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World File Search System亚原子
从跟踪原子到利用电子自旋
maggie@lingenfelder-lab.com从简单的愿望到“看到原子”到探索绿色能源应用的电子旋转的旅程，这反映了我们对过去几十年来原子和亚原子世界的理解时的深刻进步。这些进步不仅在智力上令人满意，而且具有应对全球挑战的潜力，例如可持续能源。在我们的研究小组中，我们通过创建自定义的纳米结构材料来应对可持续能源的挑战，从而从自然界（生物仿生）中汲取灵感，从而整合了界面化学和表面物理学的基本原理。在此演示文稿中，我在光合作用过程中汲取灵感，以设计驱动电催化能量转换过程的土壤丰富的材料：例如CO 2电源和水分裂。使用尖端扫描探针显微镜使我们能够通过原位成像可视化纳米级的动态电化学过程[1]。我们收集的详细原子尺度信息激发了我们的进一步探索：使用利用电子旋转来增强电催化转换过程的非常规策略[2-4]。这种创新的方法使我们能够开发出最先进的材料，这些材料的电催化效率高两到三倍[3-4]。参考文献[1] Hai Phan，T.，Banjac，K.，Cometto，F。等。在Operando CO2电气中，电势控制的Cu-nanocuboid和石墨烯覆盖的Cu-nanocuboid的出现。纳米莱特2021 21，2059-2065。[2] Vensaus，P.，Liang，Y.，Ansermet，JP。等。通过磁场对质量传输的影响增强电催化。自然社区。2024，15，2867。[3] Liang，Y.，Banjac，K.，Martin，K。等。通过手性分子官能化杂交2D电极的手性分子官能化增强了电催化氧的进化。自然公共2022，13，3356。[4] Y. Liang，M。Lihter，M。Lingenfelder，用于清洁能量的电催化中的自旋控制。isr。J. Chem。 2022，62，e202200052。J. Chem。2022，62，e202200052。
量子力学笔记 - 物理学
研究量子力学有两个原因：它很酷，而且很有用。量子力学很酷，因为它比科幻小说家所能想象的任何想法都要奇特得多。粒子的行为像波！测量结果是随机的！能量只能具有某些离散值！分离位置的事件具有可怕的相关性！从某种意义上说，没有人真正“理解”量子力学——但它有明确的逻辑，编码在有史以来最美丽的数学中。同时，量子力学很有用，因为它控制着所有物质的结构和相互作用。它告诉我们为什么原子是稳定的，为什么放射性核会衰变，以及为什么二氧化碳是一种温室气体。量子力学是所有化学、所有材料科学和所有亚原子物理学的基础。我们可以使用量子理论来设计显微镜、激光器、太阳能电池、核反应堆和发送加密信息的安全方法。世界各地的科学家不断发现量子力学的新应用。我写这本书的目的是以一种既尊重其酷炫又尊重其实用性的方式向您介绍量子力学。即使您最初只对其中一个方面感兴趣，我希望您会发现两者相辅相成。历史上确实如此，因为实际的实验室调查逐渐迫使研究人员接受对其世界观的彻底修改——然后对量子奇异性的好奇心导致了量子信息技术的商业应用。与此同时，我担心这本书最终可能既没有传达量子力学的酷炫之处，也没有传达其实用性。这是因为量子力学不是一门容易学习或撰写的学科。它涵盖了如此多的内容，同时完全违背了我们的常识，怎么会容易呢？我需要要求您努力工作，而我已经尽力做好自己的工作，努力准备接下来的页面。我知道的关于学习量子力学的难度的最好比喻是古印度的盲人摸象寓言。1 其中一个人摸到一根象牙，认为大象就像一支长矛。另一个人摸到一条腿，认为大象就像一支长矛。
面向程序员和投资者的量子计算
