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德西特时空来自全息平面......
全息原理认为，体空间的自由度 (DoF) 被编码为边界量子场系统的信息 [1, 2, 3]。该原理的已知例子有黑洞熵 [4, 5, 6, 7] 和 d + 2 维反德西特时空/d + 1 维共形场论 (AdS d +2 /CFT d +1 ) 对应关系 [8, 9, 10, 11]。在发现 AdS d +2 /CFT d +1 对应关系中的全息纠缠熵的 Ryu–Takayanagi 公式 [12, 13, 14, 15] 后，多尺度纠缠重正化假设 (MERA) [16, 17] 被提出作为该公式背后的体量子纠缠的全息张量网络 (HTN)，其中 d = 1 为零温度 [18, 19]。这里，MERA 是通过解纠缠器层（对我们而言是二分量子比特门）和粗粒化器层（等距）的半无限交替组合对量子比特中边界 CFT 2 的量子基态进行实空间重正化群变换 [16, 17]。MERA 是一个尺度不变的张量网络。基于对 HTN 的初步研究 [18, 20, 21]，本文作者对 HTN 进行了经典化 [22, 23, 24, 25]。其中，HTN 的经典化是指在 HTN 中采用单量子比特的第三 Pauli 矩阵作为超选择规则算子 [25]。即，作用于 HTN 的希尔伯特空间的量子力学可观测量需要与第三 Pauli 矩阵交换，并根据这种交换性进行选择。HTN 经典化后，经典化全息张量网络 (cHTN) 的量子态对于所选可观测量在第三 Pauli 矩阵的特征基上没有量子干涉，因此等价于经典混合态，即第三 Pauli 矩阵乘积特征态的统计混合，
全息纠缠熵：信息悖论的出路
1 有时参数数量（包括磁荷）可能有四个或更多个，但为了简单起见，我们这里只考虑三个。2 准确地说，这不是一个定理，而是一个猜想，因为对于一般情况，目前还没有严格的数学证明。
平面全息透明挡风玻璃显示dp83867ir.pdf
6.1 Absolute Maximum Ratings...................................... 10 6.2 ESD Ratings............................................................. 10 6.3 Recommended Operating Conditions....................... 11 6.4 Thermal Information.................................................. 11 6.5 Electrical Characteristics........................................... 11 6.6 Power-Up Timing...................................................... 13 6.7 Reset时机..................................................................................................................................................................................................................................... Transmit Timing ................................ 15 6.13 100Mbps MII Receive Timing (2) ............................ 15 6.14 10Mbps MII Transmit Timing .................................. 16 6.15 10Mbps MII Receive Timing.................................... 16 6.16 DP83867IR/CR Start of Frame Detection Timing... 16 6.17 Timing Diagrams ............................................................................................ 17
无效无限摘要内容的全息性
我们认为，在四维渐近性的量子重力理论中，可以从未来无效的未来无效范围内的无限端邻域获得所有有关无质量激发的信息，并且不需要未来所有的无效观察结果。此外，尽管相反不正确，但也可以从附近任何早期削减的观察值中获得有关未来无效的未来零事物的所有信息。我们为这两个断言提供了独立的论点。与过去无效的相似陈述相似。这些陈述对信息悖论具有直接的影响，因为它们表明该状态的细粒度von neumann熵定义在未来无效的一部分（-∞，u）上的段（-∞，u）与u独立于u。这与经常出现的页面曲线大不相同，有时该熵有时会服从。我们将结果与在黑洞蒸发的上下文中对页面曲线的最新讨论进行了对比，并讨论了我们的结果与其他全息含量侵蚀空间的关系的关系。
时间相干性降低的数字全息实验
