XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscattering
格子 Schwinger 模型中的实时散射
散射实验是探索基础物理的成熟工具。特别是，碰撞实验可以产生高能和稀有粒子，从而研究它们的相互作用。对此类过程的解释需要精确的理论预测，而这往往涉及无法从图解微扰论中提取的贡献。例如，对于强子碰撞就是这种情况，量子色动力学 (QCD) 的非微扰效应可能发挥重要作用 [1]。解决此类非微扰区域的最有力工具是格点规范理论 (LGT)，即规范场论的离散形式 [2]。使用量子蒙特卡罗 [3,4] 等先进的数值方法，LGT 已经能够成功探索强耦合现象，例如 QCD 中的强子谱，但实时动态是一个挑战。尽管最近取得了进展 [5]，但目前还无法精确计算散射过程，这也是促使人们寻找替代技术的原因之一 [6]。近年来，量子方法揭示了探索基础物理的潜在替代方法（参见 [7 – 13] 的评论）。他们的核心重点是 LGT，它似乎也是对
16O+92Zr反应的准弹性散射截面
如今，围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒，并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实，聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布，聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出，可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外，大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布，并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知，聚变过程可以用穿透概率来解释，基于量子力学隧穿，而准弹性散射与反射概率有关。重离子准
用中子散射在双原子气体
migdal效应[1]，其中核散射在理论上诱导了原子，分子或固体中的电子激发，但从未在实验中得出结论。主要的挑战是与弹性散射相比非常小的速率，结合了将原发性米格达事件与普通弹性核削减后的二次电子激发或电离的难度。已经提出了Migdal效应来搜索子GEV暗物质，以此作为一种通过电子激发信号逃避核后坐力阈值的方法[2-16]，但首先必须使用标准模型探针观察到这种效果以校准它[17-21]。在本文中，是出于与暗物质检测相关的分子migdal效应的最新发展的动机[22]，我们提出了一个新概念来测量Migdal效应。低能（〜100 eV）中子束用于通过分子气中的核散射（例如碳一氧化碳（CO））诱导结合的Migdal转变，概率约为每个中子散射事件，导致紫外线的发射和可见光子的发射
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的生成模型，其样品是使用共同统计量（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。
基于效率的 - 型 - 基于模型-DNA-nano ...
X射线衍射（XRD）是一种直接且强大的表征技术，可提供有关晶格结构和晶体材料中远程顺序的详细信息。近几十年来，由于在线晶体结构数据库的出现，可用的晶体结构数据库的出现，现场和操作方法的使用增加以及可访问用户可访问的光束线。新的数据还催生了越来越多的机器学习（ML）来构建已建立分析的高通量替代物，或从大型数据集中提取模式。然而，XRD光谱已通过Rietveld的细化已解决了多年，而大多数ML技术只是物理 - 非替代的复杂统计评估方法。数据分析与潜在物理学之间的差异可能导致结论不正确和/或限制ML技术的广泛采用。在这篇综述中，我们通过针对新的数据科学家和对与ML引导的光谱分析有关的问题感兴趣的新数据科学家和实验者设计的简介弥合了ML和XRD光谱之间的差距。我们介绍了如何使用监督的ML方法来预测纯样本和混合样本中的可能对称性和相位，包括与实验伪像和模型解释有关的挑战。我们还回顾了无监督方法在提取隐藏在高维数据中的模式中的最新用途，例如在原位和微观研究中。我们提倡对ML方法进行更大的审查，文献中的介绍方式以及如何负责任地进行数据驱动的研究。最后，我们讨论了问题制定，数据可传输性和报告与最新案例研究的重要性，并在整个过程中提供了各种资源，以加快XRD或ML新读者的学习曲线。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的遗传模型，它们的样品是使用Common Statistics（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
纠缠和 CCR 在 QED 散射中的作用......
† M. Blasone、S. De Siena、G. Lambiase、C. Matrella 和 BM，“树级 QED 过程中的完全互补关系”，[arXiv:2402.09195 [quant-ph]]。