读完本书后，你就会完全理解为什么这本书是为程序员和投资者共同撰写的。首先，我们来谈谈关于量子计算的两个问题：1）何时才有可能建造一台高效的量子计算机？2）它将解决哪些问题？已经撰写的关于量子计算的书籍包含不同性质的概念：它们或多或少地详细讨论了控制亚原子现象的（量子）物理原理，揭示了研究量子物理（线性代数）所需的数学，最后它们处理量子计算。在这本书中，读者不会找到任何关于物理原理的概念，对于数学，他们只会找到量子计算所需的应用部分，其中包括对复数向量和矩阵进行算术运算的算法。然后，在此基础上，读者将找到最著名的量子门和量子算法的描述，以及用 C 语言实现的量子算法。量子计算机将被描述为一个硬件黑匣子，它能够将给定的输入转换为给定的输出，就像计算机科学教科书中经常出现的那样，其中计算所依赖的半导体电子学概念只是暗示，甚至可以完全省略。因此，本书无法回答问题 1。我们是否能够成功构建一台高效的量子计算机，这个问题需要对量子物理学有透彻的了解和经验才能冒险回答。相反，阅读本书后，读者会发现自己对第二个问题有了精确的答案：如果今晚魔鬼像童话故事中那样构建了一台完全高效且稳定的量子计算机，能够处理相当大的量子比特矩阵，那么第二天我们可以用它做什么呢？必须立即指出的是，量子硬件的特点是，只需一次动作，即一次机器状态改变，就能完成某些矩阵操作，而当今基于图灵机原理的计算机则必须通过嵌套的无数个循环迭代来执行这些操作，因此执行时间相当长，对于某些问题，执行时间过长，无法找到技术上有用的解决方案。
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
纳米技术：“推进材料科学和医学”
摘要 纳米技术是本世纪初发展迅速的先进科学领域。先进材料、聚合物的纳米技术主要围绕在亚原子水平上设计材料以在自然可见的水平上实现诱人的特性和应用的努力。纳米技术可用于技术进步，从通信和信息、健康和医学、未来能源、环境和气候变化到交通和文化遗产、个人防护设备 (PPE)、燃料、燃料电池、生物传感器、疾病传感器等。纳米材料将带来一种制造材料和设备的新方法。更快的计算机、先进的药物、受控药物输送、生物相容性材料、神经和组织修复、防裂表面涂层、更好的皮肤护理和保护、更高效的催化剂、更好更小的传感器、甚至更高效的电信。例如，一种使用抗体修饰的铋纳米粒子的低风险解决方案，结合与胸部 X 光剂量相当的 X 光，已被证明可以杀死常见的细菌铜绿假单胞菌，其装置设计为模拟人体组织中的深层伤口。纳米金粒子可以比以前已知的任何物质更好地催化一氧化碳的氧化。肝素功能化纳米粒子已被用于抗疟疾药物的靶向输送。与涉及抗体的治疗相比，肝素丰富且价格低廉，这是一个重要的考虑因素，因为疟疾在发展中国家最为常见。已经开发出一种骨修复纳米粒子糊剂，有望更快地修复骨折和断裂。含有两个生长基因的 DNA 被封装在合成的磷酸钙纳米粒子内。在纳米工程极限的一次非凡展示中，研究人员使用扫描隧道显微镜的尖端切割并形成复杂分子中的选定化学键。许多医药和工业领域都已使用纳米技术。纳米颗粒可以附着在 SARS COV-2 病毒上，破坏其结构，从而杀死病毒。这些以及其他纳米技术的最新进展将在本次会议上展示。
信息可视化
在他的书《科学的终结》中，科学作家约翰·霍根 (1997) 认为，除了细节的整理之外，科学已经完蛋了。他对物理学做了一个很好的论证。在这个学科中，剩下的深层问题可能涉及产生如此多的能量，以至于需要利用整个恒星。同样，生物学以 DNA 和遗传学为基础，现在面临着通过复杂的途径将基因映射到蛋白质的无限但往往繁琐的复杂性。霍根未能认识到的是，认知科学仍有一些基本问题有待解决。特别是，知识的构建和存储机制仍然是悬而未决的问题。他暗中采用了以物理为中心的科学观，认为物理学是科学之王，依次是化学、生物学，而心理学几乎不被承认为一门科学。在这个万神殿中，社会学被认为与占星术不相上下。这种态度是短视的。化学建立在物理学的基础上，使我们能够理解材料；生物学建立在化学的基础上，使我们能够理解生物体的复杂性；心理学建立在神经生理学的基础上，使我们能够理解认知过程。