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精神分裂症的社会隶属关系的一种努力的方法：在实时社会互动期间提高Theta和Alpha连接性的初步证据
构建一种理论，即统一量子力学（QM）和一般相对论（GR）一直是一项近一个世纪的努力，一直持续到今天。即使在理论量子重力方面取得了长足的进步，我们仍然没有完整的解决方案。也许是由于这项努力的巨大困难，因此早期实现了体验物理学在量子重力领域中起着的关键作用，这是早期实现的，这是对重力波（GWS）在2015年提高引力波（GWS）的首次观察的作用[1-4]。在2016年GW发现论文之前，量子重力实验探针的建议包括γ射线爆发[5]，米歇尔森实验室量表的干涉仪[6]，超高的能量宇宙射线和界面[7] [7] 9]，重力耦合G [10，11]，量子与重力散射[12，13]，分子干涉测定法[14]，洛伦兹违反了签名和约束[15]，以及许多其他[16] [16] [16]，两种模型依赖于模型的空间（例如，弦量量子量）（例如，弦量量子量）（例如，独立的量子）。从2016年开始，在越来越多的新（或更新）的实验溶液（包括干涉仪）中，可以检测到GW的较弱领域中可能弱的信号。实际上，尽管GR正确地解释了所有当前的GW观察结果[17-19]和重力测试[20]，但仍然有可能
高能粒子雷达回波的观测...
简介：超高能（UHE；≳ 10 16 eV）天体物理中微子具有巨大的发现潜力。它们将探测超高能宇宙射线的加速器，超高能宇宙射线的探测能量最高可达 ∼ 10 20 eV。与在宇宙微波背景上向下散射并在磁场中偏转的宇宙射线不同，探测到的中微子将指向其来源。超高能中微子-核子相互作用探测对撞机能量尺度以上的质心能量，从而可以进行灵敏的新物理测试。为了充分利用超高能中微子的科学潜力，我们最终需要一个具有足够曝光度的天文台，即使在悲观的通量情景下也能收集高统计数据。当超高能中微子在物质中相互作用时，它们会产生相对论性粒子级联，以及由于相对论性粒子能量损失而产生的非相对论性电子和原子核尾迹。冰中的时间积分级联轮廓是一个长度约 10 米、半径约 0.1 米的椭圆体。几乎所有的主要相互作用能量都用于介质的电离。来自单个级联电子和正电子的非相干光学切伦科夫辐射可以在 TeV–PeV 探测器（如 IceCube [1]）和类似实验 [2–4] 中探测到。然而，由于中微子谱急剧下降，拟议的后继者 IceCube-Gen2 [5] 的光学探测率太小，不足以成为合适的超高能天文台。已经提出并实施了几种更有效的技术来探测来自超高能中微子的级联。首先，级联中净电荷不对称产生的相干射频辐射（阿斯卡里安效应 [6]）已在实验室中观测到 [7]，并且是过去 [8]、现在 [9–11] 和拟议 [12, 13] 实验的焦点。由于冰中无线电的透明性 [16–20]，无线电方法（详见参考文献 [14, 15]）可以比光学探测器更稀疏地测量大体积 [16–20]，从而使得大型探测器的建造更具成本效益。其次，τ 中微子与地球相互作用，可以产生 τ 轻子（携带大部分原始 ν τ 能量），该轻子离开地球并在空气中衰变，产生 cas-
社论：AI驱动的音乐和娱乐机器人
机器人和人工智能（AI）的融合正在彻底改变音乐和娱乐领域。机器人正在从执行以服务为导向的任务到具有潜在的情感参与的先进人类机器人互动（HRI）。对机器人表现力的追求在音乐和娱乐机器人的建模，设计和控制中提出了新的挑战和机遇。当前的研究主要是针对能够操纵各种乐器的机器人的设计和物理实施（Wang等，2022; Lim等，2012），而实时HRI的社会智能机器人的开发仍未被倍增。随着AI的进步，机器人现在可以组成和即兴创作，并在HRI期间解释和应对人类情感状态（McColl等，2016； Wang等，2024）。该研究主题始于介绍AI驱动的音乐和娱乐机器人的最新发展。由于电话的结果，本研究主题已接受和收集了六篇论文。这些文章对各种艺术形式进行了全面的探索，包括在钢琴，小提琴，吉他，鼓和马里姆巴等乐器上唱歌，舞蹈和音乐表演。