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量子纠错码及其几何结构
这是一篇说明性文章，旨在向读者介绍量子纠错的底层数学和几何学。存储在量子粒子上的信息会受到环境噪声和干扰的影响。量子纠错码可以消除这些影响，从而成功恢复原始量子信息。我们简要描述了理解量子纠错工作原理所需的量子力学背景。我们继续构建量子码：首先是量子比特稳定器码，然后是量子比特非稳定器码，最后是具有更高局部维度的码。我们将深入研究这些代码的几何学。这使我们能够有效地推导出代码的参数，推导出具有相同参数的代码之间的不等价性，并提供了一个推导出某些参数可行性的有用工具。我们还包括关于量子最大距离可分离码和量子 MacWilliams 恒等式的部分。
用于下一代超导接触几何形状...
石墨烯器件中的量子霍尔效应最近允许使用稳健的电阻平台（ R H = R K /2 = h /2 e 2 ）作为欧姆的计量实现 [1]。未来传播欧姆的途径之一是通过构建能够提供多个量化电阻值的量子霍尔阵列电阻标准 [2]– [6]。在制造此类网络之前，必须降低接触和互连处的累积电阻。在本研究中，使用四端和两端方法测量和比较了外延石墨烯器件的量化霍尔电阻 (QHR)。当应用超导多串联接触时，不希望的电阻显著降低。这些新的设备接触几何形状和成分为下一代电阻标准的设计开辟了新途径。
量子误差校正代码及其几何
摘要。这是一篇旨在向读者介绍量子误差校正的数学和几何形状的说明性文章。存储在量子粒子上的信息受环境的噪声和干扰。quantum-tum误差校正代码允许否定这些效果，以便成功恢复原始量子信息。我们训练会描述必要的量子机械背景，以便能够理解量子误差校正的工作原理。我们继续构建量子代码：第一个Qubit稳定器代码，然后是Qubit非稳定器代码，并在最终代码上具有较高的局部尺寸。我们将深入研究这些代码的几何形状。这允许人们推导代码效率的参数，推断具有相同参数的代码之间的不等性，并为推论某些参数的可行性提供了有用的工具。我们还包括量子最大距离可分离代码和量子MacWilliams身份的部分。
量子比特的对称性和几何形状及其用途
摘要：对称性 SU(2) 及其几何布洛赫球渲染已成功应用于单个量子比特（自旋-1/2）的研究；然而，尽管此类系统对于量子信息处理至关重要，但将此类对称性和几何扩展到多个量子比特（甚至只有两个）的研究却少得多。在过去的二十年里，两种具有独立出发点和动机的不同方法已被结合起来用于此目的。一种方法是开发两个或更多量子比特的酉时间演化以研究量子关联；通过利用相关的李代数，特别是所涉及的汉密尔顿量的子代数，研究人员已经找到了与有限射影几何和组合设计的联系。几何学家通过研究射影环线和相关的有限几何，得出了平行的结论。本综述将量子物理学的李代数/群表示视角和几何代数视角结合在一起，以及它们与复四元数的联系。总之，这可以看作是费利克斯·克莱因的埃尔朗根对称和几何纲领的进一步发展。特别是，两个量子位的连续 SU(4) 李群的十五个生成器可以与有限射影几何、组合斯坦纳设计和有限四元群一一对应。我们考虑的非常不同的视角可能会为量子信息问题提供进一步的见解。扩展适用于多个量子位，以及更高自旋或更高维度的量子位。
量子纠错码及其几何结构
摘要。这是一篇说明性文章，旨在向读者介绍量子纠错的底层数学和几何学。存储在量子粒子上的信息会受到环境噪声和干扰的影响。量子纠错码可以消除这些影响，从而成功恢复原始量子信息。我们简要介绍了必要的量子力学背景，以便能够理解量子纠错的工作原理。我们继续构建量子码：首先是量子比特稳定器码，然后是量子比特非稳定器码，最后是具有更高局部维度的码。我们将深入研究这些代码的几何形状。这使我们能够有效地推导出代码的参数，推导出具有相同参数的代码之间的不等价性，并提供了一个推导出某些参数可行性的有用工具。我们还包括关于量子最大距离可分离码和量子 MacWilliams 恒等式的章节。
探测量子网络几何形状的光谱维度
摘要我们考虑了一个开放量子系统的环境，该系统由“量子网络几何形状”（QNGF）（QNGF）描述，其中节点是耦合的量子振荡器。QNGF的几何性质在网络的拉普拉斯矩阵的光谱特性中反映出来，该特性显示有限的光谱维度，还确定了QNGF的正常模式的频率。我们表明，可以通过将辅助开放量子系统耦合到网络并探测低频制度中的正常模式频率来间接估计一个先验的未知光谱维度。我们发现网络参数不会影响估计值；从这个意义上讲，它是网络几何形状的属性，而不是振荡器裸露频率或恒定耦合强度的值。数值证据表明，估计值对高频截止的小变化以及嘈杂或缺失的正常模式频率都具有牢固的变化。我们建议将辅助系统与一个具有随机耦合强度的网络节点的子集搭配，以揭示和解决正常模式频率的足够大的子集。
可扩展的磁体几何形状增强了磁性纳米载体的肿瘤靶向性
靶向药物输送系统旨在提高靶组织或器官的治疗效果，同时降低全身输送相关的脱靶毒性。磁性药物靶向已被证明是一种有效的策略，它利用磁场和氧化铁载体在体内操纵治疗剂。然而，目前磁体的有效靶向范围将这种方法限制在小动物实验或人体浅表部位。在这里，我们生产出可临床转化的磁体设计，能够增加组织对磁场和场梯度的暴露，从而增加载体的积累。首先使用简单的血管流动系统在体外评估氧化铁纳米粒子的捕获效率。其次，使用一系列不同的磁体设计在体内评估磁靶向后这些粒子的积累。我们观察到，与传统的 1 T 圆盘磁体相比，我们的定制磁体的有效靶向深度增加了 4 倍。最后，我们表明这种磁铁可以轻松扩展到人体尺寸比例，并有可能将 100 纳米粒子瞄准人体特定位置 7 厘米深处。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
