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具有任意调制的连续变量量子键分布的显式渐近秘密密钥率
，我们对连续变量量子键分布的渐近秘密密钥率建立了一个分析下限，并通过对相干状态进行任意调制。以前，此类边界仅适用于具有高斯调制的协议，并且在简单的相移 - 键调制的情况下存在数值界限。后者是作为凸优化问题的解决方案获得的，我们的新分析结合匹配Ghorai等人的结果。（2019），最多可达数值精度。由于其大量相干状态，无法使用先前的技术来分析更相关的正交振幅调制（QAM）情况。我们的界限表明，相对较小的星座大小（例如64个状态）基本上足以获得接近真正的高斯调节的性能，因此是大规模部署连续可变量子键分布的有吸引力的解决方案。当调制由任意状态组成，不一定是纯净时，我们也会得出相似的界限。
多周期反应网络中动力学不对称的分析建立了自主分区化的分子棘轮的原理
Emanuele Penocchio，1.6， *艾哈迈德·巴希尔（Ahmad Bachir），2.6 Alberto Credi，3.4 Raymond Dean Astamian，2.5， *和Giulio Ragazzon 2.7， * 1 * 1， * 1， * 1， * 1， * 1， * 1，埃文斯顿西北大学，60208，60208，USA 2 CNRS，8 All'E Gaspard Monge，67000 Strasbourg，法国3氏族中心激活的纳米结构，有机合成与骨质阶级研究所，国家研究委员会，通过Gobetti 101，40129 Boologna，意大利意大利意大利40129工业化学局40129' 40136意大利博洛尼亚5物理与天文学系，缅因州奥罗诺大学，ME 04469，使用6这些作者的贡献Equilly 7 Lead Contact *通信 *通信：Emanuele.penocchio@northwestern.edu（E.P.），astumian@maine.edu（R.D.A. ），girls@unist.fr（g.r。） https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038），girls@unist.fr（g.r。）https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
由于Shor表明量子计算机可能会破坏RSA和Di-Hellman Cryptosystems [13]，这是日常使用最广泛的不对称方案，因此加密社区的重点是对合适的抗量子替代品的设计和分析。在对称密码学中，情况不同。Grover的算法[8]给出了二次加速，以详尽地搜索秘密键。从这个通用的结果中得出了民间传说的信念，即“将关键长度加倍足够”。的确，将密钥的长度加倍使量子攻击与格罗弗的搜索至少成本，在操作数量上，就像对原始密钥的经典详尽搜索一样。在本文中，我们重点介绍了对块密码K（用秘密键K实例化）对攻击者仅具有黑匣子访问的情况。
yastn：另一个对称张量网络
我们提出了一个用于量子多体模拟的开源张量网络python库。的核心是一种Abelian对称张量，以稀疏的块结构实现，该结构由密集的多维阵列后端的逻辑层管理。这是在矩阵prod-uct状态下运行的高级张量网络算法和预测的纠缠对状态的基础。诸如Pytorch之类的适当后端，可以直接访问自动分化（AD），以实现GPU和其他支持的加速器的成本功能梯度计算和执行。我们在具有无限投影纠缠状态的模拟中显示了库的表现，例如通过Image nime time Evolution通过AD找到基态，并模拟Hubbard模型的热状态。对于这些具有挑战性的示例，我们识别并量化了由对称调整器实现利用的数值优势来源。
根本原因分析的不对称沙普利值的理论评估
摘要 - 在这项工作中，我们检查了不对称的沙普利谷（ASV），这是流行的Shap添加剂局部解释方法的变体。ASV提出了一种改善模型解释的方法，该解释结合了变量之间已知的因果关系，并且也被视为测试模型预测中不公平歧视的一种方法。在以前的文献中未探索，沙普利值中的放松对称性可能会对模型解释产生反直觉的后果。为了更好地理解该方法，我们首先展示了局部贡献如何与降低方差的全局贡献相对应。使用方差，我们演示了多种情况，其中ASV产生了违反直觉归因，可以说为根本原因分析产生错误的结果。第二，我们将广义添加剂模型（GAM）识别为ASV表现出理想属性的限制类。我们通过证明有关该方法的多个理论结果来支持我们的学位。最后，我们证明了在多个现实世界数据集上使用不对称归因，并使用有限的模型家族进行了使用梯度增强和深度学习模型的结果进行比较。索引术语 - 解释性，摇摆，因果关系
YANG-MILLS理论中的全球仪表对称性和空间渐近边界条件
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0，其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换，以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U（1）然后将其标识为全球仪表对称组，即u（1）本身。然而，在数学上还是概念上，这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是，限制g i的要求不仅源于能量的有限，而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求，以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外，我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成，即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后，我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论，并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
在症状额颞痴呆中功能弹性的细胞特征
