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Biozym B7高保真DNA聚合酶
5.1。反应缓冲液5x B7反应缓冲液包含：15 mM MGCL 2，5 mm DNTPS，增强剂和稳定器。我们不建议添加进一步的单独的PCR增强剂（例外请参见5.3）或MGCL 2。5.2。引物引物应使用默认引物3设置（https://bioinfo.ut.ee/primer3/）具有预测的熔点约为60°C。反应中的最终引物浓度应在0.2μm和0.6μm之间。5.3。10倍增强子长模板，富含GC的模板或具有复杂二级结构的模板：如果没有或弱扩增的添加10x B7增强子可以提高产量。5.4。退火使用的退火温度等于下TM引物的TM。如果存在非特异性产品，则以2°C的增量增加。或者使用温度梯度在实验中找到最佳的退火温度。5.5。扩展E Xtension应在72°C下进行。最佳延长时间取决于模板的扩增子长度和复杂性。我们建议大多数模板的延长时间为30秒（KB）。在2步协议的情况下，68至75°C可以用作结合退火/延长温度。5.6。多路复用PCR首次执行多重PCR时，建议在计算出的退火温度周围运行温度梯度。在随后的实验中应使用代表最佳特异性的退火温度。不应使用快速循环条件。最初建议使用最长片段的延长时间。
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
低温离子陷阱系统，用于附近的高保真性
捕获的离子是建造通用量子处理器的有前途的候选者，具有单量量[1]和两分（2-5]门，具有量子误差校正所需的保真度[6，7]。通常使用电动 - 二极孔 - 弗尔登过渡实现，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。 量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。 尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。 利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。 此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。 微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。 但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。 有，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。有如果一个人能够在微波场中设计出较大的空间梯度，则可以增加几个数量级的空间选择性[19]和自旋运动耦合。实现有效微波场梯度的一种方法是将远场微波与强，静态磁场梯度相结合[20-22]。然而，此方法需要辐射原子涂层技术[23 - 25]才能最大程度地减少反应性，因为量子状态状态需要对磁场敏感。另一种解决方案是将离子定位在微波电流导体的近场状态下[15，26，27]；在这里，场梯度取决于导体和导体几何形状的距离，而不是微波的自由空间波长。除了这些方法外，最近还使用射频场梯度振荡近距离接近离子的运动频率[28]，最近还证明了一种新型的自旋运动耦合。微波技术比激光技术更成熟，并且用于许多日常设备，例如移动电话。它的成本低于激光系统，并且也更容易控制。微波电路也可以直接整合到离子陷阱结构中，这有助于促进基于芯片的离子陷阱的产生，这些陷阱可缩放到量子“ CCD样”设备中[15，29 - 32]。
用于量子控制的高维多保真贝叶斯优化
摘要 我们提出了第一个多保真贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决原型量子系统的量子控制中的逆问题。我们的方法自动构建时间相关的控制场，从而实现初始和期望的最终量子态之间的转换。最重要的是，我们的 BO 方法在构建时间相关的控制场方面表现出色，即使对于难以用现有的基于梯度的方法收敛的情况也是如此。我们提供了我们的机器学习方法的详细描述以及各种机器学习算法的性能指标。总之，我们的结果表明 BO 是一种有前途的方法，可以有效、自主地设计一般量子动力系统中的控制场。
在 NISQ 时代高保真地实现 AKLT 状态......
