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电路复杂性作为量子纠缠的新型探针
在时间无关的量子系统中，纠缠熵具有固有的缩放对称性，该系统的能量没有。对称性还确保熵差异可以与零模式相关联。我们将这种对称性概括为时间依赖的系统，从具有时间依赖频率的耦合的谐波振荡器到具有时间依赖性质量的量子标量场。我们表明，这样的系统具有动力学缩放对称性，它留下了量子相关的各种度量的演变；纠缠熵，GS保真度，Loschmidt Echo和电路复杂性。使用此对称性，我们表明在系统发展不稳定性时，几个量子相关性在后期相关。然后，我们根据争夺时间和Lyapunov指数来量化此类不稳定性。发现Loschmidt Echo的指数衰减的延迟开始是由系统中最大的倒置模式确定的。另一方面，零模式在更长的时间内保留了有关系统的信息，最终导致了Loschmidt Echo的幂律衰减。我们将分析扩展到（1Þ1）维度中的时间依赖性的大规模标量字段，并讨论了零模式和倒置模式的含义。我们明确显示具有稳定模式或零模式的标量场之间的熵缩放率振荡。然后，我们对宇宙学和黑洞空位中标量场的上述效果进行定性讨论。
人类大脑皮层形状不对称的个性
摘要 大脑皮层不对称存在于不同的门类中，在人类中尤为明显，这对大脑功能和疾病具有重要意义。然而，许多先前的研究混淆了由大小引起的不对称和由形状引起的不对称。在这里，我们介绍了一种新方法，使用三个独立数据集中的磁共振成像数据来表征不同空间频率下整个皮层形状的不对称（与大小无关）。我们发现皮层形状不对称具有高度的个性化和稳健性，类似于皮层指纹，并且比基于大小的描述符（例如皮层厚度和表面积）或脑活动区域间功能耦合的测量值更准确地识别个体。个体可识别性在粗略空间尺度（~37 毫米波长）下最佳，形状不对称显示出与性别和认知的尺度特定关联，但与惯用手无关。虽然单侧半球皮层形状在粗尺度（~65 毫米波长）下表现出显著的遗传性，但形状不对称主要由特定受试者的环境影响决定。因此，粗尺度形状不对称具有高度个性化、性别二态性、与个体认知差异有关，并且主要受随机环境影响驱动。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
层次谱聚类揭示了 C9orf72 无症状携带者的大脑大小和形状变化
用于检测神经退行性疾病（例如阿尔茨海默病或额颞叶变性）中无症状脑部变化的传统方法通常是在预定义的粒度级别上评估体积变化，例如逐体素或先验定义的感兴趣皮质体积。在这里，我们应用一种基于层次谱聚类的方法，这是一种基于图的分区技术。我们的方法使用多级分割，在标准统计框架内以数据驱动、无偏见、全面的方式检测变化。此外，谱聚类可以检测形状变化和大小变化。我们使用层次谱聚类进行了基于张量的形态测量，以检测遗传性额颞叶痴呆症倡议无症状和有症状的额颞叶变性突变携带者的变化，并将结果与更传统的基于体素张量和体素的形态测量分析的结果进行了比较。在有症状组中，基于层次谱聚类的方法产生的结果与基于体素的方法获得的结果大致一致。在无症状的 C9orf72 扩增携带者中，谱聚类检测到了内侧颞叶皮质的大小变化，而基于体素的方法只能在症状期检测到。此外，在无症状和有症状期，谱聚类方法检测到了 C9orf72 的运动前皮质形状的变化。总之，本研究显示了层次谱聚类在数据驱动的分割和检测单基因额颞叶变性的有症状和无症状阶段的结构变化方面的优点。
屏障厚度对INGAN/GAN非对称多量子孔结构的光电特性的影响
gan/gainn非对称多量子发光二极管具有不同潜在的屏障厚度（5和15 nm），通过使用金属有机化学蒸气沉积来生长。狭窄的屏障结构改善了设备的性能，包括电致发光积分强度的超线性增加，高电流密度下效率下降的降低，波长漂移的降低，向前电压的降低以及壁插头效率的提高。这是由于量子屏障的厚度变窄，这会导致量子井之间的电场较小，量子限制性鲜明效应的弱化，跨设备活动区域的载体分布更均匀，以及电子泄漏的抑制。
