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World File Search System子波
分子波的人工神经网络编码
材料建模的人工神经网络（ANN）获得了显着的兴趣。我们报告了基于Boltzmann机器（BM）体系结构对ANSATZ的ANSATZ的ANSATZ的改编，用于量子化学计算[Yang等，J。Chem。理论计算。，2020，16，3513–3529]。在这里，这项研究将其扩展的形式主义提出了量子算法，该算法可以通过量子门制备NQ。ANN模型的描述符被选为电子配置的占领，是用量子机械代表的。我们的算法可能具有与先前研究中使用的基于经典抽样的组合相比的潜在优势。可以使用量子本机程序准确地形成NQ。仍然，在能量最小化方面对模型的训练有效地在经典计算机上进行。因此，我们的方法是一类变异的量子本素。BM模型与Gibbs的分布有关，我们的准备程序利用了量子相估计的技术，但没有哈密顿的进化。通过在量子计算机模拟器上实现该算法来评估所提出的算法。显示了理论的完整空间配置相互作用水平的说明性分子计算，并确定了与我们先前经典方法的准确性的一致性。
3D印刷具有子波纤维尖端上带有子波长度的玻璃微观镜头
摘要：光纤尖端上功能材料和结构的集成使在微观磁镜中的各种应用（例如感应，成像和光学诱捕）中的各种应用。直接激光写作是一种3D打印技术，有望在纤维尖端上制造高级微光学结构。迄今为止，材料的选择仅限于基于有机聚合物的光蛋白师，因为现有的3D直接激光编写无机材料的方法涉及与光纤不兼容的高温处理。但是，有机聚合物的稳定性和透明度与无机玻璃的稳定性和透明度相当。在此，我们演示了3D直接激光写入无机玻璃，并在光纤尖端上具有亚波长度分辨率。我们展示了两种不同的打印模式，可分别启用实心二氧化硅玻璃结构（“统一模式”）和自组织的亚波长光栅（“纳米式模式”）。我们通过打印两个功能设备来说明方法的实用性：（1）折射率传感器，可以在近边缘波长下测量丙酮和甲醇的二进制混合物的索引，以及（2）紧凑型极化光束旋转器在全纤维系统中进行偏光控制和光束转向。通过将玻璃的优质材料与光纤的插头性质相结合，该方法可以在诸如纤维传感，光学微电机机电系统（MEMS）和量子光子学等领域中实现有希望的应用。关键字：直接激光写作，微结构纤维，3D玻璃，光纤感应，极化束分配器i
量子空间的波粒二象性和量子波门
普渡大学化学系、物理系和普渡量子科学与工程研究所，美国印第安纳州西拉斐特 47907 *电子邮件：kais@purdue.edu 摘要：我们提出三个核心思想：1. 量子空间的波粒二象性；2. 通过有序的量子泛函对对所有基本量子门进行分类；3. 一种称为“量子波门”的新型量子门。我们首先研究量子泛函，其与量子态的关系类似于基础量子物理中动量和位置波函数之间的关系：可以在对偶表示之间定义傅里叶变换和熵不确定性原理。量子泛函不仅仅是数学结构，而且具有明确的物理意义和量子电路实现。将量子泛函的分区解释与量子门的效应联系起来，我们通过有序的量子泛函对将所有基本量子门进行分类。通过将量子泛函推广到量子泛函，发现了新型的“量子波门”，作为传统量子门的量子版本。
什么是量子科学？我为什么要关心它？ - Illinois.gov
激光、量子计算/加密、太阳能工作原理、电子显微镜、粒子波二象性、超导/超流体/低温科学、玻色-爱因斯坦凝聚、激光冷却、原子光谱、核光谱、核反应堆、核武器、核磁共振成像的工作原理、粒子束癌症治疗、放射性/半衰期/核废料、宇宙射线及其对进化的影响、标准模型（至少是我们由上、下夸克组成）、大部分纳米技术、纠缠、波函数、量子密码学、能带理论和材料科学、强核力和弱核力、核合成和我们由星尘组成的想法、质谱、粒子和核加速器……
