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强驱动状态下的翻转模式电子偶极自旋共振
使用传统的电子偶极自旋共振 (EDSR) 实现自旋量子比特的高保真控制需要约 1 mTnm −1 的大磁场梯度（这也会将量子比特与电荷噪声耦合）和 1 mV 量级的大驱动幅度。翻转模式是驱动双量子点中电子 EDSR 的另一种方法，其中两个点之间的大位移提高了驱动效率。我们建议在强驱动范围内操作翻转模式，以充分利用两个点之间的磁场差异。在模拟中，降低的所需磁场梯度将电荷噪声的保真贡献抑制了两个数量级以上，同时提供高达 60 MHz 的拉比频率。然而，硅中导带的近简并引入了谷自由度，这会降低强驱动模式的性能。这就需要进行依赖于谷值的脉冲优化，并且使强驱动机制的操作变得值得怀疑。
设计二维Si量子点阵列，带有自旋量子通讯性Masahiro Tadokoro 1,2，Takashi Nakajima 2，Takashi Kobayashi 3，
参考文献1。Divincenzo，D。P.量子计算的物理实施。Fortschritte der Physik：物理进展48，771（2000）。2。Ladd，T。D.等。量子计算机。自然464，45（2010）。3。Ito，T。等。四个四倍量子点中的四个单旋rabi振荡。应用物理信函113，093102（2018）。4。Mills，A。R.等。将单个电荷穿过一维硅量子点。自然传播10，1063（2019）。5。Mortemousque，P.A。等。在二维量子点阵列中对单个电子旋转的相干控制。自然纳米技术（2020）。6。损失，D。，Divincenzo，D。P.用量子点进行量子计算。物理评论A 57，120（1998）。7。Veldhorst，M。等。具有容忍控制的可寻址量子点量子量子。自然纳米技术9，981（2014）。8。Veldhorst，M。等。硅中的两分逻辑门。自然526，410（2015）。9。Takeda，K。等。 天然硅量子点中的易耐故障可寻址自旋值。 科学进步2，E1600694（2016）。 10。 Watson，T。F.等。 硅中可编程的两分量子处理器。 自然555，633（2018）。 11。 Zajac，D。M.等。 电子旋转的共同驱动的CNOT门。Takeda，K。等。天然硅量子点中的易耐故障可寻址自旋值。科学进步2，E1600694（2016）。10。Watson，T。F.等。 硅中可编程的两分量子处理器。 自然555，633（2018）。 11。 Zajac，D。M.等。 电子旋转的共同驱动的CNOT门。Watson，T。F.等。硅中可编程的两分量子处理器。自然555，633（2018）。11。Zajac，D。M.等。电子旋转的共同驱动的CNOT门。科学359，439（2018）。12。Yoneda，J。等。 一个量子点旋转量子置量量子，一致性限制了电荷噪声，而忠诚度则高于99.9％。 自然纳米技术13，102（2018）。 13。 Takeda，K。等。 在诱导频移的存在下，对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。 NPJ量子信息4，1（2018）。 14。 Huang，W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569，532（2019）。 15。 Zheng，G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14，742（2019）。 16。 Volk，C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19，5628（2019）。Yoneda，J。等。一个量子点旋转量子置量量子，一致性限制了电荷噪声，而忠诚度则高于99.9％。自然纳米技术13，102（2018）。13。Takeda，K。等。 在诱导频移的存在下，对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。 NPJ量子信息4，1（2018）。 14。 Huang，W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569，532（2019）。 