每一个层次都有一个单独的学科，其复杂性和难度都比下面的学科更大。很难想象一个价值尺度，在这个尺度上，思维机制不比亚原子粒子的相互作用更有趣、更重要。那些认为心理学是伪科学的人并没有注意到这一点。在过去的几十年里，人们在识别大脑结构和认知机制方面取得了巨大的进步，正是这些结构和机制使人类能够创造出现在存在的庞大知识体系。但我们需要更进一步，认识到拥有机器的人和群体的人比一个人独自思考时具有更强的认知能力。长期以来，情况一直如此。纸张、书写和几何仪器等人工制品几个世纪以来一直是认知工具。没有必要采取文化相对论者的观点来看待科学是使用社会构建的符号系统建立的。所采用的审查过程
ph1107.pdf
基础量子力学（BQM）：11. 在量子力学的背景下解释算子、状态、特征值和特征函数这些术语（首先针对双态系统，然后扩展到具有连续特征值的系统），并确定物理量的期望值和不确定性。12. 确定给定势阱（例如无限势阱和屏障）中粒子的波函数，并列举其在技术中的应用示例（例如量子点显示器、存储设备）。13. 使用特征函数的正交性并对叠加中的量子系统进行基本分析。14. 讨论量子现象（例如量子叠加、波函数坍缩、量子隧穿和海森堡不确定性原理），并解释它们与我们对现实的感知的冲突。15. 使用氢原子的量子数：n、l、m 确定相应的特征函数（来自给定的表格）并解决相关的简单问题。课程内容 基础（FND） 波的性质 光速 叠加、衍射和干涉 原子和亚原子粒子 狭义相对论（SR） 参考系和伽利略变换 狭义相对论和洛伦兹变换的假设 长度收缩和时间膨胀 闵可夫斯基时空图 解决悖论 相对论动量、动能和能量 基础核物理（BNP） 放射性粒子（𝛼，𝛽 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝛾−𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛） 核裂变和聚变 放射性 质能当量 医学应用和剂量 量子物理（QP） 黑体辐射物理量的量化光电效应康普顿散射和波长对的产生/湮没双缝实验戴维森-杰默实验波粒二象性氢原子（玻尔模型和原子光谱）基础量子力学（BQM）特征值、特征函数和算子两能级系统薛定谔方程和波函数概率（密度）无限和有限势阱（盒子中的粒子）量子谐振子势垒/台阶期望值和不确定性
信息可视化
科学作家约翰·霍根 (1997) 在其著作《科学的终结》中指出，除了细节方面的工作外，科学已经完蛋了。他对物理学做了一个很好的论证。在物理学领域，余下的深层问题可能涉及产生大量能量，以至于需要利用整颗恒星。同样，生物学的基础是 DNA 和遗传学，现在面临着通过错综复杂的途径将基因映射到蛋白质中这一无限但往往繁琐的复杂性。霍根未能认识到，认知科学还有一些基本问题有待解决。特别是，知识的构建和存储机制仍未得到解决。他暗中采用了以物理为中心的科学观，认为物理学是科学之王，依次是化学、生物学，而心理学几乎不被承认为一门科学。在这个万神殿中，社会学被认为与占星术不相上下。这种态度是短视的。化学建立在物理学的基础上，使我们能够理解材料；生物学建立在化学的基础上，使我们能够理解生物体的复杂性；心理学建立在神经生理学的基础上，使我们能够理解认知过程。每个层次上都有一门单独的学科，其复杂性和难度都高于下一级学科。很难想象一个价值尺度，在这个尺度上，思维机制在根本上比亚原子粒子的相互作用更有趣、更重要。那些认为心理学是伪科学的人并没有注意到这一点。在过去的几十年里，人们在识别大脑结构和认知机制方面取得了巨大的进步，正是这些结构和机制使人类能够创造出现在存在的庞大知识体系。但我们需要更进一步，认识到使用机器和群体的人比一个人独自思考时具有更强的认知能力。长期以来，情况一直如此。纸张、书写和几何仪器等人工制品几个世纪以来一直是认知工具。没有必要接受文化相对论者的观点，才能看到科学是使用社会建构的符号系统建立起来的。审查过程采用
