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无标题
电磁波是所有等离子体（实验室聚变等离子体或天体物理等离子体）的固有组成部分。研究电磁波特性的传统方法依赖于适合在当今经典计算机上实现的麦克斯韦方程的离散化。传统方法对于量子计算实现并不有效——量子计算是一种未来的计算资源，它提供了极快的速度和显著降低计算成本的诱人可能性。本文讨论了与在量子计算机上实现麦克斯韦方程相关的两个主题。第一个主题是制定麦克斯韦方程的量子薛定谔表示，用于在冷、非均匀和磁化等离子体中传播波。这种表示允许幺正、能量守恒、演化，并且很方便地适用于量子计算机的适当离散化。借助这些结果，第二个主题是开发一系列幺正算子，这些算子构成了量子比特格子算法 (QLA) 的基础。 QLA 适用于量子计算机，可在现有的经典计算机上实施和测试，以保证准确性以及计算时间随可用处理器数量的缩放。为了说明麦克斯韦方程的 QLA，我们给出了电磁波包在空间中局部非色散介电介质中传播和散射的时间演化全波模拟结果。
量子处理器上的Zeilinger纠缠
Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态[1]，也称为两个组成型Schr odinger猫，在量子物理学的基础上起着至关重要的作用，更具吸引力的将来的量子技术，例如容差量子量计算[2，3]。大小的扩大和GHz状态的连贯控制对于利用具有实际优势的先进计算任务中的纠缠至关重要，不幸的是，由于GHz国家容易受到噪声的攻击，这构成了巨大的挑战[4，5]。在这里，我们提出了一种一般策略，以创建，保存和操纵大规模的GHZ纠缠，并展示一系列由高层数字量子电路强调的经验。为初始化，我们采用可扩展协议来创建具有多达60个QUAT的真正纠缠的GHz状态，几乎使先前的大小记录翻了一番[6]。为了保护，我们对离散时间晶体（DTC）[7-16]采取了新的视角，最初是用于探索异国情调的非平衡量子问题，并将GHz状态嵌入量身定制的猫疤痕DTC [17]的特征状态[17]以延长其寿命。进行操作，我们用原位量子门切换DTC本征态以修改GHz保护的效果。我们的发现为大规模纠缠建立了一条可行的途径，并进一步强调了超导处理器，作为探索非平衡量子问题和新兴应用的有希望的平台。
实施量子硬币计划
量子力学是研究自然界中最小事物的学科。在 1927 年的索尔维会议上，29 位杰出的物理学家齐聚一堂，讨论当今量子理论的基础。与会者包括阿尔伯特·爱因斯坦、玛丽·居里、马克斯·普朗克、尼尔斯·玻尔和埃尔温·薛定谔。在他们的帮助下，对量子力学的理解使我们能够开发出许多现代技术，包括 MRI 扫描仪、核能、激光、晶体管和半导体 [1]。多年后的 1980 年，利用量子力学原理进行计算的设想应运而生。Benioff [2] 通过提供图灵机的薛定谔方程描述，证明了计算机可以根据量子力学定律运行。1988 年，Yamamoto 和 Igeta 提出了量子计算机的第一个物理实现，它包括经典门的量子等价物 [3]。1991 年，Artur Ekert 发明了基于纠缠的安全通信 [4]。 1998 年，琼斯和莫斯卡在牛津大学建造了一台可运行的 2 量子比特量子计算机 [5]。这是量子算法的首次实验演示。从那时起，量子设备取得了长足的进步。2007 年，瑞士使用量子技术来保护其投票系统 [6]。在日本，2010 年，使用量子密钥加密技术保护了电视会议 [7]。中国铺设了一条 2000 公里长的光纤
量子处理器上的 Zeilinger 纠缠
格林伯格-霍恩-泽林格 (GHZ) 态 [1]，也称为二组分薛定谔猫，在量子物理学的基础中发挥着至关重要的作用，更重要的是，它在容错量子计算等未来量子技术中起着重要作用 [2,3]。扩大 GHZ 态的尺寸和相干控制对于在高级计算任务中利用纠缠具有实际优势至关重要，但不幸的是，这带来了巨大的挑战，因为 GHZ 态易受噪声影响 [4,5]。在本文中，我们提出了一种创建、保存和操纵大规模 GHZ 纠缠的通用策略，并演示了一系列以高保真数字量子电路为基础的实验。对于初始化，我们采用可扩展协议来创建最多 60 个量子比特的真正纠缠的 GHZ 态，几乎是之前大小记录的两倍 [6]。为了实现保护，我们以全新的视角看待离散时间晶体 (DTC) [ 7 – 16 ]，最初用于探索奇异的非平衡量子物质，并将 GHZ 状态嵌入到定制的猫疤痕 DTC [ 17 ] 的特征态中，以延长其寿命。为了实现操控，我们使用原位量子门切换 DTC 特征态，以修改 GHZ 保护的有效性。我们的发现为实现大规模纠缠的相干操作开辟了一条可行的途径，并进一步强调超导处理器是探索非平衡量子物质和新兴应用的有前途的平台。
