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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
MOF薄膜的可逆和不可逆的激光干扰模式
摘要：薄膜上和晶体内部的激光干扰图案是今天创建用于光学数据处理所需模式的功能强大的工具。在这里，我们分别通过水解吸和热分解过程在金属有机框架（MOF）薄膜上表现出可逆和不可逆的激光干扰。已经实现了不可逆的干扰模式，其带有高达5 µm的条带的不可逆转的干扰模式已经实现，并且使用共焦拉曼和反射光谱以及原子力显微镜表征了其形态。我们透露，将干扰最大值之间的距离从10.5降低到MOF的5 µm记录，使不可逆模式的表面粗糙度增加了10倍。另一方面，可逆的激光模式提供了可变光学对比度的完全无损的效果。获得的实验结果为使用MOF晶体作为光敏材料的模板图中所需模式的模板图中的光敏材料开放了前景。
绿色建筑中使用可逆燃料电池和可充电电池的储能系统的技术经济分析
近年来，绿色节能建筑得到了更广泛的认可，因为它们能够节约能源，在某些情况下，还可以利用屋顶光伏太阳能电池或其他可再生能源发电。这些建筑面临的主要挑战之一是拥有经济的储能系统 (ESS)，以减少电力削减的影响。本文提出了一个技术经济模型，用于评估和比较与独立光伏系统相关的三种储能技术，即锂离子 (Li-ion) 电池 (LIB)、质子交换膜可逆燃料电池 (PEM RFC) 和可逆固体氧化物电池 (RSOC)。该模型考虑了所考虑系统的退化，同时使用平准化储能成本 (LCOS) 指标评估其经济性。通过位于加利福尼亚州洛杉矶的典型商业建筑案例研究，说明了该模型的功能。不考虑退化的情况下，PEM RFC 的最终 LCOS 水平为 41.73 ¢/kWh，RSOC 为 28.18¢/kWh，LIB 为 25.85¢/kWh。另一方面，考虑到退化，第一年末的最终 LCOS 水平为 PEM RFC 的 41.79 ¢/kWh，RSOC 为 28.29¢/kWh，LIB 为 27.35¢/kWh。敏感性分析表明，三种考虑的 ESS 的 LCOS 对资本成本、寿命、折现率和往返效率的变化很敏感。此外，沿极化曲线的变化表明 PEM RFC 的配置最有效（效率最高，LCOS 最低）。研究表明，锂离子电池和燃料电池具有经济吸引力，有助于长期提高电网的可靠性和弹性，尽管它们容易退化。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于羧胺动态可逆键的快速自修复柔性导热Al2O3@硅氧烷复合材料
由于其导热系数如此之高（30 W mK 1 ），因此来源广泛、价格低廉并且适合于批量填充。它应用于目前商业化的TIM（例如导热垫片和导热凝胶）以提高导热系数。然而，传统的热固性Al 2 O 3 /PDMS复合材料在使用过程中容易受损出现裂纹，损坏后材料的导热系数或其他功能会降低。自修复的概念来自于自然生物的愈合过程。材料在自我修复之后可以保持其性能。如果这些TIM具有自修复能力，可以自动修复其受到的损伤，将有助于长期使用以及增强可靠性和耐用性。材料固有的自修复能力主要通过动态可逆键实现，例如二硫键、20,21 Diels-Alder 反应、22,23
基于羧胺动态可逆键的快速自修复柔性导热Al2O3@硅氧烷复合材料
由于其导热系数如此之高（30 W mK 1 ），因此来源广泛、价格低廉并且适合于批量填充。它应用于目前商业化的TIM（例如导热垫片和导热凝胶）以提高导热系数。然而，传统的热固性Al 2 O 3 /PDMS复合材料在使用过程中容易受损出现裂纹，损坏后材料的导热系数或其他功能会降低。自修复的概念来自于自然生物的愈合过程。材料在自我修复之后可以保持其性能。如果这些TIM具有自修复能力，可以自动修复其受到的损伤，将有助于长期使用以及增强可靠性和耐用性。材料固有的自修复能力主要通过动态可逆键实现，例如二硫键、20,21 Diels-Alder 反应、22,23