15。 Zheng，G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14，742（2019）。 16。 Volk，C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19，5628（2019）。Takeda，K。等。在诱导频移的存在下，对Si/Sige自旋量子置量置量的优化电控制。NPJ量子信息4，1（2018）。14。Huang，W。等。 硅在硅中的两倍大门的保真基准。 自然569，532（2019）。 15。 Zheng，G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14，742（2019）。 16。 Volk，C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19，5628（2019）。Huang，W。等。硅在硅中的两倍大门的保真基准。自然569，532（2019）。15。Zheng，G。等。 使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。 自然纳米技术14，742（2019）。 16。 Volk，C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19，5628（2019）。Zheng，G。等。使用芯片谐振器在硅中快速基于门的自旋读出。自然纳米技术14，742（2019）。16。Volk，C。等。 通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。 Nano Letters 19，5628（2019）。Volk，C。等。通过高频累积门对Si/Sige量子点的快速电荷传感。Nano Letters 19，5628（2019）。
通过测量 Dicke 模型中保真度非时序相关器统一扰乱、热化和纠缠
加扰是存储在局部自由度中的信息扩散到量子系统的多体自由度的过程，从而无法被局部探测器访问，并且显然会丢失。加扰和纠缠可以调和看似不相关的行为，包括孤立量子系统的热化和黑洞中的信息丢失。在这里，我们证明保真非时序相关器 (FOTOC) 可以阐明加扰、纠缠、遍历性和量子混沌（蝴蝶效应）之间的联系。我们为典型的 Dicke 模型计算了 FOTOC，并表明它们可以测量子系统 Rényi 熵并提供有关量子热化的信息。此外，我们说明了为什么 FOTOC 可以在没有有限尺寸效应的混沌系统中实现量子和经典 Lyapunov 指数之间的简单关系。我们的研究结果为实验性使用 FOTOC 探索加扰、量子信息处理的界限以及可控量子系统中黑洞类似物的研究开辟了道路。
全 0 千米水面 AUV 实时飞行模拟
具有挑战性的机动，涵盖整个 0 ◦ –360 ◦ 飞行范围。此类 AUV 可受益于海洋生产、环境感知和安全等新用例，通过实现对接、检查或冰下作业的新功能。为了进一步探索它们在这些场景中的能力，必须能够在整个包络线上模拟它们的飞行动力学，其中包括强非线性效应和大攻角下的湍流。利用准确、高效的仿真模型，可以生成新的水上机动并制定控制策略。因此，本文提出了一种实时高效、准确地模拟水上机动的策略。通过结合分析、半经验和数值方法，合成了一个多保真流体动力学数据库，从而捕捉整个包络线上的流体力和力矩。组件构建工作流用于使用从数据库生成的查找表来组装非线性飞行动力学模型。该模拟模型用于执行高级水上机动的实时模拟。模拟结果与文献和实验结果一致，并且模拟器在设计新机动和控制策略时可作为开发工具使用。
哈罗测绘中误差传播与产生的研究...
摘要 — 在本文中，我们借助 MATLAB 模拟器研究了在 IBM-Q 硬件上运行的 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 量子算法中的错误传播和生成。HHL 是一种量子算法，在解决线性方程组 (SLE) 时，它可以比最快的经典算法（共轭梯度法）提供指数级加速。但是，如果没有错误校正，由于其复杂性，即使在 2 变量系统中也无法给出正确的结果。在本研究中，在 IBM-Q 中实现了 2 变量 SLE 的 HHL 量子电路，并在电路的每个阶段之后提取错误并与 MATLAB 模拟器进行比较。我们确定了三个主要的错误来源，即单量子位翻转、门不保真和错误传播。我们还发现，在辅助位旋转阶段，错误变大，但编码解决方案仍然具有高保真度。然而，在逆量子相位估计之后，解决方案大部分丢失，而逆量子相位估计是有效提取解决方案所必需的。因此建议，如果纠错资源有限，则应将其添加到电路的后半部分。
