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将生物催化与化学分析整合进行选择性转化
可以与级联反应中的酶结合起来，以实现广泛的有趣转换[7 E 9]。For instance, Poelarends and coworkers reported a one- pot cascade synthesis of enantioenriched g -amino- butyric acids (GABA) by combining enantioselective Michael addition catalyzed by an engineered 4- oxalocrotonate tautomerase, aldehyde oxidation cata- lyzed by aldehyde dehydrogenase, and nitro reduction enabled by基于镍的化学还原（图1 A）[7]。这种步进经济学方法提供了高总产率（产量高达70％）和出色的对映选择性（高达98％EE）的药物活性GABA类似物。Greaney，Turner和同事开发了由单胺氧化酶N（MAO-N）组成的兼容的跨脱水耦合过程 - 催化有氧氧化和金介导的C E C键形成，以实现N-Aryl tetrahydroisoquinelines的一盘烷基化[8]。本报告展示了用于C E C键形成的功能组转化的生物催化与过渡金属催化之间的兼容性。
表征量子对象之间的转换，'...
量子力学中的许多基本和关键对象是特定仿射/线性空间之间的线性映射。该结构包括基本的量子元素，例如状态，测量，通道，工具，非签名通道和带有内存的通道，以及高阶操作，例如超级信道，量子梳子，n时间过程，测试人员和过程矩阵，这些矩阵可能尚未确定可因子序。根据线性和半限制约束来推导和表征其结构属性，不仅具有基本相关性，而且在启用对量子对象集的数值优化方面起着重要作用，并允许在不同概念和对象之间进行更简单的连接。在这里，我们提供了一个通用框架，以直接且易于使用的方式推导这些属性。主要以实用的量子机械考虑为指导，但我们还将分析扩展到一般线性/仿射空间之间的映射并得出其性能，为分析集合的可能性开放，而这些集合并未被量子理论明确掩盖，但仍未得到太多探索。一起，这些结果可为所有需要线性转换特征，量子力学及其他任务的特征提供多功能且容易适用的工具。作为我们方法的应用，我们讨论了不确定因果关系的存在如何自然出现在高阶量子转换中，并为映射的特征提供了一个简单的策略，这些特征必须以“完全”的意义保存属性，即仅在不详尽的部分进行输入空间的各个部分。
特刊 - 金属材料的相变
多种金属材料在热处理/机械处理或使用过程中都会经历相变。这些相变可能具有可逆或不可逆的特性，并且每种相变都会导致不同的特性。因此，对先进材料相变特性和机制的根本理解是当今极为重要的课题。借助本期特刊，我们诚邀以原创研究文章或评论的形式投稿，以解决或阐明金属合金系统中任何类型的相变。本期特刊的范围不仅限于基础研究，还欢迎涉及相变的任何应用的研究。
使用 Householder 变换进行量子电路合成
20 世纪 80 年代，量子计算机的概念应运而生，以应对传统计算机在计算能力方面的局限性。Feynman [ 22 ] 和 Deutsch [ 17 ] 宣布并理论化了这一必将超越现有机器的新范式的第一个基础。十年后，我们看到了第一个能够实现量子霸权的具体算法：Grover 算法在理论上可以让我们以比传统算法快二倍的速度搜索非结构化数据库 [ 24 ]，而 Shor 算法有望破解 RSA，危及现有加密工具的安全性 [ 13 , 59 ]。量子计算现在是一个越来越受关注的研究课题，许多领域的许多算法都试图超越传统计算机。例子多种多样：机器学习 [ 7 , 32 ]、线性代数 [ 33 , 38 , 49 ]、回溯算法 [ 44 ] 甚至组合优化 [ 21 ]。人们还研究了经典计算和量子计算之间的相互作用，从而产生了混合量子-经典计算机 [ 61 ]。所有这些新算法的背后
在教授能量转换方面更有效