量子脑网络：透视 - 珍珠
由于量子物理学的起源，人类观察者在波动函数的干扰崩溃中的作用是核心作用。对我们的经典直觉挑战导致了一系列提出的悖论，这主要是由于显微镜量子现象推断了我们独特的宏观人类经验。违反直觉的Gedankenexperments，如Schr odinger的Cat [1]和Wigner的朋友[2]的著名案例，说明了假设量子理论的后果[3]的历史困难。进一步，还提出了关于大脑过程中可及量子现象的风险猜想，特别是为了使人类自由意志，思想模型，决策和意识[4-6]。从这个意义上讲，从硬件和湿软件科学的娱乐性到尖端应用程序，在科学和技术上都是开创性的，人们在人类大脑与量子计算机（QC）之间建立了更紧密的联系。但是，我们对大脑，思想以及意识可能含义的任何理解仍然是基本的。这使得直接将大脑与外部量子设备或量子处理器连接起来很难[7，8]。尽管如此，人工智能（AI）可能会在我们的营救中实现这一原本不可能的任务，在21世纪的这一点上。在过去的几十年中，我们可能会发现自下而上的方法，以考虑生物学特性与量子态的合并。在量子生物学的情况下，可能的量子特征可能解释了光合作用的效率[9]。此外，正在研究神经形态技术以节省能量并增强AI应用[10]。最近，在量子计算机中提出并实现了以生物启发的量子人工寿命[11]，而神经形态量子
![arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日](/simg/5\51260f1baf682b036f8d38e1c4a3d438c1269b51.webp)
arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日
获得与L相关的分数积分的定量矩阵加权估计值，一个自然的理想是在[3，4]中采用这个想法，以稀疏操作员在本地部分中占主导地位，并由最大操作员统治全球部分，但是，与标量相比，与标量相比，与量表相比，又一次的态度并不是一个损失的对象，而不是构成对象，而不是对象，而是对象的构成，则是对对象的构成。这阻止了我们在[3，4]中使用该技术。此外，操作员还有其他临界半径功能因子。因此，以下问题是自然的。问题1：如何获得变形型积分的定量矩阵加权估计值？此外，由更一般的差异操作员替换Schréodinger运营商L，我们可能会面临新的挑战，因为-L产生的半群的内核不能满足任何规律性条件。接下来，即将到来的问题是我们处理的矩阵权重类。根据定理1.2中的权重类别，可能需要新的矩阵权重。问题2：在L的环境中，分别适合于定量矩阵加权估计值和分数类型积分的两重量不平等的矩阵重量和凸起的con。如果存在新的权重，则如何处理这些类别的矩阵权重以获得所需的结论？我们可以找到这些类矩阵权重的一些特征吗？最后，与备注1.6有关，我们还猜想了与L相关的分数积分仍然是正确的。但是，我们认为证明这种猜想还有很长的路要走。问题3：在我们的新环境中，我们可以迈出证明这一猜想的道路吗？
关于对角量子信道
量子信息论形成于近 30 年前，是一个自洽且多学科的研究领域，而它的起源可以追溯到 20 世纪 50 至 60 年代，当时香农信息论的基本思想得到了发展。在量子信息论中，信道及其容量的概念起着核心作用，它们衡量了信道的最终信息处理性能。有关量子信道的全面介绍，请参阅 [1]。量子信道是一种既能传输量子信息又能传输经典信息的通信信道。量子比特的状态就是量子信息的一个例子。量子信道是量子力学框架允许任意输入的最一般的输入-输出关系。从物理上讲，它们从一般开放系统的角度描述空间中的任何传输（例如通过光纤）和/或时间的演变（如量子存储器）。在数学上，它们的特征是线性、完全正映射，在薛定谔图中，以保留迹的方式作用于密度算符。对角量子信道在通信和物理中具有重要应用。有一些关于不同类型对角信道的研究，例如去极化信道[2-4，13]、转置去极化信道[5]和具有恒定 Frobenius 范数的对角信道（去极化、转置去极化、混合去极化经典和混合转置去极化经典）[6]，这些研究在
平行电场和磁场对Rydberg的影响...
