XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdinger
量子理论概率保存
伊利诺伊大学，伊利诺伊州伊利诺伊州，伊利诺伊州，60612，美国，量子理论的标准形式主义是通过分析单变量物理系统的行为来得出的。这些系统只有一条信息的信息能力最小，在独立测量下表现出不确定的行为，但可以概率地描述用于依赖测量值。通过在各种测量场景的结果概率转换中执行概率保存原理，我们得出了标准量子理论的核心成分，包括Born统治，希尔伯特空间结构和Schrödinger方程。此外，我们证明了进行量子实验的要求 - 特别是在连贯状态下准备物理系统 - 有效地将自变量的数量减少到一个，从而将这些系统转换为单个系统的单个系统。这完成了我们的第一原理，量子理论的信息理论推导是单变量物理系统的物理学。
量子和谐简介：叠加和弦
这种只有观察到才能知的性质，大多数人都通过薛定谔猫的思想实验了解到了这一点。在这个假设中，一只猫被放在一个盒子里一小时，盒子里还放着一个装置，这个装置可能会也可能不会向盒子里释放有毒气体，这取决于这一小时内是否有单个放射性原子衰变。在这一小时内，猫的死活状态处于叠加状态，只有当打开盒子进行观察时才能知晓。这个思想实验表明：1）单个原子（即单个量子比特）量级的微观偶然事件可以产生更大规模的影响；2）经典二进制（活或死，1 或 0）只有通过观察才能具体化；3）在解决的那一刻之前，情况都是模棱两可的（除了对猫来说）。
在高可靠性应用中使用COTS电子组件 - 经验教训QIS
量子存储，传输和处理是信息技术的未来。量子硬件的承诺源于纠缠量子系统的固有复杂性 - 波功能尺度的大小与粒子数，无论是在真实空间还是在参数空间中表示。相比之下，经典的n个体系统只能由6个N变量（所有粒子的位置和动量）完全表示。量子系统的这种复杂性通过经典计算（维度的诅咒）创建量量子系统的尚未解决的挑战。的确，尽管我们可以轻松地为任何相互作用的核和电子系统编写schrödinger方程，但我们只能在非常小的系统上精确地在古典计算机上求解它。量子技术渴望将这种诅咒变成一种祝福。波功能的指数复杂性表明，它原则上可能代表了指数的严重问题。因此，可以使用量子硬件存储和操纵信息来解决在经典计算机上无法解决的问题。
和内部带和内部杂质相关的吸收（in，ga）n/ ... div>
摘要。在本文中，我们从理论上研究了内部井组成，大小和杂质在gan/（ga）N/gan n/gan杂质结构中的内部井组成和杂质的位置以及传导带光吸收。基于数值有限的元素方法（FEM），考虑到井及其周围矩阵之间的介电常数和有效的质量不匹配，为有限的潜在屏障求解了杂质相关的schrödinger方程。我们的结果表明，吸收由偶极基矩阵元素以及初始和最终的状态过渡能强烈控制。对于固定的屏障宽度，发现吸收光谱被发现红移（蓝移），井宽度增加（浓度）。还表明，与中心相比，杂质的吸收现象对于中心的情况更为明显。我们得出的结论是，需要正确控制这些参数，以充分理解太阳能电池应用的光吸收。
量子力学的讲座
诺贝尔奖获得者史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）在他成功的第二版中，将杰出的物理见解与他的清晰言论的礼物结合了他的清晰言论，为现代Quanmagrigins提供了简洁的介绍。现在包括六个全新的部分，其中涵盖了关键主题，例如刚性旋转器和量子密钥分布，以及整个现有主题的主要添加，此修订版非常适合一年的毕业课程或研究人员的参考。首先回顾了量子力学的历史和Schrödinger方程的经典解决方案，在以现代希尔伯特太空方法开发量子力学之前，温伯格使用他的非凡专业知识来阐明Bloch波和乐队结构，例如Wigner – Wigner – eckart Theorem，魔术数字，魔术，魔术，对称性，一般分散的理论，以及一般分散的理论。问题包括在章节的末端，并提供有关讲师的解决方案，网址为www.cambridge.org/9781107111660。
人工智能衍生的青蒿素药物化合物可作为对抗 SARS-CoV-2 受体的有效候选药物：一项对抗 CO 的计算机模拟研究