对电动汽车中使用的不同电池几何形状的比较研究
1巴西里奥格兰德大学（University of Rio Grande Do Sul）2国际应用系统分析研究所（IIASA），奥地利 *通讯作者，电子邮件：nunn@iiasa.ac.at收到：2023年10月1日|接受：2023年12月4日|在线发布：2023年12月28日摘要：本文对当前和未来的电动汽车电池几何形状进行了综述，因为关于文献中的性能标准，很少有比较。通过这些考虑，本文试图通过比较不同几何形状的商业电池来填补这一空白。首先，介绍了每个电池的规格（在制造商的网站或专业媒体中找到）。然后，使用多属性实用程序理论（MAUT）方法考虑了两个不同的应用，考虑了两个不同的应用：经济和性能车。通过该分析，刀片电池以两种应用的评分提供了最佳的总体性能。圆柱形几何形状随后是适合性能车辆的评级，而小袋的几何形状随后显示出在经济驱动的车辆中使用的希望。最后，通过评估每个电池在商用车中的应用来进行案例研究。发现，与新技术相比，任何研究标准的改进潜力都是巨大的。尤其是，许可袋电池（SION）在范围和重量比率方面表现出最佳性能，而4680个圆柱电池（Panasonic）和刀片电池（BYD）分别在容量和容量和容量比率的比率方面表现出色。关键字：多动用效用理论，电池几何，电动汽车，案例研究，绩效标准1介绍1，由于需要减少二氧化碳的排放（Coelho，Meneguelo and Chaves，2022; Viana and Chaves; Viana and Chaves; Viana and Asencios，2022），因此对自动型制造商的动力构成了替代技术的日益增长Al。，2020）或使用生物和替代燃料（Simões，Romeiro和Kurita，2021; De Araujo等，2022）。最高的投资似乎是电动汽车（Kester等，2020;Skjølsvoldand Ryghaug，2020年）。从这些投资中受益的领域是将电池用作结构组件（Dionisi，Harnden和Zenkert，2017年； Carlstedt和ASP，2020年）和新材料的开发（Yang等，2020; Mahmud et el。，2022）。的重点仍然放在改善锂电池的当前技术上，这些技术具有良好的性能和巨大的商业潜力（Liu等，2017； Hamed等，2022）。更传统的圆柱和棱柱形细胞与一些最近开发的几何形状共享空间（例如小袋和叶片电池），而其他一些仍处于实验阶段（例如结构电池）。尽管可用的电池配置越来越多，但目前没有标准或立法影响要使用的几何形状（Sankaran和Venkatesan，2021年）。
在环境分析中具有各种几何形状的固相微没分萃取的最新进展
可持续方法与化学家特别相关，化学家可以在实验室和工业环境中实施“绿色化学”原则，以最佳利用资源。结果是，“绿色分析化学”或GAC于1999年出现，并广受欢迎，迅速成为化学科学中常用的术语。在同一领域发表了几篇研究论文，高度阐明了该理论的重要性。GAC强调了分析方法的每个阶段的环保样品制备技术的使用。2它也强调了“ 3RS”原则。该原理涉及用更绿色的替代品代替有害溶剂，减少所用溶剂的数量和数量，并尽可能地回收溶剂。通过遵循这些原则，GAC最大程度地减少了对环境的有害影响，因为在样品制备过程中使用了较少的溶剂，并促进了使用自然资源进行广泛研究。3
MetalHawk：通过人工神经网络增强金属配位几何的分类
摘要：金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡，这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此，我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk )，这是一种基于机器学习的方法，通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类，这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明，CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类，对于 CSD 沉积的金属位点，平衡准确度等于 96.51%。我们还发现，CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类，在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%，在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外，我们报告的证据表明，CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标，表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。