图1显示了这些研究中研究的音乐机器人的概述。在贡献的作品中，两篇文章着重于灵巧的操纵和感觉运动协调。Gilday等。引入了一个通用系统，该系统具有一个能够弹钢琴和表演吉他弹奏的参数手。与现有的定制机器人音乐系统不同，该提议的手被设计为单件3D打印结构，通过调制机械性能和驱动模式，证明了在娱乐应用中增强表现力的潜力。这项研究强调，利用系统 - 环境相互作用可以实现具有简化控制的多种多样的，多功能的功能和可变播放样式。而不是乐器弹奏，而是Twomey等。使用手臂上的可穿戴软传感器研究了舞蹈性能，以探索这种设备是否可以增强艺术表达。舞蹈运动是在虚拟质量弹簧阻尼器系统中以山液的形式建模的，并在本地框架中分析了肢体，以避免通常与IMUS相关的漂移问题。作者提出了一种并行算法来检测
![arxiv：2303.04818v2 [hep-ph] 2023年12月1日](/simg/7\7418f96bdb8fdb2a2fd548180bcc9ca31b7b10a5.webp)
arxiv：2303.04818v2 [hep-ph] 2023年12月1日
量子计算具有广泛的兴趣，因为它为从素数分解[1]到非结构化搜索[2]提供了指数或多项式加速。量子计算机的自然使用是对其他量子系统的模拟，在计算化学中具有众所周知的应用[3，4]和冷凝物质物理学[5，6]。近年来已经看到了量子计算机在基于晶格的Quanty场理论（QFT）模拟中提出的应用（参见参考文献。[7，8]及其参考文献，包括量子染色体动力学的模拟（QCD），该理论描述了夸克和胶子的基本相互作用。晶格QCD非常适合研究QCD的低能量（子GEV）行为，但是晶格尺寸的计算成本的迅速增加使得QCD QCD极具挑战性，可用于模拟碰撞，以在诸如大型Hadron Collider（例如LHC）等较高的高级胶卷中探测的最短长度量表（LHC）。在这些能量下，QCD耦合常数αs变小，因此扰动计算成为选择的方法。使用量子计算机在扰动QCD中模拟硬散射过程已在很大程度上尚未探索。一种模拟量子计算机上通用扰动QCD进程的方法仍然缺失，但由于多种原因是可取的。其次，此功能还意味着量子模拟可以很好地适合对具有高质量最终状态的过程具有完全干扰效应的计算。每个贡献都可以分解为颜色部分和运动部分。This may be in part because the aims of perturbative QFT calculations differ from the aims of most quantum simulations: most quantum simulations (including lattice QCD) aim to take a known Hamiltonian and use it to perform the (unitary) evolution of a quantum system, whereas perturbative QFT calculations aim to calculate the (Hermitian, but not unitary) transition matrix describing the scattering of specified external states and hence研究基本颗粒的产生或衰减。首先，扰动QCD计算需要评估许多不可观察的中间状态的贡献，这使得这种计算使自然候选者从量子计算机操纵量子状态的折叠的能力中受益。第三，通用扰动QCD过程的量子模拟可以通过利用已知量子算法（例如量子振幅估计）提供的加速度来提高扰动QCD预测的速度和精度[9-12]。本文的目的是采取步骤使用量子计算机模拟通用扰动QCD进程。扰动QCD中的计算可以通过求和Feynman图的贡献来执行。颜色部分比运动部分更简单，并且实际上存在有效的程序[13 - 18]，用于计算经典计算机上的颜色因子。尽管如此，颜色部分仍然提出了在量子计算机上模拟扰动QCD过程的一些通用挑战。1作为例如，形成量子计算机的量子门必须始终是统一的，而feynman规则（颜色和运动学部分都）描述了Feynman图的组成部分，并非完全单位。这意味着颜色部分提供了一个有用的简化设置，可以使用该设置来开发Feynman图的量子计算的框架，因此它们将成为当前工作的重点。本文的主要结果是两个量子门Q和G，它们分别代表了描述Quark-gluon和Triple-Gluon相互作用顶点的Feynman规则的颜色部分。要实施这些门，我们介绍了一个单位化寄存器U的新概念，该概念可以模拟夸克和胶子的非空间相互作用。
