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绝热地消灭米克尔文温度，带有扭曲的正方形晶格磁铁$ {\ rm naybgeo} _ {4} $
我们报告了Millikelvin绝热去磁性消防制冷（MK-ADR）候选材料Naybgeo 4的合成，表征，低温磁和热力学测量值，该候选物质Naybgeo 4表现出扭曲的YBO 6磁性单元的平方晶格。磁化强度和特定热量表明弱相互作用的有效自旋1 /2低于10 K的有效自旋1 /2矩，质量 - 韦斯温度仅为15 mk，可以通过1 t级的磁场进行偏振。对于ADR性能测试，我们启动了从5 t的温度下的5 t启动〜2 k的温度，并达到〜2 k的温度，并达到150毫克的最低温度。变暖曲线表明在210 MK处的热容量中的磁性急剧过渡，这仅表示磁性弱弱。与在相似条件下研究的沮丧的ytterbium-Ox-odr ADR材料相比，S GS≃101MJ K-1 cm-3的熵密度并保持低于2 k的2 k的时间是竞争性的，而最小温度则更高。
CMOS 的局限性和绝热/可逆 CMOS 的前景
传统 CMOS 逻辑的能效正在快速接近实际极限，而这最终源于基本的物理考虑。根据 IRDS 路线图，到 2030 年左右，最小典型逻辑信号能量预计将降至最低，约为 0.2 fJ (1.25 keV)。这将加剧可实现的设备密度（随着行业转向 3D VLSI 技术，该技术可以在一个制造过程中集成多个“层”有源设备，设备密度将继续增加）与芯片封装内功率耗散密度保持可控的需求之间的矛盾。实际上，这些限制将导致实际芯片设计中潜在可用的设备数量资源越来越未得到充分利用，加剧了目前已经存在的“暗硅”问题。
通过逆向工程实现机器学习启发的非绝热几何量子计算的量子最优控制
量子控制在量子计算机的实际应用中起着不可替代的作用。然而，要找到更合适、更多样化的控制参数，必须克服一些挑战。我们提出了一种有前途且可推广的基于平均保真度的机器学习启发式方法来优化控制参数，其中使用具有周期性特征增强的神经网络作为拟设。在通过逆向工程实现猫态非绝热几何量子计算的单量子比特门时，与简单形式的三角函数控制参数相比，我们的方法可以产生保真度明显更高（> 99.99%）的相位门，例如π/ 8门（T门）。单量子比特门对系统噪声、加性高斯白噪声和退相干具有很强的鲁棒性。我们用数字证明了神经网络具有扩展模型空间的能力。借助我们的优化，我们提供了一种在玻色子系统中实现高质量级联多量子比特门的可行方法。因此，机器学习启发的方法在非绝热几何量子计算的量子最优控制中可能是可行的。
QuPINNs：用于最佳反非绝热量子计算的物理信息神经网络
我们引入了一种新方法，利用物理信息神经网络 (PINN) 的优势来解决由 NQ 量子比特系统组成的量子电路优化中的反非绝热 (CD) 协议。主要目标是利用物理启发的深度学习技术来准确解决量子系统内不同物理可观测量的时间演化。为了实现这一目标，我们将必要的物理信息嵌入到底层神经网络中以有效地解决这个问题。具体来说，我们对所有物理可观测量施加了厄米性条件，并利用最小作用量原理，保证根据底层物理学获得最合适的反非绝热项。所提出的方法提供了一种可靠的替代方法来解决 CD 驱动问题，摆脱了以前依赖经典数值近似的方法中通常遇到的限制。我们的方法提供了一个通用框架，可以从与问题相关的物理可观测量中获得最佳结果，包括时间上的外部参数化（称为调度函数）、涉及非绝热项的规范势或算子，以及系统能级的时间演化等。该方法的主要应用是 H 2 和 LiH 分子，由采用 STO-3G 基础的 2 量子比特和 4 量子比特系统表示。所给出的结果证明了通过利用泡利算子的线性组合成功推导出非绝热项的理想分解。这一属性为其在量子计算算法中的实际实现带来了显著的优势。
