我们对不同几何结构(从一维链、准一维梯形到二维方晶格)中量子和经典自旋模型中的自旋和能量动力学进行了全面比较。我们重点研究形式上无限温度下的动力学,特别考虑局部密度的自相关函数,其中时间演化由量子情况下的线性薛定谔方程或经典力学情况下的非线性哈密顿运动方程控制。虽然在一般情况下,量子动力学和经典动力学之间不能期望有定量一致性,但我们对自旋 1/2 系统(最多 N = 36 个晶格点)的大规模数值结果实际上违背了这一预期。具体来说,我们观察到所有几何都具有非常好的一致性,这对于准一维或二维的非可积量子模型来说是最好的,但在可积链的情况下仍然令人满意,至少如果传输特性不受大量守恒定律的支配。我们的研究结果表明,经典或半经典模拟提供了一种有意义的策略来分析量子多体模型的动力学,即使在自旋量子数 S = 1 / 2 很小且远离经典极限 S →∞ 的情况下也是如此。
人们普遍认为,量子力学中只有两种类型的粒子交换统计数据,即费米子和玻色子,二维中的任意子除外 1–5 。原则上,第二种例外被称为准统计数据,它延伸到二维之外,曾被视为 6 但被认为在物理上等同于费米子和玻色子 7–9 。本文我们表明,物理系统中可以存在与费米子或玻色子都不等价的非平凡准统计数据。这些新型全同粒子遵循广义不相容原理,从而产生不同于任何自由费米子和玻色子的奇异自由粒子热力学。我们通过开发准粒子的第二种量化来制定我们的理论,该量化自然包括完全可解的非相互作用理论并结合局部性等物理约束。然后,我们构建了一维和二维的精确可解量子自旋模型系列,其中自由准粒子以准粒子激发的形式出现,它们的交换统计数据可以在物理上观察到,并且与费米子和玻色子明显不同。这表明凝聚态系统中可能存在一种新型准粒子,而且从更推测的角度来看,可能存在以前未考虑过的基本粒子类型。
量子计算机经常操纵在两个级量子系统上编码的物理Qubit。Bosonic Qubit代码通过将信息纳入无限二维的Fock空间的标子空间中,而脱离了这个想法。这个较大的物理空间提供了自然保护,以防止实验瑕疵,并允许玻体代码规避适用于受二维希尔伯特空间约束的状态的禁忌结果。通常以单个骨率模式定义了一个骨量子量子,但是寻找可以表现出更好性能的多模式版本是有意义的。在这项工作中,基于这样的观察,即猫代码生活在由有限数量的有限亚组索引的连贯状态的跨度中,我们考虑了居住在四个相干态的24个相干状态的两种模式概括,由二进制四面体组2 t索引。结果2 t-qutrit自然遗传了第2 t组的代数特性,并且在低损失方案中似乎非常健壮。我们启动其研究,并确定稳定器以及该玻感代码的一些逻辑操作员。
以人为本的人工智能 (HCAI) 是设计支持人类自我效能、促进创造力、明确责任和促进社会参与的人工智能系统的一个有前途的方向。这些人类愿望还鼓励考虑隐私、安全、环境保护、社会正义和人权。这篇评论颠覆了当前对算法和人工智能方法的重视,将人类置于系统设计思维的中心,实际上是第二次哥白尼革命。它提供了三个想法:(1)一个二维的 HCAI 框架,展示了如何同时实现高水平的人类控制和高水平的自动化;(2)从模仿人类转变为赋予人们权力,呼吁将语言、图像和隐喻从对智能自主队友的描述转变为对强大的工具类设备和遥控设备的描述;(3)一个三级治理结构,描述了软件工程团队如何开发更可靠的系统,管理者如何强调整个组织的安全文化,以及全行业认证如何促进值得信赖的 HCAI 系统。这些想法将受到一些人的挑战,被其他人改进,扩展以适应新技术,并通过定量和定性研究进行验证。它们提供了一个重新构建的机会——重新开始产品和服务的设计讨论——这可能会给个人、家庭、社区、企业和社会带来更大的利益。
直接墨水写作(DIW)是一种用于制造个性化骨移植物的有前途的技术,因为它可以自定义其几何构象,具有高可重复性,并且与使用自我设定的缺乏钙缺乏钙的羟基磷灰石inks兼容。但是,DIW获得的支架主要由凸出丝组成,这是一个限制,因为已知凹面表面可以促进体内骨骼再生。在这项工作中,我们探讨了在磷酸钙自塑料墨水二维的三个周期性周期性最小表面(TPM)设计中的使用,作为获得具有控制的凹层巨孔的脚手架的策略。使用DIW使用高陶瓷墨水的印刷参数的局限性仅导致甲状腺,钻石和基于Schwarz的结构仅具有20%的名义孔隙率。从TPMS几何形状启用的固有的分层孔通常通过DIW无法实现,对随后的骨诱导能力具有重大影响。尽管基于TPMS的支架中的机械性能低于正交图案化的支架,但基于TPMS的结构的血液渗透性较高。凹孔结构增强了仿生陶瓷的成骨潜力,增加了SAOS-2细胞粘附,增殖,分化和矿化。
自适应变分量子模拟算法使用来自量子计算机的信息来动态创建给定问题汉密尔顿函数的最佳试验波函数。这些算法中的一个关键因素是预定义的运算符池,从中构建试验波函数。随着问题规模的增加,找到合适的池对于算法的效率至关重要。在这里,我们提出了一种称为运算符池平铺的技术,该技术有助于为任意大的问题实例构建问题定制的池。通过首先使用大型但计算效率低下的运算符池对较小问题实例执行自适应导数组装问题定制拟定变分量子特征求解器 (ADAPT-VQE) 计算,我们提取最相关的运算符并使用它们为更大的实例设计更高效的池。我们在这里对一维和二维的强相关量子自旋模型演示了该方法,发现 ADAPT 会自动为这些系统找到一个高效的拟定。鉴于许多问题(例如凝聚态物理学中出现的问题)具有自然重复的晶格结构,我们预计池平铺方法将成为一种适用于此类系统的广泛适用技术。
