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跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
量子场论中不受速子影响的非局部超微分动量算子：中性介子的情况
一个常数。这导致了量子海森堡代数的推广，其表现为位置和动量之间的扩展对易关系，即 [ x i , p j ] = i ¯ h (δ i j + βδ i j p 2 + 2 β i j p i p j )，其中 [ x i , x j ] = [ p i , p j ] = 0 [ 6 , 7 ]。这些结果还表明扩展或修改了量子力学的量子非局域性方面。事实上，有人认为，量子非局域性是 HUP 的结果，它代表了量子力学最奇怪的特性之一 [ 8 , 9 ]。这在 [ 10 ] 中已得到详细讨论，并被发现与 Franson 实验 [ 11 ] 中出现的重合率版本一致。已经检测到 GUP 对角动量代数和两个部分系统（量子比特和量子三元组）的贝尔算子的平方及其期望值的影响。违反贝尔不等式可能是制定量子引力的重要工具，而且，Stern-Gerlach 实验的精度限制了 GUP 参数 β 的值。应该强调的是，量子非局域性已经
平衡声子电子能量和角动量...
识别电子，自旋和晶格自由度之间非平衡能量转移机制的微观性质对于理解超快现象（例如操纵飞秒时间表上的磁性）至关重要。在这里，我们使用时间和角度分辨的光发射光谱法可以超越经常使用的集合平均视图，从而在Quasiparticle温度下进行的非平衡动力学视图。我们显示的铁磁Ni表明，非平衡电子和自旋动力学表现出明显的电子动量变化，而磁交换相互作用仍然是各向同性的。这种高光是晶格介导的散射过程的影响，并为揭开旋转晶格角动量转移的仍然难以捉摸的显微镜机理打开了途径。
在光子晶格中的动量空间中同时创建了多个涡流 - 抗差对
Guillaume Malpuech，H Min Xiao，J，K Yanpeng Zhang，A和Zhaoyang Zhang A， * A XI XI'jiotong University，教育部的物理电子和设备的主要实验室对于复杂系统的理论物理学，大韩民国大韩民国科学技术大学（UST），基础科学计划，大韩民国大道基础科学计划，D莫斯科物理与技术研究所，俄罗斯Dolgoproudnyi，俄罗斯E沃尔夫汉普顿大学，沃尔夫汉普顿大学，沃尔弗尔·汉弗·沃尔弗尔·霍姆斯特·沃尔弗尔·弗里格·沃尔弗尔·伊斯特·弗里格·沃尔夫·伊斯特·沃尔夫汉俄罗斯的彼得斯堡，俄罗斯H.UniversitéClermontAuvergne，Pascal Institut Pascal，Photon-N2，CNRS，CNRS，Clermont INP，France I Institut i Institut Universitaire de France，Paris，Paris，France j法国J大学中国南京
使用轨道角动量光束复用/多播实现安全光互连
摘要：轨道角动量 (OAM) 用方位角相位项 exp ð jl θ Þ 描述，具有具有不同拓扑电荷 l 的不受约束的正交态。因此，随着全球通信容量的爆炸式增长，特别是对于短距离光互连，光承载 OAM 由于其正交性、安全性以及与其他技术的兼容性，已证明其在空分复用系统中提高传输容量和频谱效率的巨大潜力。同时，100 米自由空间光互连成为“最后一英里”问题的替代解决方案，并提供楼宇间通信。我们通过实验演示了使用 OAM 复用和 16 进制正交幅度调制 (16-QAM) 信号的 260 米安全光互连。我们研究了光束漂移、功率波动、信道串扰、误码率性能和链路安全性。此外，我们还研究了 260 米范围内 1 对 9 多播的链路性能。考虑到功率分布可能受到大气湍流的影响，我们引入了离线反馈过程，使其灵活控制。
自动量子机学习的框架
在这项工作中，我们提出了AutoQML，该框架将量子机学习（QML）算法无缝集成到自动化机器学习（AUTOML）中。利用汽车范式的优势，该框架是有意设计的，以高度的抽象设计，从而消除了用户在机器学习（ML）（ML）和量子计算（QC）方面具有丰富经验的需求。该工具可以自动构建典型的ML管道的整个过程，包括数据清洁和预处理以及模型选择，优化和评估。此外，它自动化了QC特定方面的主张，例如在实际量子硬件上选择量子后端和执行管理。AutoQML利用Ray作为其基础自动化优化框架，并采用内部DESEDERPEREP QML库Squlearn提供QML算法。这两个组合都提供了低级功能，并且可以用作独立解决方案。最后，我们深入研究将框架纳入量子计算平台plankqk所需的集成步骤。
扰动量子染色体动力学中颜色的量子模拟