背景：冠状病毒在全球爆发，迫使全世界寻找药物来对抗当前的流行病。重新利用药物是一种很有前途的方法，因为它为应对新出现的 COVID-19 提供了新的机会。然而，在大数据时代，人工智能 (AI) 技术可以利用计算方法通过 In-silico 方法寻找新的候选药物。目的和目标：我们目前工作的目的和目标基本上是设计一种针对 COVID-19 受体的植物衍生化合物，该化合物可能作为有效的治疗方法，并使用深度学习程序语言 python (anaconda) 2.7 版本预测疾病的结果。方法：人工智能技术通过计算机辅助药物设计过程 (CADD) 帮助理解冠状病毒与受体的相互作用。使用 Maestro (Schrödinger) 程序准备配体-蛋白质相互作用，该程序有助于研究青蒿素化合物与 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT、非结构蛋白 (NSP) 和 7MY3 刺突糖蛋白）的对接姿势。因此，人工智能技术使用深度学习机器算法构建的神经网络检查药物-靶标相互作用，并使用 python 程序语言预测疾病的结果。结果：青蒿素对 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT 和 7MY3）表现出最高的抗病毒活性。从 PubChem 开放化学数据库中检索了配体和 SARS-CoV-2 受体的三维结构。配体-蛋白质相互作用是在 Maestro（Schrödinger）程序的帮助下进行的，该程序揭示了 7CTT 与抗疟化合物衍生配体相互作用的 MM/GBSA 值，例如 D95（-45.424）、青蒿素（-35.222）、MPD（-31,021）、MRD（-21.952）和 6FGC（-34.089），而 7MY3 刺突糖蛋白相互作用的 MMGBSA 值 D95（-26.304）、MPD（-18.658）、MRD（-28.03）和 6FGC（-13.47）结合亲和力遵循 Lipinski 规则 5，并进一步用随机森林决策树预测结果，使用 python 程序的准确率约为 75%。结论：通过计算机模拟方法重新利用该药物对抗 SARS-CoV-2 病毒，揭示了其抗病毒作用。对接研究方法显示了 XP 分数、滑行能量和 MMGBSA 值，这些值是使用人工智能技术构建的深度学习程序预测的。
观点：计算新时代的物理学
量子力学是物理学最基础的领域，20 世纪的大多数发现和发明都源自该领域，在 21 世纪仍发挥着重要作用。量子力学的基础形成于 1900 年至 1930 年之间（普朗克，1943 年；玻尔，1922 年；布罗意，1929 年；海森堡，1933 年；薛定谔，1933 年；狄拉克，1933 年；爱因斯坦，1923 年）。众所周知，每个原子的结构都是由量子力学决定的。量子力学的引入使得人们能够理解宇宙的基本定律，具有重大的经济意义。正如伟大的物理学家保罗·狄拉克在 1929 年所说，原则上，化学可以用量子力学理论来解释。事实上，所有化学和材料科学课程以及物理课程都包含量子力学。物理学传统上启发了其他科学研究领域，并为该领域的进步做出了重大贡献。1950 年至 1960 年间，分子生物学的诞生表明量子力学和物理学（Schrödinger，1944 年；Davies，2008 年）。这启发了生物学家弗朗西斯·克里克、詹姆斯·沃森和莫里斯·HF·威尔金斯利用这些定律发现 DNA（Crick，1962 年；Walt，1962 年；Wilkins，1962 年），以及生物物理学家马克斯·德尔布吕克、阿尔弗雷德·D·赫尔希和萨尔瓦多·E·卢里亚发现与病毒的复制机制和遗传结构相关的内容（Delbrück，1969 年；Hershey，1969 年；Luria，1969 年）。量子力学对于设计固态设备（如晶体管，作为任何电子设备和计算机的构建块）是必不可少的。在量子力学和相对论出现之前，仅使用经典物理学是无法对半导体或任何材料进行合理理解的。所谓的量子电动力学描述了激光和光与物质的相互作用，这归功于量子电动力学的基本工作（Schwinger，1965 年；Feynman，1965 年；Tomonaga，1966 年）。基本粒子物理学
