“量子传感”描述了使用量子系统,量子特性或量子现象的使用来测量物理量。量子传感器的历史示例包括基于超导量子干扰设备和原子蒸气或原子钟的磁力计。最近,量子传感已成为量子科学和技术领域内的一个独特且快速增长的研究分支,其中最常见的平台是旋转量子,捕获的离子和弹药量。该领域有望在应用物理学和其他科学领域提供新的机会,尤其是在高灵敏度和精度方面。在这篇综述中,我们从感兴趣的实验者的角度对量子传感的基本原理,方法和概念进行了介绍。
在197 AU+ 197 AU中,使用Gemini ++代码的超级别量子分子动力学(URQMD)模型研究了197 AU+ 197 AU在中等能量中的速度分布,集体流量和核停止功率。采用了URQMD模型来模拟重离子碰撞的动态演化,而Gemini ++代码则用于模拟URQMD产生的主要片段的衰减。将计算的结果与Indra和FOPI实验数据进行了比较。发现,速度分布,集体流和核停止功率受到一定程度的影响,尤其是在较低束能量下。此外,当包括顺序衰减效果时,可以更好地再现在研究束能量下的集体流量和核停止功率的实验数据。
在本文中,我们提出了一种名为 AFLR UN 的新型定向模糊测试解决方案,其特点是目标路径多样性度量和无偏能量分配。首先,我们通过维护每个覆盖目标的额外原始地图来开发一种新的覆盖度量,以跟踪击中目标的种子的覆盖状态。这种方法可以将通过有趣路径击中目标的航点存储到语料库中,从而丰富每个目标的路径多样性。此外,我们提出了一种语料库级能量分配策略,确保每个目标的公平性。AFLR UN 从均匀的目标权重开始,并将该权重传播到种子以获得所需的种子权重分布。通过根据这种期望的分布为语料库中的每个种子分配能量,可以实现精确且无偏的能量分配。我们构建了一个原型系统,并使用标准基准和几个经过广泛模糊测试的真实应用程序评估了其性能。评估结果表明,AFLR UN 在漏洞检测方面的表现优于最先进的模糊测试器,无论是数量还是速度。此外,AFLR UN 在四个不同的程序中发现了 29 个以前未发现的漏洞,包括 8 个 CVE。
陆军司令部总部主要官员。美国陆军部队司令部 美国陆军训练与条令司令部 美国陆军物资司令部 美国陆军未来司令部 美国陆军太平洋司令部 美国陆军欧洲与非洲司令部 美国陆军中部司令部 美国陆军北部司令部 美国陆军南部司令部 美国陆军特种作战司令部 军事水面部署与配送司令部 美国陆军太空与导弹防御司令部/陆军战略司令部 美国陆军网络司令部 美国陆军医疗司令部 美国陆军情报与安全司令部 美国陆军刑事调查司令部 美国陆军工程兵团 美国陆军华盛顿军区 美国陆军测试与评估司令部 美国陆军人力资源司令部美国军事学院院长 美国陆军采购支持中心主任 阿灵顿国家公墓院长 美国陆军战争学院院长 美国陆军民事人力资源局局长
在过去十年中,量子计算设备得到了迅速发展。人们付出了巨大的努力,希望通过当前没有纠错功能的噪声量子设备,为有用但经典难解的问题找到量子优势。借助经典计算机,了解噪声量子设备的基本局限性非常重要。对于使用一般经典处理的计算,我们表明,电路深度大于 O (log n ) 的噪声量子设备在任何量子算法中都没有优势。这严格排除了实现著名量子算法的可能性,包括 Shor、Grover、Harrow-Hassidim-Lloyd 和线性深度变分算法。然后,我们研究了噪声量子设备在一维和二维量子比特连接下可以产生的最大纠缠。特别是,对于一维量子比特链,我们展示了 O (log n ) 的上限。这一发现凸显了纠缠增长对量子模拟和可扩展性的限制。此外,我们的结果揭示了实际情况中的经典可模拟性。
在2005年,亚当(Adam)和希瓦恩·拉(Shivaun Ra Q)创立了一家小型企业:fuctem,一个类似于Google购物的比较购物网站。基础表现出了希望。在某一时刻,它被称为英国最好的比较购物场所。,但在2006年6月26日,Google更改了搜索算法,将fundem.com从前三个搜索结果降至70年代。根据所有迹象,Foundem在Google排名中的下降并不是由于质量下降。fistem.com仍然在雅虎和微软的搜索排名中排名第一。但是在搜索引擎优化行业中,据说,如果您想埋葬身体,则将其放在Google的第二页上。和undem也不例外。它不会从Google失去的损失中恢复过来(Manthorpe,2018年)。从某种程度上说,fuctem的故事并不容易:undem声称他们是算法偏见的受害者,并且有充分的文献记录,偏见更普遍地感染了搜索引擎和算法。例如,2017年欧盟发现Google的搜索引擎对自己有利;与竞争对手的比较购物服务相比,Google购物的搜索排名不高,包括Foundem(欧洲委员会,2017年)。(结果为24.2亿欧元)搜索内容也以其他方式偏见。