AKLT 状态是各向同性量子海森堡自旋 1 模型的基态。它表现出激发间隙和指数衰减的关联函数，其边界处具有分数激发。到目前为止，一维 AKLT 模型仅在捕获离子和光子系统中进行了实验。在这项工作中，我们成功地在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代量子设备上准备了 AKLT 状态。具体来说，我们在 IBM 量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中 AKLT 状态准备所需的非幺正算子嵌入在幺正算子中，每对辅助自旋 1/2 都有一个额外的辅助量子位。这种幺正算子实际上由由单量子位和最近邻 CX 门组成的参数化电路表示。与 Qiskit 的传统算子分解方法相比，我们的方法仅使用最近邻门即可实现更浅的电路深度，同时保持原始算子的 99.99% 以上的保真度。通过同时后选择每个辅助量子比特，使其属于自旋向上 |↑〉 的子空间，可以在量子计算机上通过从单重态加上辅助量子比特的初始平凡乘积状态演化系统地获得 AKLT 状态，然后通过对所有其他物理量子比特进行测量来记录该状态。我们展示了如何通过读出误差缓解在 IBM 量子处理器上进一步提高我们的实现的准确性。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现 advnf：减少使用对抗性学习的有条件归一流流程中的模式崩溃 远程量子ising模型的有限温度临界行为 NISQ算法的矩阵元素的矩阵元素 在p s ... 下的独家J/ψ和ψ（2s）生产的测量 随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
AKLT状态是各向同性量子Heisenberg Spin-1模型的基态。它表现出激发差距和指数衰减的相关函数，并在其边界处具有分数激发。到目前为止，仅通过捕获离子和光子系统实验实现了一维AKLT模型。在这项工作中，我们成功地准备了嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA量子设备上的AKLT状态。尤其是，我们在IBM量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中AKLT状态制备所需的非单生操作员嵌入到单一操作员中，并为每对辅助旋转旋转1 /2的额外的Ancilla Qubit带有附加的Ancilla Qubit。这样的统一操作员有效地由由单量子和最近的邻居CX门组成的参数化电路表示。与Qiskit的常规操作员分解方法相结合，我们的方法导致了较浅的电路深度，仅邻近邻居的大门，而原始操作员的忠诚度超过99.99％。通过同时选择每个Ancilla Qubit，以使其属于旋转|↑>的子空间，可以通过从最初的单元状态以及量子计算机上的旋转量中的旋转量中的初始产品状态以及随后对所有其他物理量进行录制来系统地获得AKLT状态。我们展示了如何通过减轻读数错误的IBM量子专业人员进一步提高实施的准确性。
量子保真度的简化表达式
量子信息处理中最基本的任务之一是判断两个量子态的相似性或接近性。它在量子计量、量子机器学习、量子通信、量子密码学或量子热力学等广泛应用中都很重要。例如，相似性度量可用于评估信息在远距离传输时受到的干扰程度 [1]，或用于表征基态可能突然改变的量子系统中的相变 [2]。用于此目的的常用方法是量子保真度，也称为 Uhlmann 保真度或 Uhlmann-Jozsa 保真度，它能够评估一对混合态的相似性。然而，这种最普遍形式的量子保真度的通常表述（其中两个量子态都是混合态）有几个缺点。最重要的缺点之一是
高保真SIM重建基于超分辨率定量FRET成像
摘要。基于结构化照明的超分辨率Förster共振能量转移显微镜（SIM-FRET）提供了一种方法来解决活细胞中复杂的生物结构中的分子行为。但是，SIM重建伪像将减少模拟信号的定量分析保真度。为了解决这些问题，我们开发了一种称为HIFI Spectrum优化SIM-FRET（HIFI-SO-SIM-FRET）的方法，该方法在两步频谱优化中使用优化的Wiener参数来抑制Sidelobe伪像并实现超分辨率的Sim-Fret。我们通过证明其减少重建伪像的能力，同时在模拟的FRET模型和Live细胞FRET-Standard构造样本中保持FRET信号的准确性，从而验证了我们的方法。总而言之，HIFI-SO-SIM-FRET提供了一种有希望的解决方案，用于实现高空间分辨率并减少定量FRET成像中的SIM卡重建伪像。
实现一致的高保真量子学习......
摘要 —在近期的噪声中尺度量子（NISQ）时代，高噪声将显著降低量子计算的保真度。更糟糕的是，最近的研究表明，量子设备上的噪声是不稳定的，也就是说，噪声会随时间动态变化。这导致了一个迫在眉睫的挑战性问题：在运行时，有没有办法在不稳定的设备上有效地实现一致的高保真量子系统？为了研究这个问题，我们以量子学习（又名变分量子算法）为载体，它具有广泛的应用，例如组合优化和机器学习。一种直接的方法是使用参数移位方法在目标量子设备上优化变分量子电路（VQC），然后再使用它；然而，优化的时间成本极高，在运行时不切实际。为了解决这个紧迫的问题，在本文中，我们提出了一种新颖的量子
高保真、超精确和进化的突变体在 CRISPR-Cas9 中重新连接原子级通信
此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 8 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.25.554853 doi：bioRxiv preprint