光锥作为量子现象 - tarxiv.org
量子擦除实验通过让延迟事件影响先前记录的、可能广泛分布的经典信息的状态，突破了量子世界与经典世界之间的界限。对于这种令人不安的仅向前因果关系违反的唯一重要限制是，向前依赖信息的分布不能越过过去事件的光锥边界，这一特征确保不会发生因果关系违反——不会重写任何其他人记录的历史。对这一难题的擦除解释需要重写过去记录和分布的信息，这本身就是对因果关系的违反。量子宿命论解释消除了因果重写问题。然而，量子宿命论需要从向前依赖事件的光锥之外详细协调输入，从而严重违反了防止此类事件因果关系违反的同一限制。另一种方法是调用量子擦除的薛定谔猫变体，其中光锥内任意复杂的经典事件都变得依赖于未来事件的量子。与所有薛定谔猫对量子力学的解释一样，这种量子擦除的变体通过丢弃局部经典历史（例如猫身体的信息丰富状态）而违反了因果关系。擦除实验最直接的解释是遵循方程本身的引导，这些方程在纸面上的变换就好像它们的分量与普通的空间和时间限制无关，直到光速对它们施加的限制。将每个量子系统的光锥解释为非时间、非空间单位，其中经典时间和空间没有意义，这会导致多尺度、物质相关的时空定义，其中每个光锥都是一个单一的量子实体。在这样的宇宙中，时间和空间都不是预先存在的、与质量无关的连续体，而是大量不断相互作用和相互限制的量子实体光锥的共识。
一种模拟开放量子系统的随机张量网络方法
2 基础知识 2 2.1 开放量子系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 张量网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 张量网络的数学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.1 近似薛定谔方程 . ...
电子密度：量子计算的忠诚见证人
在这项研究中，我们使用量子计算来证明分子的电子密度的评估。我们还建议电子密度可以是未来量子计算的有效验证工具，这可能证明是用常规量子化学解决方案可以解决的。电子密度的研究对于化学，物理学和材料科学的几个领域至关重要。Hohenberg-Kohn定理规定电子密度独特地定义了电子系统的基态特性。1通过Hellman-Feynman定理2，电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。 3,4是物理科学中最丰富的可观察到的，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。 11作为实验是真理的仲裁者，雄鹿通常会随着电子密度而停止。 重要的是，电子密度可以从X射线衍射和散射数据的完善中重建，例如9使用多极模型，5-8,8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。 13我们工作的一种动机是，实验确定的电子密度可用于测试未来材料的量子计算的准确性。传统计算机的模拟可能是不可行的。 今天，通过常规量子机械计算，例如，通过在某个近似水平上求解Schrödinger方程来获取有关电子分布的信息通常是可取的，更便宜和更快的。1通过Hellman-Feynman定理2，电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。3,4是物理科学中最丰富的可观察到的，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。11作为实验是真理的仲裁者，雄鹿通常会随着电子密度而停止。电子密度可以从X射线衍射和散射数据的完善中重建，例如9使用多极模型，5-8,8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。13我们工作的一种动机是，实验确定的电子密度可用于测试未来材料的量子计算的准确性。传统计算机的模拟可能是不可行的。今天，通过常规量子机械计算，例如，通过在某个近似水平上求解Schrödinger方程来获取有关电子分布的信息通常是可取的，更便宜和更快的。14获得高度准确的计算结果（能量，密度或其他属性）