Introna and Nissenbaum(2000)认为,搜索引擎的技术档案不包括强大和较不富有的富裕的声音。Noble(2019)通过返回“黑人女孩”等查询的高度性化结果来探索搜索引擎如何使性别歧视和种族主义永存。除了搜索引擎之外,我们发现了预测性警务软件的偏见,该软件过多地估计了有色人种的犯罪(Lum and Isaac,2016年);雇用对女性候选人资格批准的算法(Barocas and Selbst,2016年);等等。以另一种方式,Foundem的故事非常了不起:在Google的搜索排名中,其创始人启动了“搜索中立性”运动。算法的神经性几乎没有引起关注,尽管大量工作专门用于算法
量子计算和信息在机器人领域的应用最近引起了研究人员的关注。机器人领域一直致力于最小化机器人占用的空间,并使机器人“更智能”。机器人的智能在于它对周围环境和用户输入的敏感性,以及它对它们做出反应的能力。机器人中的量子现象确保机器人占用更少的空间,量子计算能够有效地处理大量信息,从而使机器人更智能。Braitenberg 车辆是一种简单的电路机器人,它根据传感器接收到的输入移动。在此基础上,我们提出了一种量子机器人车辆,它比简单的 Braitenberg 车辆更“智能”,能够理解复杂的情况,并根据存在的障碍物自行导航。它可以检测无障碍路径并相应地自行导航。当有多个可用路径时,它还会从用户那里获取输入。当在地面上别无选择时,它可以将自己空运离地面。由于这些飞行器能够对周围环境做出反应,因此这个想法可用于构建人工生命和遗传算法、太空探索和深地探索探测器,以及成为国防和情报部门的得力工具。
实现可扩展量子计算机面临的最大挑战之一是设计一个物理设备,使每个量子处理操作的错误率保持在较低水平。这些错误可能源于量子操纵的准确性,例如固态量子比特中栅极电压的扫描或光学方案中激光脉冲的持续时间。错误还源于退相干,退相干通常被认为更为关键,因为它是量子系统固有的,从根本上说是与外部环境耦合的结果。将小的量子比特集合分组为具有对称性的簇可能有助于保护部分计算免受退相干的影响。在这项工作中,我们使用 4 级核心和离散旋转对称性的直接概括(称为 ω -旋转不变性)来编码耦合量子比特对和通用 2 量子比特逻辑门。我们将量子误差作为退相干的主要来源,并表明对称性使逻辑操作特别能抵御不合时宜的各向异性量子比特旋转。我们提出了一种可扩展的通用量子计算方案,其中核心充当量子计算晶体管(简称量子电阻)的角色。通过将量子电阻与引线进行隧道耦合,可以实现初始化和读出。外部引线被明确考虑在内,并被认为是另一个主要的退相干源。我们表明,通过调整量子电阻的内部参数,可以动态地将量子电阻与引线解耦,从而赋予它们作为可控量子存储单元所需的多功能性。通过这种动态解耦,量子电阻内的逻辑运算也可以对称地免受参数中无偏噪声的影响。我们确定了可以实现 ω -旋转不变性的技术。我们的许多结果可以推广到更高级别的 ω -旋转不变系统,或适用于具有其他对称性的集群。
在过去 30 年中,探索强相互作用理论或量子色动力学 (QCD) 的相结构一直是相对论核物理的主要目标之一 [1]。尤其是 AGS(EOS 合作 [2])、CERN 的 SPS(NA49 [3] 和 Shine 合作 [4])以及后来的 RHIC-BES 计划(STAR 合作 [5])都试图寻找解除禁闭开始的明确信号。在实验方面,未来几年,我们将利用达姆施塔特和杜布纳的新设施,即 FAIR 项目 [6] 和 NICA 项目 [7] 继续进行这项搜索。在理论方面,由于缺乏对与 QCD 相变碰撞的定量预测和高质量的数值模拟 [8],对解除禁闭开始的搜索受到困扰。虽然这听起来可能令人惊讶,但不幸的是,在 FAIR/NICA 体制下,大多数重离子碰撞输运模拟都不允许包含相变,因此最多只能提供背景动力学 [9](一个值得注意的例外是 [10])。相反,相对论流体动力学模拟可以通过在有限重化学势下加入相变来提供新的见解,因为这种能量是必需的。流体动力学模型在核碰撞模拟中的应用历史悠久 [11– 15]。这种方法的优势在于,除了局部热平衡的基本模型假设外,基本上只有具体状态方程的选择作为物理输入。在低能级,描述弹丸和靶核相互作用的单一流体的流体动力学图像早已被用来研究定向流等集体效应以及这些效应对核状态方程的依赖性(参见,例如 [13, 14, 16])。然而,在低能重离子碰撞的纯流体动力学描述中,很少分析次级粒子的光谱,一个显著的例外是 [17] 的双流体模型方法。另一方面,在高碰撞能量下,流体动力学模型被发现适用于
1 沙特阿拉伯宰赫兰法赫德国王石油矿产大学 KACARE 能源研究与创新中心 2 沙特阿拉伯宰赫兰法赫德国王石油矿产大学电气工程系