摘要。为了模拟多纵向模式和中心频率快速波动的影响，我们分别使用了正弦相位调制和线宽加宽。这些效应使我们能够降低主振荡器激光器的时间相干性，然后我们将其用于进行数字全息实验。反过来，我们的结果表明，相干效率随条纹可见度二次下降，并且我们的测量结果与我们的模型一致，正弦相位调制的误差在 1.8% 以内，线宽加宽的误差在 6.9% 以内。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.10.102406]
全息时空中物理计算机的约束
复杂性理论涉及计算数学模型的能力。人们普遍认为这些模型捕捉到了物理计算机的计算能力，但要使这种联系精确起来却很困难。例如，考虑一个量子电路模型，我们可能倾向于将电路深度等同于在物理计算机上实现计算所需的时间。通过假设能量有一个界限，可以通过 Margolus-Levinin 定理 [1] 精确地建立这种联系。然而，对于任何给定的幺正，都可以构造一个汉密尔顿量，它可以任意快速地实现该幺正，即使在有界能量的情况下 [2]。这意味着在这个汉密尔顿计算模型中，能量界限不足以将计算和物理时间概念联系起来。诸如此类的观察使得如何将物理计算机的极限与计算的数学模型联系起来变得不清楚。在本文中，我们朝着理解物理计算机的极限迈出了初步的一步。为了考虑物理计算机上的全部约束以及计算机可以利用的完整物理设置，我们考虑在量子引力背景下的计算。我们在 AdS / CFT 框架内工作，该框架声称渐近反德西特 (AdS) 空间中的量子引力与存在于该时空边界的纯量子力学理论（共形场论，CFT）等价。我们的主要结果是构建了一个幺正族，这是在熵为 S bh 的黑洞内部运行的计算机无法执行的，其中计算是在 n 个量子比特上进行的，并且 log S bh ≤ n ≪ S bh ，我们构建的族的大小为 2 o ( S bh )。因为 n ≪ S bh ，所以计算的输入本身并不与引力强耦合。相反，受到限制的必须是对这些小输入的计算。虽然我们最终感兴趣的是宇宙中计算机的物理极限，但在 AdS / CFT 对应背景下工作为我们提供了量子引力的精确框架。同样，计算机科学的一个基本观察是，计算机的能力对于计算模型细节的“合理”变化具有很强的鲁棒性：经典计算机可以用图灵机、均匀电路等来描述，解决给定计算问题所需的资源只会发生多项式变化。量子计算机同样具有同样的鲁棒性。这种鲁棒性表明，了解 AdS 中计算机的能力可能会产生更广泛适用的见解。天真地说，体量子引力理论和量子力学边界之间的 AdS / CFT 对偶表明量子引力中计算机的能力应该在某种程度上等同于量子计算机。我们可以想象在量子计算机上模拟 CFT，从而产生在对偶体图像中运行的任何计算的结果。然而，这种方法很复杂，因为边界 CFT 描述和体引力描述之间的映射可能呈指数级复杂度 [ 3 – 6 ] 。因此，从边界模拟确定体计算的结果本身可能非常复杂，从而导致体和边界之间的效率差异。一个有趣的观察是，这为量子引力计算机比量子计算机强大得多留下了可能性 [ 7 ] 。在这项工作中，我们给出了一种利用边界量子力学描述的存在来限制体计算的策略。我们假设体到边界映射的关键属性是状态独立性，在 AdS / CFT 中，当重建适当小的体子系统时，我们就拥有了这种属性。我们还利用这个映射是等距的。1
d-Wave全息超导体中的顺序参数和光谱函数
我们考虑D -Wave全息超导体模型，并在度量标准上进行了完全反应，以解决文献中缺失的部分。我们通过将费米子光谱函数与动量依赖性顺序参数进行比较来识别GAP函数。通过在张量凝结物存在下对费米子光谱函数进行数值研究，我们发现了费米弧和间隙行为，与角度相似，它们与角度分辨的光发射光谱数据相似。此外，我们已经检查了耦合常数，化学电位和温度对光谱功能的影响。我们发现D -Wave Fermionic光谱函数可以通过P X和P Y冷凝物与两个Fermion风味结合在一起。同样，将D X 2 -Y 2和D XY轨道对称性与两个Fermion风味结合在一起，导致G波光谱函数。
全息不连贯的轻源定量相成像，远程
LED源产生的照明灯分为两个单独的臂。放置样品的对象臂以及设置参考样品（空白）的参考臂。每个手臂中的梁通过插入的样品，并在显微镜的图像平面上组合，在那里它们会干扰并创建全息图。然后通过检测器记录全息图，并通过计算机实时从全息图中提取定量相位图像。最终输出是相位图像，其中样品的每个部分的光延迟（相位移位）被存储为相应图像像素中的定量值。
用两光子全息光遗传学探测神经代码
光遗传学在神经科学家如何询问大脑功能方面涉及一场革命。由于技术局限性，大多数光遗传学研究采用了低空间分辨率激活方案，从而限制了可以进行的扰动类型。然而，更精细的空间尺度上的神经活动操作对于更充分理解神经计算可能很重要。在空间上精确的多光子全息光遗传学有望应对这一挑战，并打开许多以前无法实现的新型实验。更具体地说，通过提供在功能定义的神经元合奏中重现极其特定的神经活动模式的能力，多光全息光遗传学可以使神经科学家能够揭示神经代码的基本方面，以实现感觉，认知和超越已达到的行为。本综述总结了多变量全息光遗传学的最新进展，这些遗传学大大扩展了其能力，突出了出色的技术挑战，并概述了可以执行的实验类别以测试和验证脑功能的关键理论模型。多光子全息光遗传学可以通过帮助结束实验性和理论神经科学之间的循环，从而显着加速神经科学发现的速度，从而导致对神经系统功能和障碍的基本新见解。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。