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量子头发和黑洞信息
令外部度量态 g(E) 发射量子 ri 的振幅为 α(E,ri)。这个振幅必须近似于质量为 E 的黑洞的半经典霍金振幅。在领先的近似中，振幅是热发射的振幅，但在次领先的阶（即，对于[8]中计算的扰动修正，为 ∼ S − k ；对于非扰动效应，为 exp − S ，其中 S 是黑洞熵），将出现对 (E,ri) 的额外依赖性。这些修正可能依赖于黑洞的内部状态，这是量子毛发的结果。已经证明，即使像 exp − S 这样小的修正也可以净化最大程度混合的霍金态（即可以扰动辐射密度矩阵 ρ 使得 tr ρ2 = 1），因为希尔伯特空间的维数 (∼ exp S) 非常大 [4]。
AFM确定未来离子液体电解质中的关键EDL性能
AFM提供了一种在现实条件下在原位研究离子液体的方法。最近，使用振幅调制AFM（AM-AFM，也称为攻击模式AFM）来确定高度有序的热解石墨（HOPG）和块状硝酸丙二酸酯（PAN）（PAN）（PAN）（PAN）（pAN）（pAN），靠近室温之间的界面结构。10，AFM悬臂旋转接近其谐振频率，自由振幅小于1 nm。将成像振幅设定点比保持大于0.7，以最大程度地减少EDL结构的尖端样本力和可能的扰动。这些条件导致AFM尖端探测用亚纳米分辨率吸附在电极表面上的界面离子（图1），而无需接触电极本身。可以通过降低设定点比，增加尖端样本力来验证这些条件，直到尖端探测到离子层超过离子层并与电极表面接触。
利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
![arxiv：2006.16223v3 [Quant-PH] 2021年10月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\979ee1ca449c8d10adf853c7375e71d39bdb46ce.webp)
arxiv：2006.16223v3 [Quant-PH] 2021年10月11日
摘要最近，我们发现了几种量子算法的候选者，这些算法可以在近期设备中实现，以估算给定量子状态的振幅，这是各种计算任务（例如蒙特卡洛方法）中的核心子例程。这些算法之一是基于并行化量子电路的最大似然估计。在本文中，我们扩展了此方法，使其结合了逼真的噪声效果，然后在超导IBM量子设备上进行实验演示。假设去极化噪声的模型构建最大似然估计器。然后，我们将问题提出为两参数估计问题，相对于目标振幅参数和噪声参数。特别是我们表明存在异常的目标值，其中Fisher信息矩阵变成退化，因此即使通过增加振幅膨胀的数量也无法改善估计误差。实验证明表明，提出的最大似然估计器在查询数量中实现了量子加速，尽管估计误差由于噪声而饱和。估计误差的饱和值与该理论一致，这意味着去极化噪声模型的有效性，从而使我们能够预测量子计算机中硬件组件（尤其是门误）的基本要求（尤其是栅极误差），以实现幅度估计任务中的量子加速。
厄尔尼诺 - 南方振荡是否是气候系统中的小费元素？
摘要观察到的厄尔尼诺 - 南部振荡（ENSO）在数十年之间具有高ENSO振幅和更加东部太平洋（EP）的ElNiño事件，并且数十年来，ENSO振幅较低，主要是弱ElNiño事件。基于使用CESM1模型的实验，ENSO可能会在温暖的气候 + 3.7 K温暖的气候下锁定到极端的EP ElNiñoDonive状态中，而在-4.0 K凉爽的气候中，ENSO可能会将ENSO锁定到弱的ElNiñoDomindom -domined状态下。通过全球变暖的ENSO的状态转移可以通过在东部赤道太平洋上最强的变暖的位置和振幅来解释，这会扩大BJERKNES的反馈，并允许向南迁移到Intropical Acctgence Crockence区域，这是对位置的赤道，这是极端的Ep Ep ElNiñños的前提。根据这些结果，我们讨论了ENSO的状态在多大程度上可能是气候系统中的小费元素。
有效地生成了基础的任意叠加...
近年来，量子计算是基于量子力学的一个组合模型，一直引起了很多关注。某些经典概率通过量子计算有效地求解，因此到目前为止已经提出了各种量子算法。这种算法之一是量子幅度拟合[1]，这是一种填充溶液的方法。量子振幅幅度需要在算法的第一个步骤中创建量子叠加。在其余步骤中，迭代正在运行以选择性地扩大预定状态下解决方案状态的幅度。如果我们准备符合解决方案的验证的量子状态，则减少这些迭代的数量。本文提出了一种通过H，X，CH和CX门来创建任意计算基础状态的量子叠加的方法。
噪声量子计算机上的量子振幅估计
[1] G. Brassard 等人。量子振幅放大与估计。当代数学，305:53–74，2002。[2] Y. Suzuki 等人。不带相位估计的振幅估计。量子信息处理，19(2):75，2020。[3] S. Aaronson 和 P. Rall。量子近似计数，简化。在算法简单性研讨会上，第 24-32 页。SIAM，2020 年。[4] D. Grinko 等人。迭代量子振幅估计。arXiv 预印本 arXiv:1912.05559，2019。[5] K. Nakaji。更快的振幅估计。 arXiv preprint arXiv:2003.02417，2020 年。[6] R. Venkateswaran 和 R. O'Donnell。具有非自适应 Grover 迭代的量子近似计数，2020 年。[7] DS Abrams 和 CP Williams。用于数值积分和随机过程的快速量子算法。arXiv preprint quant-ph/9908083，1999 年。[8] A. Montanaro。蒙特卡罗方法的量子加速。英国皇家学会学报 A：数学、物理和工程科学，471(2181)：20150301，2015 年。[9] P. Rebentrost、B. Gupt 和 TR Bromley。量子计算金融：金融衍生品的蒙特卡罗定价。 Physical Review A, 98(2):022321, 2018. [10] S. Woerner 和 DJ Egger. 量子风险
