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使真正的忆阻内存处理更快且......
摘要 — 忆阻技术是替代传统内存技术的有吸引力的候选技术，并且还可以使用一种称为“状态逻辑”的技术来执行逻辑和算术运算。将数据存储和计算结合在内存阵列中可以实现一种新颖的非冯·诺依曼架构，其中两种操作都在忆阻内存处理单元 (mMPU) 中执行。mMPU 依赖于在不改变基本内存阵列结构的情况下向忆阻内存单元添加计算能力。使用 mMPU 可以缓解冯·诺依曼机器对性能和能耗的主要限制，即 CPU 和内存之间的数据传输。这里讨论了 mMPU 的各个方面，包括其架构和对计算系统和软件的影响，以及检查微架构方面。我们展示了如何改进 mMPU 以加速不同的应用程序，以及如何在 mMPU 操作中改进忆阻器的可靠性差的问题。
第一控制论中的本体论和信息政治
为什么我们应该考虑“21 世纪的控制论”？我可以列举四个原因。首先，也许“21 世纪的控制论”在某种程度上已经存在。很明显，控制论所推广的概念和技术比以往任何时候都更加普及。术语“反馈”和“信息”的传播具有里程碑意义，并且与“控制论”这一符号的使用率下降无关。换句话说，我们正在见证所谓的“没有控制论的控制论”，即其概念和人工制品的传播，但不再是过时的标签。有第一代控制论，与维纳、麦卡洛克和冯·诺依曼等人物有关，还有“第二代控制论”，以自组织为中心，与冯·福斯特和瓦雷拉等人有关。现在，我们可能正处于“第三次控制论”的开端，我们不应该再提及名人的名字，而应该提及谷歌、亚马逊、Facebook 或 OpenAi 等公司的名字。这会不会就是难以捉摸的“21 世纪控制论”，一个没有说出名字的第三次浪潮？
年度报告 - Physikalisch-Technische Bundesanstalt
物理技术帝国和物理技术联邦研究所成立 125 周年：这个周年纪念是过去一年的重大事件。 125 年来，计量学、测量科学及其应用领域取得了最高的精度、进步和可靠性，这意味着一个令人印象深刻的成功故事，我们在 3 月份举办了一场难忘的庆祝活动，共有 1000 多名嘉宾（其中包括 240 名来自国外的嘉宾）表示赞赏。十月，我们为“物理学的宝盒”——及时修复的“天文台”揭幕。当它于 1891 年首次投入使用时，它可能是世界上最先进的物理实验室，这是一座令人印象深刻的均匀对称和优雅的建筑，同时提供了尽可能多的功能，是赫尔曼·冯·亥姆霍兹 (Hermann von Helmholtz) 的工作场所，他创立了与维尔纳·冯·西门子一起加入 PTR，然后您成为第一任总裁。
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
神经形态计算最近已成为传统冯·诺伊曼（Von Neumann）架构（Zargham，1996）的可能替代品的突出替代品。使用基于经典CMOS的von Neumann机器时通常面临的一些问题是其能量官方的限制，也是由于物理限制而对速度和扩展的绝对限制（Mead，1990; Koch and Segev，2003年）。尽管摩尔的定律长期持续了，并在硬件性能方面取得了迅速而持续的进展（Moore，1965），但现在很明显，这不会持续。因此，需要寻找替代的计算体系结构，包括神经形态计算（Aand Youjie li等，2017； Kim等，2015； Esser等，2016）。冯·诺伊曼（Von Neumann）建筑也有一个固有的问题，通常称为“ von neumann瓶脖子”，因为CPU和Main Div>之间的带宽有限
![arXiv:2306.14566v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5ab1cdb684d543a1dae744e6eda012859bace99e.webp)
arXiv:2306.14566v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 11 日
我们提出了一种称为量子互信息神经估计 (QMINE) 的量子机器学习方法，用于估计冯·诺依曼熵和量子互信息，这是量子信息理论的基本属性。这里提出的 QMINE 基本上利用了量子神经网络 (QNN) 技术，以最小化确定冯·诺依曼熵的损失函数，从而确定量子互信息，由于量子叠加和纠缠，人们认为它比传统神经网络更能处理量子数据集。为了创建精确的损失函数，我们提出了一种量子 Donsker-Varadhan 表示 (QDVR)，它是经典 Donsker-Varadhan 表示的量子类似物。通过利用参数化量子电路上的参数移位规则，我们可以有效地实现和优化 QNN，并使用 QMINE 技术估计量子熵。此外，数值观测支持我们对 QDVR 的预测，并证明了 QMINE 的良好性能。
OSMU24：量子基础、粒子物理学和力的统一
代数方式：克利福德、海森堡和狄拉克对量子基础的遗产。BJ Hiley。2024 年 3 月 1 日摘要。罗杰·彭罗斯两周前的演讲得出结论，广义相对论（等效原理）和量子力学（叠加原理）的基本原理之间的冲突导致了两个现实，一个是经典的，一个是量子的。该论点基于薛定谔图景。在这次演讲中，我着手表明，如果使用海森堡图景，那么只有一个现实。论证从海森堡群结构开始，该结构具有经典和量子域的基本正交和辛对称性。克利福德认识到群在古典物理学中的作用，它在产生众所周知的正交泡利、狄拉克和彭罗斯扭子代数方面起着根本性的作用。辛对称性隐藏在冯·诺依曼的一篇被忽视的论文中，而冯·诺依曼实际上发现了 Moyal 星积代数。冯·诺依曼的论文导致了 Stone-von Neumann 定理，该定理表明，各种图像、薛定谔、海森堡、相互作用等在幺正变换下是等价的。我将展示 Bohm 版本的非相对论薛定谔方程是如何从星积代数中产生的。该乘积必然会引入一种新的能量质量，即“量子势能”，DeWitt (1952) 表明其几何起源与标量曲率张量有关。该结构揭示了共形重标度出现背后的原因，希望能够更好地理解静止质量问题。
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时隔两年，我们诚挚地邀请你们及你们的家人、朋友和熟人于 2024 年 9 月 28 日上午 9 点来到我们驻军城镇托尔格洛的斐迪南-冯-席尔军营，与我们一起庆祝 2024 年第 413 猎兵营开放日。
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
太空探索
• 公元前 300 年，希腊人阿基塔斯 (Archytas) 用水蒸气推动的模型鸽飞行 • 公元 100 年，中国人在空心竹子中装满火药 • 1232 年，中国人使用火箭作为武器 • 1898 年，康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基 (Konstantin Tsiolkovsky) 提出使用火箭探索太空的想法 • 1903 年，齐奥尔科夫斯基出版了《用火箭推进的飞行器探索宇宙》；沃纳·冯·布劳恩 (Wernher von Braun) 阅读了齐奥尔科夫斯基的著作 • 1926 年，罗伯特·戈达德 (Robert Goddard) 成功发射了一枚液体燃料火箭 • 20 世纪 40 年代，沃纳·冯·布劳恩 (Wernher von Braun) 在与英国的战争中使用 V-2 火箭