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在具有更长范围相互作用的量子模型的保形歧管上的拓扑过渡
试图显示具有更长范围相互作用的量子ISING模型的共形歧管上的拓扑转变。该模型哈密顿系统具有不同的间隙相位，具有不同的拓扑指数，并且根据横向场的存在和不存在，也具有不同的量子临界线。我们还提供了参数空间不同机制的中心电荷。在存在和不存在横向场的情况下，以及C的非宇宙特征，我们明确显示了关键，拓扑和中央电荷（C）的相互作用。我们显示了在存在横向场的情况下，在存在横向场的情况下，LIFSHITZ过渡是如何发生的。我们明确地表明了保形场理论（CFT）临界性和非CFT临界性的存在。我们提出了一个明确的计算，以找到多项式函数与Anderson-Pseudo自旋模型Hamiltonian之间的关系。我们的结果比非互动的许多人体系统的存在结果更丰富。这项工作不仅提供了保形场理论拓扑状态的新观点，而且还提供了低维量子系统的许多身体系统。
耗散量子 - 步行动力学中光谱几何形状的自动加速度
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中，有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构，因此伴随的动态非常丰富，而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里，我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上，我们表明，测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后，我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系，其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中，瞬态自动加速度越过长期行为，在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系，并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
深度循环网络预测绝热量子计算中的间隙演变
在绝热量子计算中，找到汉密尔顿量间隙随绝热扫描过程中变化的参数的依赖关系对于优化计算速度至关重要。受这一挑战的启发，在本文中，我们探索了深度学习的潜力，即应用不同的网络架构发现从完全识别问题汉密尔顿量的参数到前面提到的间隙参数依赖性的映射。通过这个例子，我们推测这类问题可学习性的一个限制因素是输入的大小，也就是说，识别汉密尔顿量所需的参数数量如何随系统大小而变化。我们表明，当参数空间随系统大小线性扩展时，长短期记忆网络能够成功预测间隙。值得注意的是，我们表明，一旦将这种架构与卷积神经网络相结合来处理模型的空间结构，甚至可以预测比神经网络在训练期间看到的系统尺寸更大的系统尺寸的间隙演变。与现有的计算间隙的精确和近似算法相比，这提供了显著的速度提升。
PCCP -Iopenshell-南加州大学
量子存储，传输和处理是信息技术的未来。量子硬件的承诺源于纠缠量子系统的固有复杂性 - 波功能尺度的大小与粒子数，无论是在真实空间还是在参数空间中表示。相比之下，经典的N体系统只能由仅6个N变量（所有粒子的位置和矩）表示。量子系统的这种复杂性会通过经典计算（维度的诅咒）对量子系统建模尚未解决的挑战。的确，尽管我们可以轻松地为任何相互作用的核和电子系统编写Schrouddinger方程，但我们只能在非常小的系统上精确地解决经典组合。量子技术渴望将这种诅咒变成一种祝福。波功能的指数复杂性表明，它原则上可能代表了指数的严重问题。因此，可以使用量子硬件存储和操纵信息来解决经典计算机无法解决的问题。量子计算的想法首先是由理查德·费曼（Richard Feynman）在1981年引入的。从那以后，一些基本理论
用于优化半导体的量子启发式人工智能模型
半导体技术的快速发展需要创新方法来提高器件的性能和效率。本文讨论了使用量子启发式人工智能模型作为优化半导体器件的先进解决方案。我们在真实数据集的帮助下创建和训练这些人工智能模型，以准确预测和改进不同半导体元件的重要性能参数。与传统的优化方法不同，量子启发式人工智能利用量子计算原理的力量更有效地探索复杂的参数空间，从而产生远远优越的优化结果。我们的实验进一步表明，此类模型在性能预测方面具有更高的准确性，并且将优化所需的时间和计算资源减少了几个数量级。所提出的方法可以通过集成真实数据来实现这一点，从而使整个方法实用且稳健。克服这些挑战将有助于半导体行业满足速度、尺寸和能源效率不断增长的需求。本文研究了量子启发式人工智能为下一代电子技术半导体设计和制造领域带来革命性的潜力。