非绝热完整量子计算及其最优控制
摘要 几何相具有抵抗某些类型局部噪声的内在特性，因为它只依赖于演化路径的全局特性。同时，非阿贝尔几何相是矩阵形式，因此可以自然地用于实现高性能量子门，即所谓的完整量子计算。本文回顾了非绝热完整量子计算的最新进展，并重点介绍了各种可以提高门性能的最优控制方法，包括门保真度和鲁棒性。此外，我们还特别关注其可能的物理实现和一些具体的实验实现的例子。最后，通过所有这些努力，在最新技术范围内，实现的完整量子门的性能在某些条件下可以优于传统的动态量子门。
深度循环网络预测绝热量子计算中的间隙演变
在绝热量子计算中，找到汉密尔顿量间隙随绝热扫描过程中变化的参数的依赖关系对于优化计算速度至关重要。受这一挑战的启发，在本文中，我们探索了深度学习的潜力，即应用不同的网络架构发现从完全识别问题汉密尔顿量的参数到前面提到的间隙参数依赖性的映射。通过这个例子，我们推测这类问题可学习性的一个限制因素是输入的大小，也就是说，识别汉密尔顿量所需的参数数量如何随系统大小而变化。我们表明，当参数空间随系统大小线性扩展时，长短期记忆网络能够成功预测间隙。值得注意的是，我们表明，一旦将这种架构与卷积神经网络相结合来处理模型的空间结构，甚至可以预测比神经网络在训练期间看到的系统尺寸更大的系统尺寸的间隙演变。与现有的计算间隙的精确和近似算法相比，这提供了显著的速度提升。
来自无脊椎动物衍生的DNA
我们提出并研究了一条特定的绝热途径，以准备那些张张量的网络状态，这些张量状态是有限晶格的少数身体汉密尔顿人的独特基态，其中包括正常的张量网络状态以及其他相关的非正常状态。此路径保证了有限系统的差距，并允许有效的数值模拟。在一个维度上，我们从数值上研究了具有不同相关长度和一维的af af af af af-kennedy-lieb-tasaki（aklt）状态的状态家族的制备，并表明，基于顺序制备，绝热制剂可以比标准方法快得多。我们还将该方法应用于六边形晶格上的二维二二二二链AKLT状态，为此，不知道基于顺序制备的方法，并表明它可以非常有效地用于相对较大的晶格。
使用绝热逻辑的多路复用器的设计和模拟
6 Assoc.Professor，ECE部，Seshadri Rao Gudlavalleru工程学院，Gudlavalleru -521356，A.P.，印度A.P.，A.P.，India Abstract多路复用器（或MUX）是一个数字电路，它选择了几个模拟或数字输入信号之一，并将选定的输入转发到单个线条中。多路复用器也称为数据选择器。以不同方式实施的多路复用器。绝热逻辑由于热力学过程而消散了较少的能量损失，在这种过程中没有能量交换。绝热逻辑与切换活动的概念一起工作，该概念通过将存储的能量恢复到供应中来降低功率。这些电路是使用可逆逻辑来节省能量的低功率电路。在这三个多路复用器中，使用CMOS逻辑和两种绝热逻辑方法（即有效的电荷恢复逻辑（ECRL）和时钟绝热逻辑（CAL）实现。这些电路是设计，模拟和合成的。结果表明，与ECRL和CMOS逻辑相比，CAL设计消耗的功率更少。引入现代数字系统中功耗的重要性已大大增加。由于电池提供的有限电源，这些设备中涉及的电路必须设计为减少功率。还需要昂贵的噪音冷却机械，电池和电源保护电路。多路复用器是数字设计中必不可少的组成部分。收到二进制信息在数据密集型设计中广泛使用。因此，最小化多路复用器的功率耗散是低功率设计的主要关注点之一。大多数节电技术涉及电源的缩放，这会导致阈值泄漏的大幅度增加，从而在过程变化中引起了不确定的电流。因此，需要其他某些与电压缩放无关的技术。已经发现，计算和功率耗散之间存在基本联系。也就是说，如果可以以某种方式实施计算而没有任何信息损失，那么它所需的能量可能会降低到零。可以通过以可逆的方式执行所有计算来实现。因此，在充电转移阶段的最低功耗称为绝热切换。基于CMOS的常规设计在切换过程中消耗了很多能量。绝热开关技术在充电过程中通过PMOS减少了能量耗散，并重用在放电阶段存储在负载电容器上的某些能量。背景一个多路复用器是具有2N输入线和单个输出线的组合电路。简单地，多路复用器是多输入和单输出组合电路。