基于非对称量子加密和权益投票共识算法的量子区块链
区块链作为新兴的下一代信息技术，在信息透明、交易安全等方面具有独特优势，受到了社会及金融领域的高度关注。然而量子计算的快速发展和量子霸权的即将实现，对基于传统密码学的传统区块链的优势产生了重大冲击。本文提出一种基于非对称量子加密和权益投票共识算法的区块链算法。该算法将基于节点行为和Borda计数的委托权益证明(DPoSB)的共识算法与基于完全翻转置换(QSCDff)问题的量子态计算区分性的量子数字签名技术相结合，使用DPoSB通过投票生成区块，而量子签名则应用量子单向函数来保证交易的安全性。分析表明，该组合比现有的其他抗量子区块链具有更好的保护效果，可以有效抵御量子计算对区块链技术的威胁，为保障区块链的安全提供新的平台。
基于模式耦合效果的多参数光学表中的非对称指数多核纤维
提出了基于耦合的多核纤维的光学量表并实验证明。通过使用直接激光写作来选择性打破索引索引对称性，引入了核之间的不对称模式耦合。这允许使用仅使用一个传感器的结构中检测和不同类型的变形的能力来制造光仪。将制造的光学仪与校准的商业仪表和纤维式光栅进行了比较，例如应变，振动和曲率仪表。测试表明，这种新型光学量表的性能优于市售传感器，并且具有最高的敏感性。所提出的技术可能是制造具有比以前获得更多功能和功能更好的新型感应设备的关键。
通过不对称、不公平的合同实现不可分割的安全？
本文试图对俄罗斯联邦在此背景下采取的最新国际条约举措进行分类，同时也考虑到媒体支持的心理战可能对当前俄罗斯-乌克兰危机等国家间冲突的升级做出重大贡献。 2021年12月，俄罗斯提出了与美国签署安全保障条约和与北约成员国签署安全保障措施协议的两份草案，审查内容包括其内部一致性以及与草案本身所依据的安全相关国际法文件的兼容性。该分类特别关注媒体法维度。
通过不对称、愤世嫉俗的合约实现不可分割的安全？
本文试图对在这种背景下采取的最新国际条约法举措进行分类，同时也以媒体支持的心理战可以对国家间冲突的加剧做出重大贡献的现象为背景，例如当前的俄罗斯-俄罗斯联邦的乌克兰危机。俄罗斯于 2021 年 12 月提交的关于与美国签署安全保障条约和与北约成员国关于确保安全措施的协议的两份草案，在内部一致性以及与安全相关国际法的兼容性方面具有重要意义审查草案本身所依据的文件。此分类的媒体法维度受到特别关注。
日冕环中不对称纳米喷射的建模
背景。对日冕中重联喷流的观测正在成为研究难以捉摸的日冕加热的一种可能的诊断方法。这种喷流，特别是被称为纳米喷流的喷流，可以在日冕环中观察到，并且与纳米耀斑有关。然而，虽然模型成功地描述了导致喷流的双侧重联后磁弹弓效应，但观测表明纳米喷流是单向的或高度不对称的，只有相对于日冕环曲率向内移动的喷流才能清晰地观察到。目的。这项工作的目的是解决日冕环曲率在非对称重联喷流的产生和演化中的作用。方法。我们首先使用一个简化的分析模型，在该模型中，我们根据重联前磁场线与其重联后缩回长度之间的局部交叉角来估算重联后的张力，以达到新的平衡。其次，我们使用一个简化的数值磁流体动力学 (MHD) 模型来研究两个相反传播的喷流如何在弯曲的磁场线中演变。结果。通过我们的分析模型，我们证明了在重联后重组的磁场中，向内的磁张力本质上比向外的磁张力强（高达三个数量级），并且当缩回长度足够大时，存在一个向外的张力消失的状态，导致在可观测的大尺度上没有向外的喷流。我们的 MHD 数值模型为这些结果提供了支持，并且还证明在随后的时间演化中，向内的喷流始终更具能量。还发现小角度重联和更局部的重联区域的不对称程度会增加。结论。这项研究表明，日冕环的曲率在重联喷流的不对称性中起着重要作用，向内的喷流比相应的向外的喷流更容易发生，而且能量也更高。