量子计算具有广泛的兴趣，因为它为从素数分解[1]到非结构化搜索[2]提供了指数或多项式加速。量子计算机的自然使用是对其他量子系统的模拟，在计算化学中具有众所周知的应用[3，4]和冷凝物质物理学[5，6]。近年来已经看到了量子计算机在基于晶格的Quanty场理论（QFT）模拟中提出的应用（参见参考文献。[7，8]及其参考文献，包括量子染色体动力学的模拟（QCD），该理论描述了夸克和胶子的基本相互作用。晶格QCD非常适合研究QCD的低能量（子GEV）行为，但是晶格尺寸的计算成本的迅速增加使得QCD QCD极具挑战性，可用于模拟碰撞，以在诸如大型Hadron Collider（例如LHC）等较高的高级胶卷中探测的最短长度量表（LHC）。在这些能量下，QCD耦合常数αs变小，因此扰动计算成为选择的方法。使用量子计算机在扰动QCD中模拟硬散射过程已在很大程度上尚未探索。一种模拟量子计算机上通用扰动QCD进程的方法仍然缺失，但由于多种原因是可取的。其次，此功能还意味着量子模拟可以很好地适合对具有高质量最终状态的过程具有完全干扰效应的计算。每个贡献都可以分解为颜色部分和运动部分。This may be in part because the aims of perturbative QFT calculations differ from the aims of most quantum simulations: most quantum simulations (including lattice QCD) aim to take a known Hamiltonian and use it to perform the (unitary) evolution of a quantum system, whereas perturbative QFT calculations aim to calculate the (Hermitian, but not unitary) transition matrix describing the scattering of specified external states and hence研究基本颗粒的产生或衰减。首先，扰动QCD计算需要评估许多不可观察的中间状态的贡献，这使得这种计算使自然候选者从量子计算机操纵量子状态的折叠的能力中受益。第三，通用扰动QCD过程的量子模拟可以通过利用已知量子算法（例如量子振幅估计）提供的加速度来提高扰动QCD预测的速度和精度[9-12]。本文的目的是采取步骤使用量子计算机模拟通用扰动QCD进程。扰动QCD中的计算可以通过求和Feynman图的贡献来执行。颜色部分比运动部分更简单，并且实际上存在有效的程序[13 - 18]，用于计算经典计算机上的颜色因子。尽管如此，颜色部分仍然提出了在量子计算机上模拟扰动QCD过程的一些通用挑战。1作为例如，形成量子计算机的量子门必须始终是统一的，而feynman规则（颜色和运动学部分都）描述了Feynman图的组成部分，并非完全单位。这意味着颜色部分提供了一个有用的简化设置，可以使用该设置来开发Feynman图的量子计算的框架，因此它们将成为当前工作的重点。本文的主要结果是两个量子门Q和G，它们分别代表了描述Quark-gluon和Triple-Gluon相互作用顶点的Feynman规则的颜色部分。要实施这些门，我们介绍了一个单位化寄存器U的新概念，该概念可以模拟夸克和胶子的非空间相互作用。
根据多小脑回畸形和无脑回畸形的 MRI 图像，对胎儿的脑回形态和变化进行自动量化
结果：在对照胎儿中，所有参数均随着胎龄而发生显著变化（P，0.05）。与对照组相比，患有无脑回畸形的胎儿的所有脑回参数均显著降低（P # 0.02）。同样，多小脑回畸形的胎儿的几个参数也显著降低（P # 0.001）。3 个疑似胎儿的脑回值正常，支持 MRI 成像诊断。XGBoost-linear 算法在患有无脑回畸形的胎儿和对照胎儿（n = 32）之间的分类中取得了最佳结果，曲线下面积为 0.90，召回率为 0.83。类似地，随机森林分类器在对多小脑回畸形胎儿和对照胎儿（n=33）的分类中表现出最佳性能，曲线下面积为 0.84，召回率为 0.62。
驱动量子对称简单排斥过程中的精确纠缠
由于长程相干性，驱动量子系统的纠缠特性可能与平衡情况不同。我们通过研究一个合适的介观传输玩具模型来证实这一观察结果：开放量子对称简单排除过程（QSSEP）。我们推导出稳定状态下不同子系统之间互信息的精确公式，并表明它满足体积定律。令人惊讶的是，QSSEP 纠缠特性仅取决于与其传输特性相关的数据，我们怀疑这种关系可能适用于更一般的介观系统。利用 QSSEP 的自由概率结构，我们通过开发一种新方法从所谓的局部自由累积量中确定随机矩阵子块的特征值谱来获得这些结果——这本身就是一个数学结果，在随机矩阵理论中具有潜在的应用。为了说明该方法，我们展示了如何从局部自由累积量计算满足本征态热化假设 (ETH) 的系统中可观测量的期望值。