光学切换超过一百万个低损耗相变材料SB2SE3
摘要：用于集成光子和自由空间平台的下一代光相变为变化技术的开发取决于可以在大量大量且光学损失低的情况下反复切换的材料的可用性。近年来，由于在光谱的近红外透明度和接近硅接近的高折射指数中，由于良好的光学透明度，基于基于锑的硫化硫化硫化材料SB 2 SE 3 SE 3 SE 3被确定为许多应用。SB 2 SE 3的结晶温度左右允许使用光学或电气控制信号在中等能量下实现切换，同时为非挥发性存储提供足够的数据保留时间。在这里，我们研究了与光学应用相关的一系列膜厚度的SB 2 SE 3膜光学切换的参数空间。通过识别最佳的切换条件，我们证明了在20 kHz的可逆切换速率下最多可忍受10个循环。我们的工作表明，固有膜参数与泵送条件的组合对于在光相变化应用中实现高耐力尤为重要。
间接搜索时间域中的超季度暗物质
暗物质今天可能以超Heavy的复合状态的形式存在。这种暗物质状态之间的碰撞可以释放出强烈的辐射爆发，其中包括最终产品中的γ射线。因此，暗物质的间接检测信号可能包括非常规的γ射线突发。这样的爆发可能并不一定是因为它们的γ射线通量低，而是它们的短暂性和稀有性。我们指出，到目前为止，由于现有和计划中的设施可以在不久的将来检测到后者，其无探测是由于后者而引起的。尤其是，我们建议，通过轻微的实验调整和合适的数据分析，成像大气Cherenkov望远镜（IAIACTS）和脉冲全套近红外的近红外和光学搜索，以寻求外星智能（Panoseti）是可检测如此罕见的，简短而强烈的强烈爆发的有希望的工具。我们还表明，如果我们假设这些爆发源于暗物质状态的碰撞，那么IACTS和PANOSETI可以探测超出现有限制的大型暗物质参数空间。此外，我们提出了一种暗物质的混凝土模型，该模型在这些仪器中产生可能检测到的爆发。
使用激光设计快速火星运输任务...
以快速前往火星为设计目标，探索定向能应用于航天器任务设计。随着光子激光技术的不断发展，预计将实现前所未有的尺寸（直径 10 米）和功率（100 兆瓦）的地球激光阵列。这种尺寸的相控阵激光器结合大气补偿，能够将激光功率传送到地月空间的航天器，入射激光通过充气反射器聚焦到氢加热室中。然后，氢推进剂通过喷嘴排出，实现 3000 秒的比冲。该架构可通过回燃机动立即重复使用，以返回推进装置，同时仍在地球激光的射程范围内。能够承受更大的激光通量，从而实现高推力和高比冲的组合，与激光电推进相比，这种方法更具优势，并且占用的参数空间类似于气芯核热火箭（无需反应堆）。加热室及其相关的再生冷却和推进剂处理系统是设计的关键要素，在本研究中受到特别关注。还详细分析了经过 45 天的飞行后到达火星所需的天体动力学和极端空气捕获机动。讨论了激光热推进作为太阳系及其他地区其他快速飞行任务的有利技术的应用。
具有横向电场的反铁磁螺旋中多重重入局域化的批判性分析：无跳跃二聚化场景
可重入局域化 (RL) 是一种最近才出现的突出现象，传统上与交错关联无序和跳跃二聚化的相互作用有关，这一点先前的研究表明了这一点。与这种范式相反，我们目前的研究表明跳跃二聚化并不是实现 RL 的关键因素。考虑到具有反铁磁序的螺旋磁系统，我们发现在没有跳跃二聚化的情况下，多个能量区域的自旋相关 RL。这种现象即使在热力学极限下仍然存在。通过对螺旋系统施加横向电场，引入了 Aubry-André-Harper 模型形式的关联无序，从而避免使用传统的替代无序。我们对观察到的可重入相进行有限尺寸缩放分析，以确定临界点，确定相关的临界指数，并检查与局域化转变相关的缩放行为。此外，我们还探索了参数空间，以确定可重入相发生的条件。本研究在紧束缚框架内进行了描述，为 RL 提供了一种新颖的视角，强调了电场、反铁磁有序和几何螺旋性的关键作用。还探讨了 RL 现象的潜在应用和实验实现。
基于粒子群优化的高参数调整机器学习模型的大型covid-19数据分析
分析大数据，尤其是医学数据，有助于为患者提供良好的医疗保健并面临死亡的风险。COVID-19大流行对全世界的公共卫生产生了重大影响，强调了对风险预测模型的需求。机器学习（ML）技术在分析复杂的数据模式和预测疾病预后方面已显示出希望。这些技术的准确性受到更改参数的很大影响。超参数优化在证明模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，使用粒子群优化（PSO）算法有效地搜索超参数空间并通过识别可以提供最高精度的最佳超级参数来提高机器学习模型的预测能力。在本研究中使用了与COVID-19病例相关的各种临床和流行病学特征的数据集。使用各种机器学习模型，包括随机森林，决策树，支持向量机和神经网络，用于捕获数据中存在的复杂关系。为了评估模型的预测性能，采用了精度。实验发现表明，估计Covid-19风险的建议是有效的。与基线模型相比，优化的机器学习模型的性能更好，并产生了更好的结果。关键字