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通过不可逆对偶缺陷从 XXZ 链到可积的 Rydberg-blockade 阶梯
强相互作用模型通常具有比能级一对一映射更微妙的“对偶性”。这些映射可以是不可逆的，正如 Kramers 和 Wannier 的典型例子所表明的那样。我们分析了 XXZ 自旋链和其他三个模型共有的代数结构：每平方梯子上有一个粒子的里德堡阻塞玻色子、三态反铁磁体和两个以之字形耦合的伊辛链。该结构在四个模型之间产生不可逆映射，同时还保证所有模型都是可积的。我们利用来自融合类别的拓扑缺陷和 orbifold 构造的格子版本明确地构建这些映射，并使用它们给出描述其临界区域的明确共形场论配分函数。里德伯阶梯和伊辛阶梯还具有有趣的不可逆对称性，前者中一个对称性的自发破坏会导致不寻常的基态简并。
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dm{f©H$ à{VdoXZ - 年度报告 - 2022-23
th 我非常高兴地向大家介绍我们学院的第八份进度报告。学院在获得资格后首次进行的排名中，在国家机构排名框架 (NIRF) 排名 - 2022 工程类别中排名第 56 位，因为已有三批学生毕业。今年，学院开设了射频和微波工程理学硕士学位，这是学院现有研究生课程的补充，包括土木工程（环境和水资源工程、岩土工程、结构工程和交通与基础设施工程）、计算机科学与工程、电气工程（微电子与 VLSI、信号处理和通信）和机械工程（设计与制造）学科的理学硕士学位，以及数学与统计学、化学和物理学硕士学位。此外，印度理工学院蒂鲁帕蒂分校是继德里和孟买之后第三所开设公共政策硕士 (MPP) 课程的印度理工学院，从今年开始招收人文和社会科学系的 MPP 课程学生。该学院正准备从 2024-25 学年开始，在现有的化学工程、土木工程、计算机科学与工程、电气工程和机械工程等分支学科名单中增加材料科学与工程和工程物理学的 B. Tech 课程。
VAXZEVRIA（阿斯利康新冠疫苗）
Vaxzevria 的评估基于四项正在进行的随机、盲法、对照试验的汇总数据的中期分析：I/II 期研究 COV001，针对英国 18 至 55 岁的健康成年人；II/III 期研究 COV002，针对英国 18 岁以上的成年人（包括老年人）；III 期研究 COV003，针对巴西 18 岁以上的成年人（包括老年人）；I/II 期研究 COV005，针对南非 18 至 65 岁的成年人。这些研究排除了有过敏反应或血管性水肿病史的参与者；患有严重和/或无法控制的心血管、胃肠道、肝脏、肾脏、内分泌/代谢疾病和神经系统疾病的参与者；以及患有免疫抑制的参与者。在 COV001 和 COV002 研究中，允许接种经许可的季节性流感和肺炎球菌疫苗（在接种研究疫苗前或后至少 7 天）。计划对所有参与者进行长达 12 个月的随访，以评估其对 COVID-19 疾病的安全性和有效性。
在量子计算机上准备开放 XXZ 链的精确特征态
相应的 Bethe 方程；后者通常难以求解。因此，尽管这些模型是“精确可解的”，但通常仍需要付出大量努力来明确计算感兴趣的物理量。量子计算机有望解决各种迄今难以解决的问题 [5,6]。这些问题包括分子和固态环境中多体系统的量子模拟 [7,8]。人们很自然地会问，量子计算机是否也能帮助解决计算量子可积模型感兴趣的物理量的问题。虽然求解 Bethe 方程仍然是一个有趣的开放性挑战 [9]，但最近一个重要的进展是发现了一种用于构造精确特征态的有效量子算法 [10]。该算法可能用于明确计算相关函数，否则这是无法实现的。可积模型还可以通过为量子模拟器提供试验台来影响量子计算。尽管人们正在大力开发近期算法，如变分量子特征值求解器 (VQE) [ 11 , 12 ]，以解决多体问题，但目前尚不清楚 VQE 是否能够在近期硬件上实现量子优势。另一方面，在容错量子计算机上获得一般模拟问题的量子优势被认为在量子资源方面成本极其昂贵 [ 13 – 15 ]。在嘈杂的中型量子时代 [ 16 ] 之后，早期量子计算机的可积模型的另一个好处是，它们的经典可解量可用于验证和确认目的。因此，研究特殊类别的问题（如可积模型）以更早地展示量子优势是很自然的。关键的第一步是找到解决这类问题的量子算法并量化所需的资源。 [ 10 ] 中的算法适用于闭式自旋 1/2 XXZ 自旋链，它是 Bethe [ 1 ] 求解的模型的各向异性版本 [ 17 ]，是具有周期性边界条件的量子可积模型的典型例子。将量子可积性扩展到具有开放边界条件的模型也很有趣且不平凡，参见 [ 18 – 21 ] 和相关参考文献。在本文中，我们制定了一个量子算法，用于构造具有对角边界磁场的开放自旋 1/2 XXZ 自旋链的精确本征态，这是具有开放边界条件的量子可积模型的典型例子。长度为 L 的链的（铁磁）哈密顿量 H 由下式给出
在 ... 上准备开放 XXZ 链的精确特征态
可积模型还可以通过为量子模拟器提供试验台来影响量子计算。虽然人们正在大力开发近期算法，如变分量子特征求解器 (VQE) [11, 12]，以解决多体问题，但目前尚不清楚 VQE 是否可以在近期硬件上实现量子优势。另一方面，在容错量子计算机上获得一般模拟问题的量子优势被认为在量子资源方面成本极其高昂 [13–15]。在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代 [16] 之后，早期量子计算机的可积模型的另一个好处是，它们的经典可解量可用于验证和检验目的。因此，研究特殊类别的问题（如可积模型）以更早地展示量子优势是很自然的。关键的第一步是找到解决此类问题的量子算法并量化所需的资源。