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通过光总和规则检测价频段浮游功能的传播
半导体和绝缘子中价频段的函数的扩散是一种特征性的特性，可以粗略估计材料的绝缘性。我们阐述的是，由于它们等于在动量上集成的价值带状态的量子指标，因此可以从光学电导率和吸光度中从光学电导率和吸光度中从实验中提取量规不变部分。由于量子度量进入光导率的矩阵元素，因此可以从介电函数的假想部分的频率整合中获得价频段散布函数的扩散。我们实际上是为SI和GE等典型的半导体以及拓扑绝缘子（如BI 2 TE 3）进行了证明。在2D材料中，可以从吸光度除以频率，然后在频率上积分的吸光度中获得Wannier函数的扩散。将此方法应用于石墨烯，揭示了由固有的自旋轨道耦合引起的有限扩散，这可以通过微波范围的吸光度检测到。毫米波范围内扭曲的双层石墨烯的吸光度可用于检测板的形成并量化其量子度量。最后，我们将我们的方法应用于六边形过渡金属二进制MX 2（M = MO，W; X = S，SE，TE），并演示了Excitons和Emalligh Energe Bangs（例如Excitons and Emally Energe Bangs）如何影响Strier功能的传播。
几何和性能 - NIST 的 TSAPPS
我们考虑通过量子传感器网络中的量子比特传感器估计一组局部参数的多个解析函数的问题。为了解决这个问题，我们重点介绍了 Rubio 等人的传感器对称性能界限的概括，[ J. Phys. A 53 , 344001 (2020)]，并开发了一种用于测量此类函数的优化顺序协议。我们将两种方法的性能相互比较，并与不利用量子纠缠的局部协议进行比较，强调测量函数的系数向量在确定最佳测量协议选择方面的几何意义。我们表明，在许多情况下，尤其是对于大量传感器，优化的顺序协议比其他策略产生更准确的测量结果。此外，与传感器对称方法相比，顺序协议总是可以明确实现的。顺序协议非常通用，具有广泛的计量应用。
英国移民当局可以使用DNA指纹识别
，我们在超导电路中提出了一个循环函数的方案，该电路由三个约瑟夫森交界环和三个函数组成。在这项研究中，我们通过从基本边界条件中得出有效潜力来获得系统的精确拉格朗日。随后我们表明，我们可以选择性地选择在执行循环器函数的三个连接的分支的电流方向。此外，我们将此循环函数用于Majorana零模式（MZM）的非Abelian编织。在系统的分支中，我们引入了一对MZM，这些MZM通过三个阶段相互相互作用。循环器函数确定了三个函数的相位，从而确定MZM之间的耦合以产生编织操作。我们修改了系统，以便将MZMS耦合到外部系统以在可扩展设计中执行量子操作。
基于高斯的定向粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法，它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中，PSO 通常可以加速优化，因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而，传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此，我们借鉴了贝叶斯优化的概念，并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说，我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程，预测其形状，然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明，PSO 的基线实现（即 SPSO2011）表现优异。此外，与最先进的代理辅助进化算法相比，我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言，我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
Bharati Vidyapeeth（视为大学）
名称：基础科学 先修课程：矩阵代数及其行列式、单变量函数的最大值和最小值 教学方案 考试方案 学分分配 讲座：03 小时/周 学期末考试：60 分 讲座：03 辅导课：01 小时/周 内部评估：40 分 辅导课：01 总计：04 小时/周 总计：100 分 总计：04 课程成果 1 理解矩阵的秩并运用它来解线弧方程组 2 理解 DeMoiver 定理、双曲函数并将其应用于工程问题。 3 理解莱布尼兹规则并运用它来求函数的 n 次导数。 4 理解收敛、无穷级数的发散及其测试的基本概念。 5 理解偏微分的概念并运用它来求全导数。 6 评估任意两个变量函数的最大值和最小值。
在确定Diffie-Hellman键
摘要。Diffie-Hellman协议是由Whitfield和Martin Hellman提出的。diffie和Hellman想要一个数学函数，其中加密和解密并不重要，即（𝑔（𝑥））=𝑔。存在这样的功能，但主要是双向，即查找逆函数很容易工作，例如。这样的功能为𝑓（𝑥）=2𝑥这些函数的实际示例是电开关。但是，这些功能在密码学中不可用。最重要的是所谓的单向函数的混凝土形式。这些功能似乎可以找到它们的逆函数，这些功能是通过复杂过程找到的。因此，对于给定的𝑥，我们可以轻松计算𝑓（𝑥），但是对于给定的𝑓（𝑥），很难测量𝑥，但是如果已知秘密值，那么直接值和逆值都很容易计数。模块化算术是指大量此类单时间函数的存在。因此，在本节中，我们将探索以找到此类功能。关键字：单向，逆，加密，DH协议。
超快激发动力学的kohn-sham-proca方程
图2：介电函数的假想部分ε2（ω），作为散装（a）si和（b）lif的光子能量（eV）的函数。在这里，实验光谱显示为蓝色杂交，红线代表了使用GGA函数代替手稿中使用的LDA函数的KSP计算结果。可以看出，与实验保留的极好的一致性，实际上，与使用LDA功能进行的相同计算相比，理论吸收仅可忽略不计（与图。纸的2）
QICS：量子信息圆锥求解器
我们介绍了 QICS（量子信息锥函数求解器），这是一个完全用 Python 实现的开源原始对偶内点求解器，专注于解决量子信息理论中出现的优化问题。QICS 能够解决涉及量子相对熵、算子凸函数的非交换视角和相关函数的优化问题。它还包括一个利用稀疏性的高效半定规划求解器，以及对 Hermitian 矩阵的支持。QICS 目前也受 Python 优化建模软件 PICOS 的支持。本文旨在记录 QICS 中使用的算法和锥函数的实现细节，并作为该软件的参考指南。此外，我们展示了大量数值实验，这些实验表明 QICS 优于最先进的量子相对熵规划求解器，并且具有与最先进的半定规划求解器相当的性能。
对在网格状态中编码的量子的量子误差校正审查
量子信息可以通过离散系统（例如旋转或连续系统）作为高斯州携带。离散情况下的量子代码通过一般的“稳定器”框架很好地研究了。从离散的耐偏移代码开始，Gottesman，Kitaev和Preskill为连续变量描述的系统构建了量子代码[2]。代码单词是无限挤压状态的叠加，这是正交平面中δ函数的2D网格。实际上，人们与有限的挤压合作。代码，| GKP⟩状态是通过宽度宽度函数宽度Δ -1的高斯函数的高斯函数的叠加来描述的。这是正交平面中的平方代码。还有其他类型的网格状态，例如六角形代码。量子误差校正（QEC）对于网格状态至关重要。最近，耶鲁大学的研究人员提出了QEC方案，并为网格状态进行了实验[1]。在这篇评论中，我将讨论| GKP⟩状态，其分布，网格状态的QEC协议以及人们最近的实验。