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南大洋中翼肠科（小行星）的多样性：一种分子和形态学方法。
我们考虑一个一维拓扑超导体，该超导体在其末端与单个模式腔相连。在强烈的光结合方案中，电子和光子自由度杂交，导致了极化子的形成。我们通过计算耦合电子光子系统的腔光子光谱功能来找到偏振子光谱。在拓扑阶段中，能量极化模式下的较低是由与腔光子相连的散装 - 摩霍拉纳跃迁形成的，并且对Majoraana Parity也很敏感。在琐碎的阶段，由于跨间隙跨间隙与光子的散装转变耦合，下极化模式出现了。我们的工作证明了在拓扑超导体中形成偏振子，该拓扑超导体与光子有关，这些光子包含有关Majorana结合状态特征的信息。
研究静止状态的脑电图微骨与执行功能之间的关系：无效的发现
执行功能是人类认知的标志，并被定义为“高级认知过程，使个人能够在目标指导行为期间调节自己的思想和行动”（Friedman＆Miyake，2017年）。在处理新颖和复杂的任务或情况时，通常会被招募（Miyake等，2000），并依靠一组包括额叶和顶部区域在内的大规模功能性脑网络（Uddin，2021年）。在此注册报告中，我们建议研究静止状态（RS）EEG微骨和执行功能之间的联系。执行功能很难研究，因为它们涵盖了相互关联的大量认知功能，这意味着它们不能纯粹通过特定的认知任务进行研究。为了克服此任务杂质问题，已提出使用潜在变量分析，该分析仅捕获跨误解的共同方差（Friedman等，2008； Miyake等，2000）。在域中进行了一项高度影响的研究（Miyake等，2000）表明，执行功能可以分解为三个潜在变量：心理固定转换（“移动”），信息进行记忆中的更新和监测（“更新”）和抑制前体反应（“抑制profentent profent-tim-thimibi-timi-timibi-timi-timimi-tim-tim”）。在此模型中，已经选择了九项认知任务（每个潜在变量三个），并发现彼此之间较弱相关（R介于0.05和.34之间），而三个潜在变量彼此之间显示中等相关性（R介于.42和.63之间）。执行功能的神经底物已在很大程度上通过fMRI进行了研究。这些结果说明了执行功能既显示统一性和多样性的事实（Friedman＆Miyake，2017）。有趣的是，这种三因素模型显示出一些鲁棒性，因为它在健康的成人样本中多次复制（Karr等，2018）。Searching the Neurosynth database ( https://neurosynth.org/ ) with the separate terms “ executive functions ” , “ inhibition ” , “ shifting ” , “ working memory ” , returns overlapping sets of overlapping brain areas that include frontal areas (dorsolateral prefrontal cortex, anterior cingulate cortex, inferior frontal gyrus) and parietal areas （下顶叶，角回）（Uddin，2021），它是额叶 - 顶网络（FPN），执行控制网络（ECN）和显着性网络（SN）的一部分（Xu等，2020）。使用动态功能连通性（DFC）的研究表明，在执行功能任务（例如Stroop或n-背部）中，这些网络是动态调节的（Braun等，2015； Douw等，2016）。这些结果与最近假设神经灵活性的假设一致（即，大脑从一个状态变为另一种状态的能力）与认知表现有关（Hartwigsen，2018； Uddin，2021）。通过将RS期间fMRI DFC与各种认知功能任务的性能相关联，已进一步研究了这一假设（Zelazo，2006; Douw等，2016; Jia等，2014; Nomi等，2017）。综上所述，这些fMRI DFC研究表明，大脑网络动力学可能是认知性能的内在特征（Nomi等，2017; Uddin，2021）。除了fMRI外，EEG还提供了一种有趣的手段，可以捕获A
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说明了人们如何解释量子状态的现实。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]
量子纠缠讲义：从稳定态到稳定通道
我们研究量子信息和量子计算中出现的稳定器形式主义的数学、物理和计算方面。给出了泡利可观测量的测量过程及其算法。结果表明，要检测真正的纠缠，我们需要一整套稳定器生成器，并且稳定器见证比 GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）见证更粗糙。我们讨论了稳定器代码，并从给定的线性代码构造了一个稳定器代码。我们还讨论了量子纠错、错误恢复标准和综合征提取。建立了稳定器形式的辛结构，并证明了任何稳定器代码都酉等价于一个平凡代码。通过获得相应的稳定器生成器，可以识别图代码作为稳定器代码的结构。获得了可嵌入稳定器代码在格中的距离。我们讨论了 Knill-Gottesman 定理、表表示和框架表示。利用稳定矩阵计算稳定门的模拟运行时间，并给出全局相位更新算法。给出了量子信道分解为稳定信道的过程。讨论了容量实现码，从而得到量子擦除信道的容量。最后，讨论了阴影层析成像问题，并给出了构造经典阴影的算法。
截断量子态的纠缠
纠缠是量子力学的定义特征之一，也是许多量子信息协议的基本资源 [1]。许多理论和实验研究都致力于研究一对二能级系统（量子比特）的纠缠。高维（量子比特）系统的二分纠缠研究较少。然而，从根本上讲，更好地理解纠缠量子比特可以澄清量子物理的一些微妙之处。例如，与量子比特相比，量子比特被证明可以增强非经典效应，因为它们允许更强的局部现实主义违反 [2, 3]。此外，从更务实的角度来看，高维量子态比简单量子比特具有更高的信息容量，并允许量子密钥分发协议容忍更高的噪声阈值 [4]。在光子系统中，（纠缠）量子比特被编码在高维（最终是无限维）希尔伯特空间的有限维子空间中。这可以通过使用空间模式（例如轨道角动量 [5, 6, 7]）或离散化连续自由度（例如频率 [8, 9] 或时间 [10, 11]）来实现。此外，这种最初有限维的状态可以在其动态演化过程中扩展到整个希尔伯特空间。例如，当光子轨道角动量携带状态 [12] 通过自由空间 [13, 14, 15, 16] 或光纤 [17] 传输时，就是这种情况。然而，输出状态通常被投射到
光子时间晶体中的连续变量簇状态
量子计算有望基于量子力学原理进行计算，由于有可能解决许多传统计算机无法解决的实际问题，量子计算最近受到越来越多的关注 [1,2]。目前，有许多不同的物理平台被认为是实现量子计算的潜在候选平台。可以说，光子学是唯一可以扩展到一百万个物理量子比特的平台。然而，光子学也是这些平台中最具挑战性的——因为光子通常不会相互作用，而在单光子水平上实现双量子比特门非常困难 [3]。为了解决这个问题，有人提出了一种不同的计算模型，即基于测量的量子计算 [4–6]，它绕过了对量子门的需求。它只使用局部测量而不是幺正操作，但需要一个大规模高度纠缠的初始状态——簇状态。然后通过连续的自适应测量执行计算，这些测量将初始逻辑状态沿簇传送并有效地对其应用所需的幺正操作。物理上，这相当于将团簇态发射到光子电路中，让纠缠光子在电路中线性传播，在电路输出端口进行巧合检测，随后重新配置电路的结构[7]。