我们研究单层Rydberg状态的直接和间接磁脱糖，以及在外部平行电和磁场中的Xenes（硅，德国烯和Stanene）的双层异质结构，垂直于单层和异质结构。我们通过使用Rytova-keldysh的数值整合来计算Rydberg States，1 S，2 S，2 S，3 S，3 S和4 S的结合能，用于直接磁铁电位的电位，用于直接磁铁的潜力，以及Rytova-keldysh和rytova-keldysh和coulombys的潜力。后者允许了解筛查在Xenes中的作用。在外部垂直电场中，Xene单层的屈曲结构导致sublatices之间的潜在差异，从而使电子和孔质量调整磁性能量和磁性能量，以及磁磁相连的同系数（DMCS）。我们报告了电力和磁场对结合能和DMC的能量贡献。通过电力和磁场直接和间接杂志的能量贡献的可调性。还表明，直接激子的DMC可以通过电场调节，并且可以通过电场调谐间接磁性脱位的DMC，并通过HBN层的数量来操纵。因此，可以通过外部电气和磁场以及HBN层的数量来控制电子设备设计的可能性。Xenes单层和异质结构中磁性excitons的结合能和DMC的计算是新颖的，可以将其与实验结果进行比较。
简历
荣誉与奖学金 2018 NVIDIA – 硬件资助 2017 波茨坦大学 – 电子学习奖 2017 埃尔温·薛定谔研究所，维也纳 – 旅行资助 2017 德国学术交流中心 (DAAD) – 旅行资助 2016-2017 波茨坦研究生院/BMBF – “高级教学专业人员”研究员 2016 NVIDIA – 硬件资助 2015 基于认知的音乐信息学研究 (CogMIR) – 最佳演示奖 2015 突出显示音频和音乐研究马拉松 (HAMR)，康奈尔大学 – 最佳代码奖 2014-2015 德国学术交流中心 (DAAD) – 博士后奖学金 2012 Gesellschaft f¨ur Informatik eV – 最佳论文奖提名 2012 奥托冯格里克大学 – 最佳论文奖 2012格里克大学 – 最佳论文奖 2011 年新型凝视控制应用国际会议 – 最佳论文奖 2010 年国际音乐信息检索协会 (ISMIR) – 学生旅行补助金 2007-2010 年德国国家学术基金会 – 研究生奖学金 2006 年奥托冯格里克大学计算机科学学院 – 最佳研究生奖 2001-2005 年德国国家学术基金会 – 奖学金 1998-2000 年萨克森-安哈尔特州 – 继续音乐教育奖学金
dqssa：一种量子启发的解决方案，用于最大化在线社交网络（学生摘要）
引言最大化（IM）问题围绕从社交网络中提取一部分，也称为种子节点的子集（也称为种子节点）。IM的实际应用从流行病学到营销，由于其现实世界中的多样化，它成为研究的人口。先前对IM的研究，尽管在有效种子节点选择方面产生了显着的进步，但由于时间复杂度过多或影响效率低下而产生了良好的发展。为了克服这一点，我们的方法在网络的影响力传播和执行时间之间取得了平衡，这是开发有效的IM算法所必需的。，我们通过合并量子启发的元毛术（MH）（MH），借鉴了量子物理学原理，例如Schr¨odingerWave方程和Delta电位领域（Ross 2019），从而解决了解决方案的问题，并通过合并量子启发的元毛术（MH）来解决局部最佳点（MH）。这些方法产生了令人鼓舞的结果，如随后的部分所述。IM算法遵循一个序列过程，首先使用Louvain算法识别重要的通信结构。在社区内的种子节点的选择是通过称为局部影响估计量或谎言的目标函数来促进的。一旦通过DQSSA从Lie函数获得溶液和其他基线方法，根据Infectim概率超参数的不同基线方法（IC）扩散模型，可用于量化跨图的影响。