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具有颜色和图案控制的抗合性全息液晶凝胶
液晶（LC）全息光栅用于多种光学应用，包括安全性，密码学，数据固定，光学过滤器和显示器。1–3通过两种相干激光束的干扰，将全息光栅放入LC，单体和引发剂的混合物中，这些激光束在单体和液晶的混合物中形成了空间调节的折射率变化。文献中已经报道了两种类型的全息图案液晶光栅：传播和反射光栅。在传输光栅中，两个相干激光束在同一样品区域上通过样品传输。对于反射光栅，将两个梁暴露于相反的样品平面，从而形成平行于样品表面的层结构。据报道，分层的液晶光栅是policryps（聚合物液晶聚合物切片）4-7或全息图
存在反作用时混沌与关联特性的全息研究
在本研究中，我们进行了全息研究，以估计反作用对形成热场双态 (TFD) 的两个子系统之间的相关性的影响。每个子系统都被描述为强耦合的大 N c 热场理论，而赋予它的反作用则源于均匀分布的重静态夸克。我们在此考虑的 TFD 状态全息地对应于两个 AdS 黑洞的纠缠态，每个黑洞都由均匀分布的静态弦变形。为了在存在反作用的情况下对两个纠缠边界场理论之间的相关性进行全息估计，我们计算了反作用永恒黑洞中的全息互信息。早期扰动的后期指数增长是边界热场理论中混沌的标志。利用对偶体积理论中的冲击波分析，我们通过计算全息蝴蝶速度来表征这种混沌行为。我们发现，由于依赖于反作用参数的修正项，蝴蝶速度有所降低。早期扰动的后期指数增长会破坏双边关联，而反作用总是有利于双边关联。最后，我们计算了纠缠速度，它本质上编码了两个边界理论之间关联的破坏率。
用两光子全息光遗传学探测神经代码
光遗传学在神经科学家如何询问大脑功能方面涉及一场革命。由于技术局限性，大多数光遗传学研究采用了低空间分辨率激活方案，从而限制了可以进行的扰动类型。然而，更精细的空间尺度上的神经活动操作对于更充分理解神经计算可能很重要。在空间上精确的多光子全息光遗传学有望应对这一挑战，并打开许多以前无法实现的新型实验。更具体地说，通过提供在功能定义的神经元合奏中重现极其特定的神经活动模式的能力，多光全息光遗传学可以使神经科学家能够揭示神经代码的基本方面，以实现感觉，认知和超越已达到的行为。本综述总结了多变量全息光遗传学的最新进展，这些遗传学大大扩展了其能力，突出了出色的技术挑战，并概述了可以执行的实验类别以测试和验证脑功能的关键理论模型。多光子全息光遗传学可以通过帮助结束实验性和理论神经科学之间的循环，从而显着加速神经科学发现的速度，从而导致对神经系统功能和障碍的基本新见解。
利用双光子全息光遗传学探测神经代码
光遗传学引发了神经科学家研究大脑功能的革命。由于技术限制，大多数光遗传学研究都采用了低空间分辨率激活方案，这限制了可以进行的扰动类型。然而，在更精细的空间尺度上操纵神经活动可能对更全面地了解神经计算非常重要。空间精确的多光子全息光遗传学有望解决这一挑战，并开辟了许多以前不可能实现的新实验类型。更具体地说，通过提供在功能定义的神经元集合中在空间和时间上重建极其特定的神经活动模式的能力，多光子全息光遗传学可以让神经科学家揭示感觉、认知和行为神经代码的基本方面，而这些方面此前是无法实现的。本综述总结了多光子全息光遗传学的最新进展，这些进展大大扩展了其功能，强调了突出的技术挑战，并概述了它可以执行的实验类型，以测试和验证大脑功能的关键理论模型。多光子全息光遗传学可以帮助关闭实验和理论神经科学之间的循环，从而显著加快神经科学发现的步伐，从而对神经系统功能和疾病带来全新的根本性见解。
使用数字差分全息显微镜和机器学习对昆虫细胞增殖和杆状病毒感染的实时监测
1。Luckow VA，萨默斯医学博士。杆状病毒表达载体发展的趋势。生物技术。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。 1038/nbt0188-47 2。 Possee Rd。 杆状病毒作为基因表达载体。 Annu Rev Micro-Biol。 1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 10（5）：428-433。 doi：10.1016/s0958-1669（99）00005-1 4。 Pijlman GP。 包裹的病毒样颗粒作为针对病原藻病毒的疫苗。 生物技术j。 2015; 10（5）：659-670。 doi：10.1002/ biot.201400427 5。 杆状病毒表达系统的机会和挑战。 J Invertebr Pathol。 2011; 107（增刊）：S3-S15。 doi：10.1016/j.jip.2011.05.001 6。 Kost TA，Condrey JP，Jarvis DL。 杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞中蛋白质表达的多功能载体。 nat生物技术。 2005; 23（5）：567-575。 doi：10.1038/nbt1095 7。 rold〜AO A，Mellado MCM，Castilho LR，Carrondo MJT，Alves PM。 疫苗发育中的病毒样颗粒。 专家Rev疫苗。 2010; 9（10）：1149-1176。 doi：10.1586/erv.10.115 8。 Cox M.现代技术：首选的生物安全策略？ vaccin。 2017; 35（44）：5949-5950。 doi：10.1016/j.vaccine.2017.03.0489。VanOosten L，Altenburg JJ，Fougeroux C等。 mbio。 2021; 12：e0181321。 n Engl J Med。1988; 6（1）：47-55。 doi：10。1038/nbt0188-47 2。Possee Rd。杆状病毒作为基因表达载体。Annu Rev Micro-Biol。1988; 42：177-199。 doi：10.1146/annurev.mi.42.100188.001141 3。 Kost T.重组杆状病毒作为昆虫和哺乳动物细胞的表达载体。 Curr Opin Biotechnol。 1999; 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34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测2009; 27（1）：26-34。 doi：10.1038/nbt0109-26 12。Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。 J IND微生物生物技术。 2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测Kiviharju K，Salonen K，Moilanen U，Meskanen E，Leisola M，EerikäinenT。生物反应器种植中的在线生物量测量：两个在线探针的比较研究。J IND微生物生物技术。2007; 34（8）：561-566。 doi：10.1007/s10295- 007-0233-5 13。 Carvell JP，Dowd JE。 使用放射频率阻抗在线测量和控制细胞培养生产过程中的可行细胞密度。 细胞技术。 2006; 50（1 - 3）：35-48。 doi：10。 1007/s10616-005-3974-x 14。 Ude C，Schmidt-Hager J，Findeis M，John GT，Scheper T，BeutelS。在户外生物群传感器的应用中，在光学多感官平台中的应用原型用于生物技术相关的增长监测2007; 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德西特时空来自全息平面......
全息原理认为，体空间的自由度 (DoF) 被编码为边界量子场系统的信息 [1, 2, 3]。该原理的已知例子有黑洞熵 [4, 5, 6, 7] 和 d + 2 维反德西特时空/d + 1 维共形场论 (AdS d +2 /CFT d +1 ) 对应关系 [8, 9, 10, 11]。在发现 AdS d +2 /CFT d +1 对应关系中的全息纠缠熵的 Ryu–Takayanagi 公式 [12, 13, 14, 15] 后，多尺度纠缠重正化假设 (MERA) [16, 17] 被提出作为该公式背后的体量子纠缠的全息张量网络 (HTN)，其中 d = 1 为零温度 [18, 19]。这里，MERA 是通过解纠缠器层（对我们而言是二分量子比特门）和粗粒化器层（等距）的半无限交替组合对量子比特中边界 CFT 2 的量子基态进行实空间重正化群变换 [16, 17]。MERA 是一个尺度不变的张量网络。基于对 HTN 的初步研究 [18, 20, 21]，本文作者对 HTN 进行了经典化 [22, 23, 24, 25]。其中，HTN 的经典化是指在 HTN 中采用单量子比特的第三 Pauli 矩阵作为超选择规则算子 [25]。即，作用于 HTN 的希尔伯特空间的量子力学可观测量需要与第三 Pauli 矩阵交换，并根据这种交换性进行选择。HTN 经典化后，经典化全息张量网络 (cHTN) 的量子态对于所选可观测量在第三 Pauli 矩阵的特征基上没有量子干涉，因此等价于经典混合态，即第三 Pauli 矩阵乘积特征态的统计混合，
黑洞蒸发的简单全息模型
摘要：最近有几篇论文表明，纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而，这些论文的分析有一个相当令人费解的特点：所有计算都是使用体动力学进行的，而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学，但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案？在本文中，我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解，其中霍金辐射的类似物按预期净化自身，这种净化由纠缠楔分析重现。此外，光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释：与迄今为止提出的模型不同，这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的：它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中，都无需考虑体积量子校正：经典极值表面足以完成这项工作。我们认为，我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比，但我们也强调，任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