K、Ca修饰超高可逆储氢4-6-8
图 4. (a) 孤立 K 原子的 s 轨道 (b) BPS + K 结构的 Ks 轨道 (c) 孤立 Ca 原子的 s 轨道 (d) BPS + Ca 结构的 Ca-s 轨道的分态密度。费米能级设定为 0 eV。
使用基于CRISPR的设计器外显子插入
使用基因编辑技术将大型DNA片段的精确精确插入到体细胞中，以标记或修饰内源性蛋白质仍然具有挑战性。由非同源末端连接途径产生的非特异性插入/删除（Indels）使过程容易出错。此外，插入物不容易移动。在这里，我们描述了一种称为Crisp R介导的E Xon（Crispie）的方法，该方法可以使用基于CRISPR/CAS9的编辑精确，可逆地标记内源性蛋白质。crispie插入了设计器供体模块，该模块由编码内含子序列的蛋白质序列的外显子组成，并将其内含子序列置于目标基因的内含子位置。插入连接处的Indels将被剪接，而mRNA几乎没有错误。我们使用Crispie在体内在哺乳动物神经元中荧光标记内源性蛋白，并以前未能达到的效率。我们证明了此方法广泛适用，并且以后可以轻易删除插入物。Crispie允许具有高保真，效率和灵活性的蛋白质序列插入。
KRAS很容易受到细胞中可逆Switch-II袋装的互动
1。Promega Corporation。2800 Woods Hollow Road，威斯康星州麦迪逊，美国53719，美国2。 霍华德·休斯医学院蜂窝和分子药理学系，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州94158，美国3。 这些作者同样贡献2800 Woods Hollow Road，威斯康星州麦迪逊，美国53719，美国2。霍华德·休斯医学院蜂窝和分子药理学系，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州94158，美国3。霍华德·休斯医学院蜂窝和分子药理学系，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州94158，美国3。这些作者同样贡献
Oric-114，一种口服的可生物利用性，不可逆的激酶抑制剂，具有较高的脑穿透性特性，并且在临床前研究中具有增强的效力。
Melissa R. Juuntilla IS，Jason E. Long AT，Robert Warne IS，Sungwwan Kim B，Yunho Lee C，Hwan Kim B，Juhee Kong C，Juhee Kong C，Jyoon Seok b Kim B，Hwan Geun Choi D，Nam Doo Kim C，Tatiana Zavorotinscare is，Xi Chen is，Matthew Panuwat IS，Jessica Sun IS，Jae H. Chang Is，Lori S. Friedman，
用于最佳量子可逆电路合成
量子计算是一个新兴新兴的计算环境，最近从硬件和软件的角度完全利用了其高计算能力，吸引了激烈的研究兴趣。特别是，已经尝试通过有效的量子电路合成量子计算算法中的错误。在这项研究中，我们提出了优化模型的应用，用于合成具有最低实施成本的量子电路，以通过形成更简单的电路来降低错误率。我们的模型具有独特的结构，将电弧子集选择问题与常规多商品网络流模型结合在一起。该模型用多个控制Toffoli门靶向电路合成，以实现布尔可逆函数，这些功能通常用作许多量子算法中的关键组件。与以前的研究相比，所提出的模型具有统一但直接的结构，用于利用量子门的操作特征。我们的计算实验显示了所提出的模型的潜力，与先前的研究相比，获得量子成本较低的量子电路。所提出的模型还用于利用可逆逻辑的其他各个领域，例如低功率计算，容忍故障的设计和DNA计算。此外，我们的模型可以应用于基于网络的问题，例如物流分布和时间阶段网络问题。