用于从鞍点逃脱的量子算法
查询量子评估Oracle（即零订单Oracle）。与Jin等人的经典最新算法相吻合。使用〜o（log 6（n） /ϵ1。< /div> 75）查询梯度甲骨文（即，第一阶甲骨文），我们的量子算法在log n方面更好地在多项式上，并以1 /ϵ表示其复杂性。 从技术上讲，我们的主要贡献是通过模拟量子波方程来代替梯度下降方法中的经典扰动的想法，这构成了量子查询复杂性的改善，并使用log n n因子逃脱了鞍点。 我们还展示了如何使用Jordan引起的量子梯度计算算法来替换具有相同复杂性的量子评估查询的经典梯度查询。 最后，我们还执行了支持我们理论发现的数值实验。使用〜o（log 6（n） /ϵ1。< /div>75）查询梯度甲骨文（即，第一阶甲骨文），我们的量子算法在log n方面更好地在多项式上，并以1 /ϵ表示其复杂性。从技术上讲，我们的主要贡献是通过模拟量子波方程来代替梯度下降方法中的经典扰动的想法，这构成了量子查询复杂性的改善，并使用log n n因子逃脱了鞍点。我们还展示了如何使用Jordan引起的量子梯度计算算法来替换具有相同复杂性的量子评估查询的经典梯度查询。最后，我们还执行了支持我们理论发现的数值实验。
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
唐先生
• ColdQuanta 研讨会 2023 年 3 月 • Perimeter 研究所座谈会 2021 年 10 月 • 伊利诺伊大学 IQIST 研讨会系列 2021 年 4 月 • Simons 研究所量子座谈会 2021 年 3 月 • Simons 量子算法研讨会 2020 年 2 月 • Simons 计算量子波训练营 2020 年 1 月 • 圣达菲研究所研讨会 2019 年 7 月 • TQC（全体会议演讲）2019 年 6 月 • TCS + 2019 年 5 月 • CIFAR 量子信息系统会议 2019 年 5 月 • 微软研究院 QuArC 研讨会 2018 年 11 月
Raul Valverde 等人/意识的量子全息图理论作为意识改变状态研究的框架
通过研究量子全息物理和意识理论 (QHTC)，我们可以更多地了解我们的现实是如何形成的，以及什么是非普通的意识状态。QHTC 认为意识不是局部的，改变的意识状态可以帮助我们以多种方式理解我们的思维是如何运作的。这就是薛定谔的想法。他认为量子力学波函数是意识的一个领域。QHTC 基于人类意识的全息理论。这些理论认为，大脑的工作原理就像全息图，它将图像处理成干涉图案，然后将其变成虚拟图像，就像激光全息图一样。这些量子波可以存储大量信息，我们的大脑利用这些信息来构建我们的三维世界。本文认为，最后一种理论应该是研究改变意识状态的主要框架，并讨论了如何获取数据进行分析以及如何进入改变状态以进行可能的实验。关键词：改变意识状态、量子理论、全息理论。 DOI 编号：10.14704/nq.2022.20.3.NQ22059 NeuroQuantology 2022；20(3)：187-197 简介 David Bohm 和 Karl Pribram 率先使用全息理论来描述人类意识和认知。他们假设大脑的运作方式与全息图类似，遵循量子原理（Talbot 1991）。也就是说，大脑可能会将普通图像处理成干涉图案，然后将其转换为虚拟图像，类似于激光全息图的工作原理。这些量子波能够存储大量信息，我们的大脑利用这些信息来创建我们的三维现实（Pribram 1977，1999）。当他研究粒子现象时，他以完全不同的方式看待这个问题。他得出结论，这一切看起来如此奇怪的原因是，科学试图在橙子被剥皮后将其重新放回原位。