扰动量子染色体动力学中颜色的量子模拟
量子计算具有广泛的兴趣，因为它为从素数分解[1]到非结构化搜索[2]提供了指数或多项式加速。量子计算机的自然使用是对其他量子系统的模拟，在计算化学中具有众所周知的应用[3，4]和冷凝物质物理学[5，6]。近年来已经看到了量子计算机在基于晶格的Quanty场理论（QFT）模拟中提出的应用（参见参考文献。[7，8]及其参考文献，包括量子染色体动力学的模拟（QCD），该理论描述了夸克和胶子的基本相互作用。晶格QCD非常适合研究QCD的低能量（子GEV）行为，但是晶格尺寸的计算成本的迅速增加使得QCD QCD极具挑战性，可用于模拟碰撞，以在诸如大型Hadron Collider（例如LHC）等较高的高级胶卷中探测的最短长度量表（LHC）。在这些能量下，QCD耦合常数αs变小，因此扰动计算成为选择的方法。使用量子计算机在扰动QCD中模拟硬散射过程已在很大程度上尚未探索。一种模拟量子计算机上通用扰动QCD进程的方法仍然缺失，但由于多种原因是可取的。其次，此功能还意味着量子模拟可以很好地适合对具有高质量最终状态的过程具有完全干扰效应的计算。每个贡献都可以分解为颜色部分和运动部分。This may be in part because the aims of perturbative QFT calculations differ from the aims of most quantum simulations: most quantum simulations (including lattice QCD) aim to take a known Hamiltonian and use it to perform the (unitary) evolution of a quantum system, whereas perturbative QFT calculations aim to calculate the (Hermitian, but not unitary) transition matrix describing the scattering of specified external states and hence研究基本颗粒的产生或衰减。首先，扰动QCD计算需要评估许多不可观察的中间状态的贡献，这使得这种计算使自然候选者从量子计算机操纵量子状态的折叠的能力中受益。第三，通用扰动QCD过程的量子模拟可以通过利用已知量子算法（例如量子振幅估计）提供的加速度来提高扰动QCD预测的速度和精度[9-12]。本文的目的是采取步骤使用量子计算机模拟通用扰动QCD进程。扰动QCD中的计算可以通过求和Feynman图的贡献来执行。颜色部分比运动部分更简单，并且实际上存在有效的程序[13 - 18]，用于计算经典计算机上的颜色因子。尽管如此，颜色部分仍然提出了在量子计算机上模拟扰动QCD过程的一些通用挑战。1作为例如，形成量子计算机的量子门必须始终是统一的，而feynman规则（颜色和运动学部分都）描述了Feynman图的组成部分，并非完全单位。这意味着颜色部分提供了一个有用的简化设置，可以使用该设置来开发Feynman图的量子计算的框架，因此它们将成为当前工作的重点。本文的主要结果是两个量子门Q和G，它们分别代表了描述Quark-gluon和Triple-Gluon相互作用顶点的Feynman规则的颜色部分。要实施这些门，我们介绍了一个单位化寄存器U的新概念，该概念可以模拟夸克和胶子的非空间相互作用。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM