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schrödinger的老虎
椅子上的一条消息，我希望我们的新闻通讯最新版能使您健康并且表现良好。对于大多数人来说，这是充满挑战的一年，但是看到隧道尽头的光线是令人振奋的。感谢杰出的员工，教职员工和学生的英勇努力，我们继续成功地实现了通过与教育融合的研究来扩大知识前沿的使命。这个学年，我们看到了20个物理专业的学士学位，我们的九名研究生获得了博士学位。今年秋天，我们预计近年来我们最大的新来研究生之一 - 二十三个！我们的教职员工和学生的成就继续给我留下深刻的印象，因为我相信他们会在过去一年中阅读我们成就的一些亮点，这是您的。没有您的支持，我们无法做到这一点。您为奖学金，研究生奖学金，捐赠主持人以及物理学和天文学进步基金提供的慷慨礼物是我们追求顶级人才并支持我们部门成员奖学金和教学的关键推动者。在我们为新学年做准备时，我希望您会考虑奉献以提高我们的任务。去老虎！物理与天文学系肖恩·布里特（Sean Brittain）博士主席：（864）656-3416/email：sbritt@clemson.edu
非线性schrödinger的封闭式解决方案...
∗这是一篇文章的预印本，该文章将发表在《混乱》，《孤子与分形》期刊上，2025年，第1卷。191，115822; doi：10.1016/j.chaos.2024.115822。
和用于配方设计的分子模拟-Schrödinger
复杂的化学混合物（或配方）用于广泛的应用，例如石油和天然气中的汽油混合物，消费品中的每日护理产品以及药物提供药物。鉴于大量的潜在配方，不断发展的监管要求以及对环保和可持续产品的消费者需求的增加，我们需要创新和具有成本效益的解决方案来设计增强的配方。原子规模建模和机器学习（ML）的最新进步使计算机辅助筛选了大量配方候选者 - 因此，加速了有希望的配方的识别并减少了昂贵的实验。
薛定谔的猫：Qbit 还是 Cbit？
1935 年，薛定谔提出了他认为是反对量子力学哥本哈根诠释的归谬法。他的论证基于一个“荒谬的案例”，而这个案例如今被广泛用于描述量子叠加的反直觉性质。薛定谔想象把一只猫放在一个看不见的盒子里，盒子里有一个装置，可以有 50% 的概率在一小时内杀死这只猫。由于这个致命装置采用量子过程作为触发，所以他认为这只猫处于 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加态。在本文中，我们指出，如果薛定谔猫实际上如人们普遍断言的那样代表了 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加，那么猫盒系统就是量子信息比特 (Qbit) 的物理实例。这与哥本哈根诠释相一致，哥本哈根诠释认为，在进行测量之前，猫是死是活的事实是不存在的。因此，对于与“打开盒子”的测量（其可能的测量结果为“活猫”或“死猫”）互补的某些测量，50% 活猫 + 50% 死猫的状态必须是 100% 概率的结果。如果不能提供物理上有意义的互补测量来“打开盒子”，并以 50% 活猫 + 50% 死猫的状态作为其（确定的）测量结果所代表的明确经验结果，那么 50% 活猫 + 50% 死猫的状态仅代表该单次“打开盒子”测量的多次试验的结果分布。也就是说，50% 活猫 + 50% 死猫的状态不是量子叠加，薛定谔猫仅仅是支持薛定谔归谬的经典信息位（Cbit）的物理实例。以双缝实验作为 Qbit 的示例，说明了互补测量的含义（双缝实验中的位置 x 和动量 p）。
材料科学产品指南-Schrödinger
大型模型是一种通用，基于力场的分子建模程序，适用于广泛的化学系统。它为研究人员提供了多种高级方法，以帮助理解化学结构，能量学和动力学。宏大模型通常用于检查分子构象，分子运动和分子间相互作用，用于多种不同材料，包括有机和无机分子和低聚物，有机金属复合物以及复杂的生物学系统。
薛定谔方程的量子模拟
量子计算是物理学研究中最有前途的活跃领域之一。这是因为量子算法有潜力超越经典算法。与经典线性搜索相比，Grover 搜索算法的速度提高了二次方。与经典模拟相比，薛定谔方程的量子模拟具有指数级的内存节省。本文回顾了量子计算的思想和工具。以 Grover 算法为例进行了研究和模拟。使用 Qiskit 量子计算库，开发了一个模拟一维粒子薛定谔方程的代码，在本地进行模拟，并在实际的 IBM 量子计算机上运行。在零势场、谐波势场和线性势场中演化出几个初始状态。将得到的结果与文献中的类似结果进行了比较。
schrödinger操作员特征值的定量不等式
本文的目的是证明对球中Schr odinger操作员的第一个特征值的定量不平等。更准确地说，我们优化了操作员L V的第一个特征值λ（v），在v上，在v上，在l 1和l∞约束下，具有dirichlet边界条件相对于电势V。该解决方案已知是中心球的特征功能，但是本文旨在证明以下形式的急剧生长速率：如果V ∗是最小化器，则λ（v）-λ（v）（v ∗）⩾c || V -V ∗ || 2 L 1（ω）对于某些C>0。证明依赖于两个衍生物的概念进行形状优化：参数衍生物和形状衍生物。我们使用参数导数来处理径向竞争者，并形成衍生物来处理球的正常变形。然后建立二分法，以将结果扩展到所有其他电位。我们开发了一种处理径向分布的新方法和一个比较原理，以处理球在球处的二阶形状衍生物。最后，我们在这种情况下添加了有关二阶形状衍生物的强制性规范的一些评论。
潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
Observing Schrödinger's Cat with Artificial Intelligence
我们对从Schrödinger的CAT量子状态收集的随机局部测量数据进行训练。我们证明，由于信息瓶颈而导致的语言模型中出现了经典现实：尽管我们的培训数据包含有关Schrödinger的CAT的完整量子信息，但弱语言模型只能学会从数据中捕获猫的经典现实。我们以量子系统的大小和经典智能代理的信息处理能力来确定量子经典边界，这表明更强的代理可以在量子系统周围的环境噪声中实现更大的量子性质。我们的方法为使用嘈杂的中间规模量子量子（NISQ）设备生成的大数据开辟了新的途径，以训练生成模型，以表示量子运算符的表示，这可能是我们迈出的最终目标，即创建人工智能量子物理学。