在本次研讨会上,我们将研究量子测量理论。首先,我们将详细描述测量量子态的过程。然后,我们将介绍弱测量的概念,它提供的有关波的信息较少,但有其他好处。在弱测量领域,我们将观察到一些奇怪的结果。调整我们对测量理论的期望非常重要。即使我们将更详细地描述测量过程,而不仅仅是陈述投影假设,量子力学的基本测量问题仍然存在。在这个理论的范围内,我们无法解释测量的投影性质、玻恩规则或波函数坍缩。量子世界和我们的经典经验之间仍然存在差距,这可以通过对量子力学的解释来解决。我们不会在本研讨会上处理这个问题,因为我们将专注于描述观察到的量子系统和测量设备之间的相互作用。这样,我们将能够研究测量对观察到的系统的影响,调节相互作用的强度,并获得必要的测量统计数据。我们将在第 4 章中看到,弱测量背后的动机不仅仅是出于无望的量子爱好者的好奇心,而是为了强大的实验应用。
响应正能量区过渡,本文提出了一种能源工具,用于建模配备了能源生产系统和分配存储的建筑物之间的能源共享配置。该模型是针对城市规划师和能源决策者的目标,并深入了解建筑物在该地区建立虚拟或物理同类产品时,在该地区建立虚拟或物理的同类产品时,在促进零净能量平衡方面的作用。真正的城市地区被视为案例研究,并且能够针对正确定义的关键绩效指标来衡量能量性能。结果确认了建筑物之间能源共享在实现自我舒适和碳中性地区的战略作用。尤其是,插入的插入不仅允许该地区更高的自我耐用性(通过促进生产和需求的耦合),而且还可以在建筑物之间的分布率更高。然而,应该适当平衡光伏插入和储藏量,因为已经观察到,在增加生产和存储系统的数量时,分布减少以减少自主权,从而限制了互连的局部分布网格的有用性。
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摘要:提出了基于单孔纤维(SHF)的超高灵敏度检测磁液表面等离子体共振(SPR)传感器,以检测弱磁场。传感器是用单孔纤维构造的,其中覆层中的独家气孔带有金属线,并用磁性流体(MF)填充以增强磁场灵敏度。研究和优化了结构参数,嵌入式金属和芯层之间对磁场灵敏度和峰值损耗之间的折射率差异的影响。系统地分析了传感器的灵敏度,分辨率,功绩(FOM)和其他特征。数值结果揭示了451,000 pm/mt的最大磁场灵敏度,FOM的最大磁场灵敏度为15.03 mt -1。超高磁场灵敏度使传感器能够首次在PT水平上检测弱磁场,此外检测范围从3.5吨到17吨。SHF-SPR磁场传感器具有高精度,简单结构和易于填充的速度,在诸如矿产资源探索以及地质和环境评估之类的应用中具有巨大的潜力。
摘要 — 量子计算机有望显著加快解决传统计算机无法解决的问题的速度,但尽管最近取得了进展,但在扩展和可用性方面仍然有限。因此,量子软件和硬件的开发严重依赖于在传统计算机上运行的模拟。大多数此类方法都执行强模拟,因为它们明确计算量子态的振幅。然而,这些信息不能直接从物理量子计算机中观察到,因为量子测量会从由这些振幅定义的概率分布中产生随机样本。在这项工作中,我们专注于弱模拟,旨在产生与无错误量子计算机统计上无法区分的输出。我们开发了基于决策图的量子态表示的弱模拟算法。我们将它们与使用状态向量数组和对前缀和进行二分搜索进行采样进行比较。经验验证首次表明,这能够模拟大规模的物理量子计算机。索引术语 — 量子计算、模拟、弱模拟、采样 I. 引言
利用弱测量及相应的可逆操作,从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程,基于单光子反转理论,提出二体反转操作协议,并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明,该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后,不会中断信息传输,可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下,该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统,在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面,为了实现完全可逆性,量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。
教区新闻:Cathnews New Zealand:本周主教会议启动了新的Cathnews New Zealand项目。该部支持天主教徒和对教会感兴趣的人,以获取新闻和其他感兴趣的内容。它从已经发表的材料中汲取并包括原始内容。接收新西兰Cath News的最佳方法是签署新闻通讯,该通讯是在星期二和星期五早上发送的。访问Cathnews新西兰网站,并在https:// cathnewsnz.com
中风后言语和语言障碍(失语症)严重影响患者的生活质量。许多症状轻微的患者仍未得到诊断,而且由于医疗费用和/或服务不足,大多数人没有接受建议的强化治疗。自动语音识别 (ASR) 可以通过提高诊断率和在定制治疗期间提供反馈来帮助克服这些困难。然而,由于言语错误的高度可变性和训练数据集的稀缺,其性能通常不令人满意。本研究评估了最近发布的端到端模型 Whisper 在中风后失语症 (PWA) 患者中的表现。我们调整了它的超参数以实现失语症语音的最低字错误率 (WER)。与年龄匹配的对照组相比,PWA 中的 WER 显着更高(10.3% vs 38.5%,p < 0.001)。我们证明,通过表达性(外显命名和自发性言语生成)和接受性(书面和口头理解)语言评估,更严重的失语症与更严重的 WER 相关。中风病变大小不会影响 Whisper 的性能。考虑人口统计学因素、治疗持续时间和中风后时间的线性混合模型证实,左半球额叶病变患者的 Whisper 性能更差。我们讨论了这些发现对于如何在 PWA 中改进未来 ASR 的意义。