摘要这项研究旨在比较基于技术和询问的教学的短期和长期影响，以在能量转化对学生的学术成就的范围内编写。它被设计为探索性行动研究案例研究。该研究小组由2017年秋季学期的一所公立中学的四十三名学生组成。在学校中具有类似学术背景的班级之一，研究人员还担任科学老师，被分配为实验组，另一个为对照组。实验组的活动是使用技术表支持的PHET模拟以技术支持的方式进行的，而对照组则是根据工作表的基于询问的实验室实验室活动来教授对照组的。数据是通过成就测试收集的，该测试由开放式问题组成，并通过标题进行评分。在干预措施后，在接下来的第六个月中，对测试进行了两次测试。正态分布的数据与相互依存和配对样本t检验进行了比较。结果表明，尽管技术支持的教学组的成就得分在测试后的成就得分明显更高，但第六个月末的分数之间没有差异，并且在这两个群体中都经历了大量的信息损失，并且具有最多技术支持的科学教学。关键字：基于技术的学习，科学教学，能量转化，PHET模拟。
电场诱导钛酸铋钠相变
电场诱导转变发生在具有多种现象的无数系统中，由于其在许多应用中的重要性，引起了广泛的科学兴趣。本综述重点介绍钛酸铋钠 (BNT) 基材料中发生的电场诱导转变，BNT 基材料被认为是一类重要的无铅钙钛矿，是多种应用领域中铅基化合物的可能替代品。BNT 基系统通常被归类为弛豫铁电体，其特征是复杂结构会经历各种电场驱动现象。本综述讨论了晶体结构对称性、畴结构和宏观特性的变化与成分、温度和电负载特性（包括幅度、频率和直流偏置）的关系。八面体倾斜与极化和应变之间的耦合机制以及其他微观结构特征被认为是介导局部和整体电场诱导响应的重要因素。通过强调遍历性对双极和单极循环中域演变和抗疲劳性的影响，讨论了场诱导转变对电疲劳的作用。全面讨论了场诱导转变在关键应用（包括储能电容器、致动器、电热系统和光致发光设备）中的相关性，以确定材料设计标准。最后对未来的研究进行了展望。
人与机器：关于隐喻的转化与穷尽的探讨
隐喻是一种认知表征，通过这种表征，我们试图凭借类比的力量来理解现象，用一个对象或想法代替另一个对象或想法，将属性赋予对象，而这些属性实际上并不具备（Childs and Fowler，2006）。除了隐喻客观内容的这种替代之外，我们还发现一个心理维度，在这个维度中，隐喻元素之间的差异得到处理和解释，并推断出新的意义实体。例如，在亚里士多德的观点中，隐喻的有效性被视为其唤起心理意象的能力。因此，隐喻是一种创造性手段，通过它，它们不仅仅是表达现有的相似之处，而且还创造了一个解决所有差异的新的意义实体（Black，1962）。隐喻在交流和决策过程中广泛使用，它不仅被用作语言手段，而且极大地影响着人类对自己的看法，促进了观念的形成，并在定义主体的行为中发挥着关键作用（ Ricoeur，1978；Lakoff、Lawler 和 Johnson，1983）。隐喻产生的一个主要焦点是人类。从自我意识的那一刻起，以及在人的一生中，人们逐渐尝试进行比较和操纵，以了解身体、精神和与环境的相互作用。虽然机器隐喻可以追溯到早期的自然希腊哲学，但几个世纪以来复杂的经济、科学和社会力量逐渐将机器隐喻变成了 17 世纪关于人类的流行概念。在那种技术和文化背景下，以勒内·笛卡尔和托马斯·霍布斯为核心人物的隐喻蓬勃发展。在接下来的几个世纪里，机器隐喻一直是生物科学和人类研究的基本前提。随着它日益结出硕果，它成为现代生理学和医学巩固的核心部分。然后，随着精神病学的发展，
学习酉变换 Bobak Toussi Kiani
线性代数是一个简单而优雅的数学框架，是许多科学和工程学科的数学基石。线性代数被广泛定义为对以向量和矩阵表示的线性方程的研究，它为操纵和控制许多物理系统提供了数学工具箱。例如，线性代数是量子力学现象和机器学习算法建模的核心。在线性代数研究的矩阵领域中，酉矩阵因其特殊属性而脱颖而出，即它们保留范数并且易于计算逆。从算法或控制设置解释，酉矩阵用于描述和操纵许多物理系统。与当前工作相关的是，酉矩阵通常在量子力学中被研究，它们可以公式化量子态的时间演化，在人工智能中，它们提供了一种通过保留范数来构建稳定学习算法的方法。在研究酉矩阵时自然会出现一个问题，那就是学习它们有多难。例如，当人们想要了解一个量子系统的动态或将酉变换应用于嵌入到机器学习算法中的数据时，可能会出现这样的问题。在本文中，我研究了在深度学习和量子计算的背景下学习酉矩阵的难度。这项工作旨在提高我们对酉矩阵的一般数学理解，并提供将酉矩阵集成到经典或量子算法中的框架。本文比较了量子和经典领域中参数化酉矩阵的不同形式。一般来说，实验表明，无论考虑哪种参数化，学习任意 𝑑 × 𝑑 酉矩阵都需要学习算法中至少 𝑑 2 个参数。在经典（非量子）设置中，酉矩阵可以通过组合作用于酉流形较小子空间的算子的乘积来构造。在量子设置中，也存在在汉密尔顿设置中参数化酉矩阵的可能性，其中表明重复应用两个交替的汉密尔顿量就足够了