*通讯作者（kat35@cam.ac.uk，+44 1223 766 556）1临床神经科学系，剑桥大学，剑桥大学，英国2号剑桥大学，剑桥大学，UK剑桥大学，英国3英国痴呆症研究所，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学4. and Medicine, INM-7, Forschungszentrum Jülich, Jülich, Germany 6 Neurology, Department of Neurological and Vision Sciences, ASST Spedali Civili, Brescia, Italy 7 Dementia Research Centre, Department of Neurodegenerative Disease, UCL Queen Square Institute of Neurology, London, UK 8 Department of Neurology, Erasmus Medical Centre, Rotterdam, Netherlands 9阿尔茨海默氏病和其他认知疾病部门，神经病学服务，医院，d'uskespitunsd'unguseciónsBioMèdiquesAugust pi i Sunyer，巴塞罗那大学巴塞罗那大学，巴塞罗那大学10 clinique InterdifcipernairedeMémoire，Département，Département，Départementand de de de de de quecine，de quebique and chudquébecebecineand chudquébecebecine，dequébecnecneand chudquébebecebec。加拿大QC大学拉瓦尔大学11神经生物学，护理科学与社会系； Center for Alzheimer Research, Division of Neurogeriatrics, Bioclinicum, Karolinska Institutet, Solna, Sweden 12 Unit for Hereditary Dementias, Theme Inflammation and Aging, Karolinska University Hospital, Solna, Sweden 13 Fondazione Ca' Granda, IRCCS Ospedale Policlinico, Milan, Italy 14 University of Milan, Centro Dino意大利米兰法拉利（Ferrari）15认知神经病学实验室，神经科学系，鲁文库文（Ku Leuven），比利时16神经病学服务局，卢文大学（Leuven），比利时17 Leuven Brain Institute，Ku Leuven，Ku Leuven，Belgium 18，Belgium 1845 Biogipuzkoa健康研究所，神经科学区，神经退行性疾病组，20014年，西班牙圣塞巴斯蒂安。46 Center for Biomedical Research in Neurodegenerative Disease (CIBERNED), Carlos III Health Institute, Madrid, Spain 47 Neurology Unit, Department of Clinical and Experimental Sciences, University of Brescia, Brescia, Italy 48 MRC Cognition and Brain Science Unit, Department of Psychiatry, University of Cambridge, Cambridge, UK
自闭症中的兴奋性/抑制性不平衡：谷氨酸和GABA基因组在症状和皮质大脑结构中的作用
兴奋性/抑制（E/I）失衡假设认为兴奋性（谷氨酸能）和抑制性（GABA能）机制之间的不平衡是自闭症行为特征的基础。但是，E/I不平衡是如何出现的，以及在自闭症症状和大脑区域之间如何有所不同。我们使用创新分析方法 - 将竞争性基因 - 基因分析和与皮质厚度（CT）相关的基因表达方法研究，以调查来自Aims-2-2-障碍的参与者的遗传方差，大脑结构和自闭症症状之间的关系年龄6至30岁。使用竞争性基因分析，我们研究了谷氨酸和GABA基因组的综合遗传变异是否与自闭症症状和大脑结构变异的行为度量有关。此外，使用相同的基因组，我们在整个皮层中加在一起，自闭症和神经型控制参与者以及在单独的感觉亚组中的CT差异。谷氨酸基因组与自闭症诊断观察计划2（ADOS-2）和自闭症诊断访谈重新定义（ADI-R）的所有自闭症症状严重程度评分有关。在青少年和成年人中，谷氨酸和GABA基因具有更大基因表达的大脑区域显示自闭症和神经型对照参与者之间的CT差异更大，尽管在相反的方向上。此外，基因表达蛋白纤维与单独的感觉亚组中的CT pro文件相关。我们的结果表明，E/I相关遗传学与自闭症症状方案以及大脑结构改变之间的复杂关系，谷氨酸和GABA可能存在差异作用。
肠道菌群和种族之间的抑郁症状
肠道微生物组被认为在抑郁症中发挥作用，这使其成为干预措施的吸引力。微生物组和抑郁症状水平在各个种族之间差异很大。因此，任何针对微生物组的抑郁症干预措施都需要了解跨种族的微生物组抑郁症的关联。分析了从Helius队列的数据，我们表征了肠道菌群及其与6个族裔的抑郁症状的关联（荷兰，南亚苏里南，非洲苏里南，加纳，土耳其人，土耳其语，摩洛哥，摩洛哥，摩洛哥; n = 3211），居住在同一城市地区。肠道菌群的多样性（α多样性）和个体之间（β-多样性）之间的多样性预测了抑郁症状水平，考虑到人口统计学，行为和医学差异。这些族裔群体之间没有差异。此外，β多样性解释了抑郁症状中种族差异的29％ - 18％。与抑郁症状相关的细菌属属于Mulitple家族，包括Christensenellaceae，Lachnospileceae和Rumino-Coccacaceae的家族。总而言之，结果表明肠道菌群与抑郁症状水平有关，并且该关联在跨种族群体中概括。此外，结果表明，肠道菌群的种族差异可能部分解释了抑郁症的平行差异。