2024 OIG工作计划
在2023年，OIG站立了一个新的标准和合规团队，以协助从西雅图监视器到OIG的监视职责过渡。除了评估持续的同意命令保真度外，该团队还将促进加强和改善西雅图居民的警察服务。OIG的监督将鼓励创新和改进警务，以利益和保护社区。考虑到这一点，OIG将与社区成员和利益相关者一起参与评估过程，如下所述。OIG进行的评估将重点介绍有效公共安全的基础要素，包括：宪法，公平和公平的警务；社区合法性；领导;和军官健康。2024项目OIG将开发一种定性和定量方法的机构，以评估SPD的持续努力，以确保“以完全符合美国的宪法和法律的方式向西雅图人民交付服务，从而有效地确保公众信任和官员安全，并促进公共信心……”（Settlement Sitements Consention，第1页）。OIG的新职责将包括以下评估领域：
航空航天 | MDPI
飞机设计本质上是一项多学科工作，在此过程中，多个工程师团队之间必须交换数据和信息，每个团队都具有特定领域的专业知识。管理协作组之间的数据传输、可能的翻译和存储非常复杂且容易出错。采用标准化、以数据为中心的方案来存储所有数据可提高一致性并降低误解和冲突的风险。为了有效地实现这一点，必须首先努力在分析模块和数据档案之间开发合适的接口。此外，设计过程的每个阶段对设计和分析工具的保真度和分辨率都有不同的要求。对于稳定性和控制分析以及飞行模拟，需要生成用于空气动力、力矩和导数的查找表。不同的飞行分析工具需要不同的表格/输入格式。例如，代尔夫特理工大学开发的飞行分析器和模拟器 PHALANX [ 1 – 4 ] 需要一组三维力和力矩系数表，每个控制通道单独作用。多保真气动建模旨在以最佳的计算资源分配覆盖整个飞行包线的飞行状态参数空间。这又需要一个标准化的、以数据为中心的方案来托管数据，可用于各种
量子神经网络中量子态学习过程的统计分析
量子神经网络 (QNN) 已成为在各个领域追求近期量子优势的有前途的框架，其中许多应用可以看作是学习编码有用数据的量子态。作为概率分布学习的量子模拟，量子态学习在量子机器学习中在理论和实践上都是必不可少的。在本文中，我们开发了一个使用 QNN 学习未知量子态的禁忌定理，即使从高保真初始状态开始也是如此。我们证明，当损失值低于临界阈值时，避免局部最小值的概率会随着量子比特数的增加而呈指数级消失，而只会随着电路深度的增加而呈多项式增长。局部最小值的曲率集中于量子 Fisher 信息乘以与损失相关的常数，这表征了输出状态对 QNN 中参数的敏感性。这些结果适用于任何电路结构、初始化策略，并且适用于固定假设和自适应方法。进行了广泛的数值模拟以验证我们的理论结果。我们的研究结果对提高 QNN 的可学习性和可扩展性的良好初始猜测和自适应方法设定了一般限制，并加深了对先验信息在 QNN 中的作用的理解。
使用零均值高斯态和部分光子数分辨检测无法产生任意非高斯态
高斯状态和测量值加在一起不足以成为量子计算的强大资源，因为任何高斯动力学都可以用经典方法高效模拟。然而，众所周知，任何一种非高斯资源（状态、幺正运算或测量）与高斯幺正值一起构成通用量子资源。光子数分辨 (PNR) 检测是一种易于实现的非高斯测量，已成为尝试设计非高斯状态以进行通用量子处理的常用工具。在本文中，我们考虑对零均值纯多模高斯状态的子集进行 PNR 检测，以此作为在未检测到的模式上预示目标非高斯状态的一种手段。这是因为使用压缩真空和被动线性光学系统可以轻松可扩展地制备具有零均值的高斯状态。我们计算了实际预示状态和目标状态之间的保真度上限。我们发现，当目标状态是多模相干猫基簇状态时，该保真度上限为 1/2，这对于通用量子计算来说是一种足够的资源。这证明了存在无法通过此方法产生的非高斯状态。我们的保真度上限是一个简单的表达式，仅取决于光子数基中表示的目标状态，它可以应用于其他感兴趣的非高斯状态。
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。