等容与等压绝热压缩空气储能的比较分析
摘要：绝热压缩空气储能 (ACAES) 被认为是一种有前途的、电网规模的中长期储能技术。在 ACAES 中，空气存储可能是等容（恒定体积）或等压（恒定压力）。等容存储，其中内部压力在系统充电和放电时在上限和下限之间循环，在机械上更简单，但它会导致不良的热力学后果，从而损害 ACAES 的整体性能。等压存储可能是一种有价值的替代方案：存储量会发生变化，以抵消当空气质量进入或离开高压存储时可能发生的压力和温度变化。在本文中，我们基于预期的 ACAES 和现有的 CAES 系统特征开发了一个热力学模型，以比较等容和等压存储的效果。重要的是，通过使用二阶多项式拟合等熵压缩机效率，包括由于滑动存储压力导致的非设计压缩机性能。对于我们建模的系统，等压系统往返效率 (RTE) 达到 61.5%。即使不考虑压缩机非设计性能下降，等容系统也能达到 57.8%。这一事实与因节流和混合不同温度下储存的热量而产生的固有损失有关。在我们的基准情景中，等熵压缩机效率在 55% 到 85% 之间变化，等容系统 RTE 比等压系统低约 10%。这些结果表明，CAES 的等压储存值得进一步开发。我们建议后续工作研究能量流以及等压储存机制的可扩展性挑战。
非绝热非热系统的“浆果阶段”分析如何反映其几何形状
一个人可以使用描述性命名法（例如“量子波方程”）或同名命名法（对于同一示例，“schrödinger方程”）。后者更好地融入了讲故事的方法，尽管必须始终在某个地方提供描述！在这里，为了方便“热力学III几何”特刊的读者，我们欣赏了有关各种复杂系统的“浆果阶段”分析的非常大的文献。这不是特刊的编辑摘要，而是试图将与特殊问题相关的技术领域连接起来，目前几乎完全断开了连接。特别是，一组工人解决了“定量的几何热力学”，因此[1]，另一个工人解决了光学系统[2]，而另一批则解决了快速/慢速动态系统[3]。令人惊讶的是，这些都是正式相关的，在这里，我们希望给出某种连贯的概述，尤其是这些领域，尤其是这些关系。在这个通用场中进行了多少工作是非凡的，因此此“审查”只是指示。它强调并不详尽。如Gu等人。[4]指出，“当经典或量子系统经历其参数空间缓慢变化控制的环状进化时，它获得了一种拓扑相位因子，称为几何或浆果阶段，这揭示了量子力学中的量规结构”。“ Hannay的角度”是此额外量子相[5]的经典对应物，从旋转顶部的优雅处理中可以清楚地看出[6]。[8]，也有助于总结了该领域）。量子几何阶段和经典的Hannay角度确实密切相关，这是通过最近的工作确认的断言[7]。aharonov – bohm效应（由零幅度的字段引起的波函数相移的奇怪现象）到目前为止已经进行了充分的研究。甚至被认为是对重力场的物质波的适当时机的相移（参见Oversstreet等人。这种相移被称为“浆果”，1984 [2]或“几何阶段”之后的“浆果阶段”（使用Berry首选的描述性命名法，他指出了包括Pancharatnam在内的许多杰出贡献者，包括Pancharatnam [9]）。Berry最初对绝热系统进行了处理，但后来意识到对非绝热情况的概括是“直接的” [10]。这也用摩尔[11]优雅地解释了Floquet定理（固态物理学家称为Bloch定理）。摩尔指出，“浆果阶段”也被称为“ aharonov – anandan阶段”，因为他们的治疗实际上是去除绝热限制的第一个[12]，尽管似乎（非绝热）Aharonov – Aharonov – Anandan阶段可能与（Adibiabatic）