摘要 - IntraCorical Brain机机界面已显示出对瘫痪者恢复功能的希望,但是将其转换为便携式和可植入的设备受到高功耗的阻碍。与标准的实验性脑机插图相比,最近的设备已大大降低了功耗,但是,但是stillrequirewiredorwiredorwiredlessconnections可以计算硬件以进行特征提取和推理。在这里,我们在180 nm CMO中引入了一种神经记录和解码(神经)应用程序(神经)应用程序(ASIC),可以提取神经尖峰特征并实时预测二维行为。为了减少放大器和特征提取功率消耗,神经辐射具有一个硬件加速器,用于从物质内尖峰信号中提取尖峰带功率(SBP),并包括具有固定点矩阵加速器(MAU)的M0处理器,以实现效率和效率的分解。我们通过从植入犹他州微电极阵列植入的非人类灵长类动物的SBP验证设备功能验证了功能,并预先指定了一个和二维的手机运动,Mon-键试图使用稳态的kalmanfientate kalmanfilmanfilter lter(sskf)试图在闭环中执行。使用Neurad的实时预测,猴子达到了100%的成功率,并通过
药物发现中的 AI/ML 方法日趋成熟,其效用和影响可能会渗透到药物发现的许多方面,包括先导化合物发现和先导化合物优化。典型方法利用 ML 模型进行结构-属性预测,并使用简单的基于二维的小分子化学表示。此外,有限的数据(尤其是与新靶点有关的数据)使得难以构建有效的结构-活性 ML 模型。在这里,我们描述了我们最近使用 BIOVIA 生成治疗设计 (GTD) 应用程序的工作,该应用程序可以利用配体蛋白相互作用的 3D 结构模型,即所需特征的药效团表示。使用与 SYK 抑制剂 entospletinib 和 lanraplenib 以及两种不相关的临床 SYK 抑制剂的发现有关的 SAR 数据集,我们展示了如何使用 GTD 有效解决先导化合物发现和先导化合物优化中的几个常见问题。这包括努力利用化学空间约束和在 GTD 中应用进化压力,基于项目中期阶段的数据回顾性地重新识别候选药物分子。此外,关于如何配置 GTD 平台以生成包含来自多个不相关分子系列的特征的分子的研究展示了 GTD 方法如何将 AI/ML 应用于药物发现。
在强相关系统中,微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如,条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一,并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里,我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维(混合)变体中的条纹形成,其中荷载载流子仅限于一个方向移动,而磁性SU(2)相互作用是二维的。在有限温度下,使用密度矩阵重新归一化组,在没有配对的情况下,我们发现了稳定的垂直条带相,以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度,因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照,可以通过量子模拟器访问,在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性,当考虑纯粹的磁背景时,抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量,其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
摘要量子达尔文主义的理论旨在解释我们的客观经典现实是如何从量子世界中产生的,它是通过分析涉及量子系统的信息的分布,该量子系统可访问多个观察者,这些观察者可以通过拦截该系统来拦截该系统的环境片段。先前的工作表明,当环境碎片的数量增长时,建模从系统到观察者的信息流的量子通道变得越来越接近 - 按照钻石规范距离的术语 - 以“测量和播放”通道,从而确保可观察到的客观性;收敛是由钻石标准距离上的上限形式化的,该距离随着碎片数量的增加而降低。在这里,我们在有限尺寸的量子系统的客观性中得出了更严格的钻石规范范围,提供了一种可以在有限次和有限二维的情况下桥接的方法。此外,我们通过考虑纯损耗通道给出的系统环境动力学的特定模型来探测边界的紧密度。最后,我们概括为有限的维度,这是品牌〜Ao等人获得的结果(2015Nat。社区。6 7908),它提供了量子不和谐的操作表征,从与许多当事方的相关性的单方面重新分布。我们的结果提供了一个统一的框架,可以定量基准在量子到古典过渡中的客观性上升。