''推进行业的科学机器学习''
科学的机器学习（SCIML）一直将学术界带入了传统科学建模与机器学习（ML）方法（如深度学习）的有趣融合。尽管传统的机器学习方法论在科学问题上遇到了困难，诸如可解释性和实施物理约束，但ML与数值分析和微分方程式的融合已演变为一个新的研究领域，在添加数据驱动的自动学习特征的同时，它可以克服这些问题。已经证明了许多成功，借助物理知情的神经网络，通用差分方程，深部随机微分方程方程求解器，用于高维偏微分方程，以及神经代理人展示了深度学习如何极大地改善科学建模实践。因此，Sciml有望在各种科学学科中使用多功能应用，从对亚原子颗粒的研究到对经济和气候等宏观系统的理解。然而，尽管在提高这些方法的速度和准确性方面取得了显着的进展，但它们在实用，特别是工业环境中的效用仍受到限制。科学界的许多领域仍然缺乏对SCIML方法的全面验证和鲁棒性测试。当面对从工业中通常解决的机械和环境传感器之间的相互作用的复杂的现实世界数据集面对复杂的现实世界数据集时，这种限制特别明显。仍然可以通过适当的解决方案，其承诺通过大幅度的顺序加速创新和科学发现，这提供了独特的机会，可以解决许多领域对更快，更准确预测的无限愿望。该研讨会致力于探索SCIML技术实施方面的最新进步。它召集了积极参与这些方法的主要专家，以确保其实际的可行性和可扩展性，尤其是在数字和物理组件汇聚的工业领域。研讨会的目标是制作研究路线图，以推动行业中的科学机器学习，以应对应用/工业化挑战。以后要关注的更多信息：https：//www.ias.tum.de/ias/research-areas/advanced-compoint-and-modeling-and-modeling/scientific-inater-inachan-learning/
CRISPR/CAS9的传递平台中枢神经系统中神经胶质细胞的基因组编辑
量子力学（QM）与其他物理理论不同，因为其优雅而强大的数学形式主义掩盖了缺乏独特，完整和一致的概念框架，以适应应与数学对象相应的物理元素。过多的数学化，物理学模糊以及放弃其余物理学所依赖的原则（例如现实主义，确定性，位置，客观性或描述性）在我们所知的QM遗产中一直是不适的签名。从不同的角度看，该研究主题的目的是促进对QM物理学的讨论。作者被邀请仔细观察正式的设备，并迈向更现实和现实主义QM的新途径。本期所包含的15篇文章代表了不同的努力来识别基本的物理定律和因果关系，提出了可能的“ subquantum”理论描述，修改理论与观察之间的对应规则，或提供逻辑论点。具体模型，质疑不可能的定理。Gerard'T Hooft（Hooft）的介绍性陈述在本期中的许多文章中携带了火炬：“没有浪费时间和精力，对哲学上的正当施加和含义，我们写下了量子系统的量子条件，以使其数学上等于确定性系统。答案当然是，他们将自己的起源追溯到海森伯格，博尔和爱因斯坦的著作。”'T Hooft的文章的自然流量和简单性是伟大的硕士签名，这提出了一个问题，为什么我们在过去考虑过所有这些哲学上的理由。还有关于贝尔型不平等的大量文献，声称超出了哲学。贝尔的定理通过对原子和亚原子实体的实验的极端解释来规避。一个极端是超亮体“影响”（不是信息传递）的推断，另一个极端是超确定主义，如霍森费尔德（Hossenfelder）和帕尔默（Palmer）（Hossenfelder and Palmer）的文章中更可口的形式所讨论的。贝尔的定理在寻找我们世界的当地现实主义者和确定性描述时，代表了一个重大的绊脚石。然而，对这个问题的几项贡献表明，它并不构成被认为是的无法动的障碍，因为它不仅很难与任何实际的实验相关，而且还包含可疑的物理假设。oaknin（oaknin）表明，贝尔型不平等的推导遭受与贝尔变量的测量有关的深层物理问题，这需要绝对的