任（因为我们必须信任）人类用户的批判意识是针对AI的某种伦理，以在K-12类别中引入。我们的目标仍然是设计太平洋共存的希望。
集合数据生成的生成无序流量
基于流量的生成模型已经证明了广泛的数据模式（例如图像和文本）的有希望的性能。但是，很少有工作探索其扩展到无序数据（例如，空间点集），这并不是很微不足道，因为以前的模型主要是为自然订购的向量数据设计的。在本文中，我们提出了无序的流，这是一种基于流程的基于设定数据生成的生成模型。具体来说，我们将未订购的数据转换为适当的函数代表，并通过功能值流量匹配来了解此类表示的概率度量。对于从函数表示到未排序数据的逆映射，我们提出了一种类似于粒子过滤的方法，Langevin Dynamics首先要热身初始粒子和基于梯度的搜索，以更新它们直至结合。我们已经在多个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的无序流模型在生成集合结构化数据方面非常有效，并且显着胜过先前的基线。