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复合量子模拟
在本文中，我们提供了一个框架，用于将多种量子模拟方法（例如 Trotter-Suzuki 公式和 QDrift）组合成单个复合通道，该通道基于较旧的合并思想来减少门数。我们方法背后的核心思想是使用分区方案，将汉密尔顿项分配给模拟中通道的 Trotter 或 QDrift 部分。这使我们能够使用 QDrift 模拟小但众多的项，同时使用高阶 Trotter-Suzuki 公式模拟较大的项。我们证明了复合通道和理想模拟通道之间菱形距离的严格界限，并展示了在什么条件下，实现复合通道的成本由组成它的方法渐近上界，无论是概率分区还是确定性分区。最后，我们讨论了确定分区方案的策略以及在同一框架内合并不同模拟方法的方法。
重新归一化组在界面附近的二维巨大dirac状系统中发挥作用
量子场理论在存在强背景字段的情况下包含有趣的问题，其中量子计算机有一天可能会提供有价值的计算资源。在嘈杂的中间量子量子时代，考虑更简单的基准问题以开发可行的方法，确定当前硬件的关键局限性并构建新的仿真工具是有用的。在这里，我们使用实时非线性BREIT-WHEELER PAIR的生产作为原型过程，对3Þ1维度进行强场QED（SFQED）进行量子模拟。在Furry-Volkov模式的扩展中得出并截断了强场Qed Hamiltonian，与Breit-wheeler相关的相互作用被转换为量子电路。量子模拟与经典模拟非常吻合，我们开发并适应了与时间依赖的汉密尔顿的Trotterterization的情况。我们还讨论了SFQED量子模拟的长期目标。
使用 Kwant 模拟量子传输
无论是通过实验还是理论，散射过程都是探索介观系统动力学的重要工具。具体来说，中子散射和 X 射线散射是常用的实验技术。反过来，理论计算可以深入解释或预测实验结果。在 Kwant 出现之前，解决凝聚态物理中散射问题最流行的方法是实施递归格林函数 (RGF) 算法。该算法于 1981 年首次推出，目的是模拟无序系统和电子传输 [1]，现在已应用于密度泛函理论 [2] 等其他领域。格林函数需要紧密结合模型，例如由具有局域轨道的真实分子组成的晶格 [3]。下面，我将按照参考文献 4 的方法简要讨论格林函数形式，作为 Kwant 基于波函数的方法的序言。首先，单粒子位置自旋表达式为 [5] E − H ( x ) G ( x , x' , E ) = δ ( x − x' ) (1)
从头算模拟-Oparu
随着从化石燃料的能源生产到环境可持续的方法的过渡，已经出现了对安全有效的能源存储的强大需求。一种完善的方法是在充电电池中能量的电化学存储，尤其是基于锂的电池，彻底改变了各种电子设备的储能。[1,2]仅基于锂电池的电池就无法解决当今的储能问题，因为它们面临各种挑战，从有限的电池寿命[4]中的重要电池组件[3]到严重的安全问题。[5]为了抵制与锂电池相关的日益增长的资源短缺，并在可预见的未来提供了能力和环境可持续的能源存储，针对替代电池类型的研究工作大大增加了。[6-13]当前一代锂电池的替代方案包括其他
Leicns-PK3.0模拟的见解 农业中CRISPR-CAS系统的鸟类视图 将Tikhonov正则化方法应用于低k介电椭圆形孔隙法的问题 泌尿生殖器癌的自适应免疫 通过使用多边形扫描仪在太阳能电池制造中的激光系统的吞吐量限制 DNA聚合酶和生物技术应用 使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究 X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究 kurze geschichte der molekularbiologie 胰腺癌的临床免疫疗法
摘要预测脑药代动力学对于中枢神经系统（CNS）药物发展至关重要，但由于人脑抽样的伦理限制，很难。CNS药代动力学（PK）培养物经常因疾病特异性病理生理学而改变中枢神经系统疾病。我们先前发表了一个综合的基于生理的PK（PBPK）模型，该模型预测了大脑和脑脊液室室的小药物的PK pro纤维。在这里，我们改善了这种模型，其大脑非特异性结合和pH对药物电离和被动转运的影响。我们将此改进的模型称为Leiden CNS PBPK预测指标v3.0（leicns-pk3.0）。leicns-pk3.0预测了大鼠和人类中脑ECF和CSF室的未结合浓度，误差少于两倍。然后，我们应用Leicns-PK3.0来研究改变脑脊髓液（CSF）动力学，CSF体积和流动的影响，对脑外细胞外溶液（ECF）药物的影响。使用LEICNS-PK3.0模拟了CSF动力学改变的六种药物的影响，并比较了脑ECF和Lumbar CSF的导致药物暴露。模拟结果表明，改变的CSF动力学改变了CSF PK PROFERES，但并没有改变脑ECF Pro File，而不论该药物的物理化学特性如何。我们的分析支持腰CSF药物浓度不是脑ECF的准确替代的观念，尤其是在中枢神经系统疾病中。系统方法可以说明CNS复杂性的多个级别，并且更适合预测脑PK。