无效无限摘要内容的全息性
我们认为，在四维渐近性的量子重力理论中，可以从未来无效的未来无效范围内的无限端邻域获得所有有关无质量激发的信息，并且不需要未来所有的无效观察结果。此外，尽管相反不正确，但也可以从附近任何早期削减的观察值中获得有关未来无效的未来零事物的所有信息。我们为这两个断言提供了独立的论点。与过去无效的相似陈述相似。这些陈述对信息悖论具有直接的影响，因为它们表明该状态的细粒度von neumann熵定义在未来无效的一部分（-∞，u）上的段（-∞，u）与u独立于u。这与经常出现的页面曲线大不相同，有时该熵有时会服从。我们将结果与在黑洞蒸发的上下文中对页面曲线的最新讨论进行了对比，并讨论了我们的结果与其他全息含量侵蚀空间的关系的关系。
黑洞蒸发的简单全息模型
摘要：最近有几篇论文表明，纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而，这些论文的分析有一个相当令人费解的特点：所有计算都是使用体动力学进行的，而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学，但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案？在本文中，我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解，其中霍金辐射的类似物按预期净化自身，这种净化由纠缠楔分析重现。此外，光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释：与迄今为止提出的模型不同，这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的：它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中，都无需考虑体积量子校正：经典极值表面足以完成这项工作。我们认为，我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比，但我们也强调，任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
群场论与全息张量网络
凝聚态理论中的张量网络算法 [1-5] 最近在量子引力领域产生了巨大影响，成为研究普朗克尺度时空性质及其全息特性的有力新工具。在 AdS/CFT 框架中，Ryu-Takayanagi 公式与几何/纠缠对应 [6-9] 相结合，导致了一种新的全息对偶构造方法，如今由 AdS/MERA 猜想 [10] 进一步捕获，该猜想建议将量子多体边界态的辅助张量网络分解的几何解释为对偶体几何的表示 [11,12]。张量网络在此意义上的使用产生了一种新的构造方法 [13]，其中某些全息理论的关键纠缠特征可以通过张量网络状态类来捕获。在量子引力的非微扰方法中，包括圈量子引力（LQG）和自旋泡沫模型[14-17]及其在群场论（GFT）方面的推广[18-20]，前几何量子自由度被编码在随机组合自旋网络结构中，用SU（2）的不可约表示标记，并在每个节点上赋予规范对称性。此类自旋网络态可理解为特殊的对称张量网络[21,22]，张量网络技术已在量子引力领域得到广泛应用[23-26]。在半经典层面上，离散时空和几何与此类结构自然相关，其量子动力学与（非交换的）离散引力路径积分相关[27-30]。悬而未决的问题是展示连续时空几何和广义相对论动力学如何从具有相同前几何自由度的全量子动力学中诞生，这实际上将量子时空描述为一种特殊的量子多体系统[31-33]。从这个意义上说，张量网络技术已广泛应用于圈量子引力背景下的自旋泡沫重正化问题[23-26]，以及用于分析自旋网络纠缠结构的定量工具，并寻找具有与半经典解释中的良好几何兼容的关联和纠缠特性的自旋网络态类。最近，张量网络表示方案已被用于提取自旋网络态非局域纠缠结构的信息，并在背景独立的情况下理解局域规范结构对全息纠缠的普适标度特性的影响[34]。沿着这条思路，一些作者在 [ 35 ] 中定义了随机张量网络和群场论 (GFT) 状态之间的精确词典，并以此为基础在非微扰量子引力背景下首次推导了 Ryu-Takayanagi 公式 [ 6 ]。该字典还在对 GFT 状态进行不同限制的情况下，暗示了 LQG 自旋网络状态与张量网络之间的对应关系，以及随机张量模型 [ 36 ] 与张量网络之间的对应关系。总结上述字典，GFT 状态定义了具有场论公式和量子动力学的（广义）规范对称张量网络。GFT 张量的场论性质提供了一种自然的随机解释，尽管它对应的概率测度通常与标准随机张量网络模型的概率测度不同。此外，GFT 网络的主要特征——晶格拓扑、张量序、键维数——不是固定的，而是由所考虑的特定 GFT 模型动态诱导的。从这个意义上说，GFT 定义了通常张量网络的广义。因此，GFT 定义的张量网络的关联函数将在很大程度上取决于模型的选择。如 [ 35 ] 所示，标准随机张量网络模型与 GFT 张量网络之间的相似性在非相互作用 GFT 理论的最简单情况下尤其明显，其中理论的传播子诱导最大纠缠