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在生成几何相需的时间上紧密的下限
在1984年，迈克尔·贝瑞（Michael Berry）报告了一项被证明具有令人惊讶的应用程序的发现。Berry [1]表明，如果量子机械系统的哈密顿量依赖于以绝热方式循环变化的外部参数，则仅取决于汉密尔顿人的每个非排定特征态，仅根据参数空间的几何形状而获得相位。如今，浆果阶段在几乎每个现代物理学的每个分支[2，3]中是一个核心重要性的概念，包括物质拓扑状态[4-6]和量子计算[7-10]的近期领域。在[1]发表后几年，Aharonov和Anandan [11]扩展了Berry的作品，表明几何阶段可以与每个周期性发展的系统相关联，而不仅仅是那些能够绝步地发展的系统。尽管通常称为非绝热阶段，但Aharonov-Anandan几何阶段也被定义为绝热的系统，然后与浆果阶段一致。aharonov-anandan阶段既不取决于进化时间，也不取决于系统的发展速率。然而，遵循的路径循环发展为获得非平凡的aharonov-anandan阶段，不能任意短。在本文中，我们根据其aharonov-anandan阶段得出了状态封闭曲线的Fubini研究长度的下限。然后，从Mandelstam-Tamm量子速度限制的几何解释开始[12，13]，我们在生成指定的Aharonov-Anandan相的时间上得出了一个紧密的下限。我们已经组织了如下的论文。有趣的是，Margolus-Levitin量子速度极限[14]也连接到Aharonov-Anandan相。使用Margolus-Levitin量子速度限制的几何描述[15]，我们在生成Aharonov-Anandan相的时间上得出了另一个紧密的下限。通常，量子速度限制是对以指定方式转换量子系统所需的时间的基本估计[16，17]。所宣布的，此处得出的进化时间估计源自Mandelstam-Tamm和Margolus-Levitin量子速度限制的几何特征[12，14，15，18 - 18 - 21]。在第2节中，我们回顾了aharonov-anandan几何阶段的定义，在第3节中，我们对动态驱动的系统驱动并讨论了Margolus- levitin类型估计的某些特性，并由时间独立的Hamiltonians驱动。Margolus-Levitin类型的估计值不会直接扩展到具有时间依赖的汉密尔顿人的系统[21]，而是Mandelstam-
彭宁陷阱实验中实现的 Dicke 模型中的绝热性“砰砰”捷径
量子计量领域有可能大幅提高从标准量子极限到海森堡极限的测量精度。这些技术依赖于创建纠缠量子态的能力，并通过干涉法利用它们进行高精度测量。可以采用各种不同的技术来利用各种纠缠态的计量应用 [ 1 – 5 ] 。创建这些在计量上有用的状态通常是一项艰巨的任务。一种有前途的方法是绝热态制备，其中系统从一个简单的哈密顿量开始，该哈密顿量具有易于生成的产物态作为其基态，然后通过缓慢改变外部参数绝热演化到复杂哈密顿量的纠缠基态。挑战在于，与相关的最小能隙相比，绝热态制备必须缓慢进行，以减少演化过程中不必要的绝热激发。对于热力学极限中间隙消失的系统，有限系统的最小间隙通常与系统大小成反比，这使得绝热态准备对于较大的系统尤其困难。当前的量子模拟器无法使系统演化足够长的时间来完全执行此过程，因为它们受到退相干和技术噪声的限制。这种演化时间短的限制不可避免地会产生非绝热激发，这种激发可能非常显著，并会严重影响目标纠缠态的保真度。挑战在于在长时间尺度上进入的退相干误差和在短时间尺度上进入的非绝热激发之间找到平衡。该问题的一个潜在解决方案是绝热的捷径——系统以非绝热方式演化，以便在演化结束时进入纠缠基态。这些技术减少了总状态准备时间，这使得它们在处理退相干效应时具有吸引力。最近，该领域出现了许多理论突破 [ 6 – 8 ] 。一种基于向汉密尔顿量添加反非绝热场的技术可以保证系统演化到正确的纠缠基态。它通过在汉密尔顿量中添加一个辅助项来实现这一点，该辅助项旨在精确抵消将要发生的激发，确保系统始终保持在瞬时基态。该项的强度
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。