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状态 - 珀密态牙科与administer-vaccinations-for- ...
Regulation Kentucky* Emergency Administrative Regulation Maryland Directive and Order - Maryland Department of Health Minnesota MN SF 475 Nevada* Nevada Health Response Guidance: Directive 011 New Hampshire NH Board of Dental Examiners – Meeting Minutes New Jersey Executive Directive No: 20-037 New York* Executive Order No.202.82北卡罗来纳州行政命令号193俄亥俄州俄亥俄州回应志愿者注册表 *俄勒冈州牙科委员会 - 疫苗信息宾夕法尼亚州的许可人被授权管理疫苗
使用编织算子生成 W 态
使用编织算子生成 W 状态 / Padmanabhan, P.；Sugino, F.；Trancanelli, D.。- 在：量子信息与计算。- ISSN 1533-7146。- 20:13-14(2020)，第 1154-1162 页。[10.26421/QIC20.13-14-5]
对生态系统变化反馈的微生物调节
微生物是所有生态系统的关键生物多样性组成部分，并控制了重要的生态系统功能。尽管我们刚刚开始阐明调节微生物群落的量表和因素，但它们在响应障碍的介导生态系统稳定性中的作用仍未得到充实。在这里，我们回顾了微生物如何，何时和驱动干扰馈电的证据。负反馈抑制了扰动的影响，从而维持生态系统的稳定性，而正反馈则通过消除干扰来侵蚀稳定性。在这里，我们描述了使用功能性状的层次结构来扰动的过程，我们说明了这些过程如何驱动生物地球化学反馈。我们建议在不同层次级别的功能性状的反馈潜力取决于环境的复杂性和异质性。
量化数据标准化和正态化 -
归一化是通过基于某些统计数据调整数据值，将数据转换为通常在0到1之间的常见量表或范围的过程。此过程用于消除总影响的影响或将不同的数据集与异质数据进行比较。小数比例方法是一种归一化技术，涉及移动数据值的小数点。此方法将每个数据值除以最大绝对值以使数据归一化。此技术会产生保留原始数据的分布和形状的数据的缩放版本。最小最大最大（最小）数据归一化方法是将原始数据的线性转换为通用量表。此方法减去数据的最小值，并将结果除以数据范围，这是最大值和最小值之间的差异。此技术还会产生扩展的数据，该数据保留了原始分布和形状[1]。
Keystone物种及其对生态系统的影响
基石物种相对较少，但在各自的生态系统中具有极大的影响。这一概念是由生态学家罗伯特·潘恩（Robert Paine）于1969年首次表达的，并强调了特定物种在维持生态结构中的作用。这源于生态学研究的转变，该研究认识到这些物种对种群动态，竞争相互作用和生物多样性的强大影响。尽管早期研究以捕食者为中心，共同主义者和生态系统工程师越来越多地参与了较新的研究。似乎至关重要的是要找到可以并且必须保留在栖息地或气候变化之前可以保留的钥匙到底物种。他们控制着猎物物种的大小和数量，在其他野生动植物种群中产生相互利益的相互作用，调节许多植物需要昆虫以促进雄性繁殖到雌性的生态系统。Keystone物种在不同水平上的复杂作用（例如遗传分析或遥感）现在比过去的进步要好得多。将传统的生态知识与现代科学融合将有助于提高我们的理解。未来的研究需要加强对我们自然世界中全球保护和健康的跨学科方法的追求。
单离子机械振荡器的量子增强传感
特殊量子态用于计量学，以实现低于经典行为状态 1,2 所确定的极限的灵敏度。在玻色子干涉仪中，压缩态 3、数态 4,5 和“薛定谔猫”态 5 已在各种平台上实现，并且与使用相干态的干涉仪相比，其测量精度更高 6,7 。另一种在计量学上有用的状态是两个具有最大能量差异的本征态的相等叠加；理想情况下，这种状态可以达到量子力学所允许的最大干涉灵敏度 8,9 。这里我们展示了在谐振子的情况下这些量子态的增强灵敏度。我们扩展了现有的实验技术 10，以创建高达 n = 100 的阶数状态，并在单个捕获离子的运动中生成谐振子基态和形式为 ∣ ⟩ ∣ ⟩ + n ( 0 ) 1 2 的数态的叠加，其中 n 高达 18。虽然实验不完善使我们无法达到理想的海森堡极限，但我们观察到对机械振荡器频率变化的灵敏度增强。这种灵敏度最初随 n 线性增加，在 n = 12 时达到最大值，与具有相同平均占据数的相干态的理想测量相比，我们观察到计量增强了 6.4(4) 分贝（不确定度是平均值的一个标准差）。这样的测量应该提供改进的特性
N 波段系统中的 Berry 曲率和量子度量
参数相关的哈密顿矩阵的特征值在参数空间中形成能带结构。在这样的 N 带系统中，由贝里曲率和量子度量张量组成的量子几何张量 (QGT) 通常通过数值获得的能量特征态计算得出。这里，提出了一种基于特征投影器和（广义）布洛赫矢量的 QGT 替代方法。它比特征态方法提供更多的分析见解。具体而言，仅使用哈密顿矩阵和相应的能带能量，即可获得每个能带的完整 QGT，而无需计算特征态。最显著的是，众所周知的以哈密顿矢量表示的贝里曲率双带公式被推广到任意 N 。使用三带和四带多重费米子模型说明了该形式化，尽管具有相同的能带结构，但它们具有非常不同的几何和拓扑性质。从更广泛的角度来看，这项工作中采用的方法可以用于计算任何物理量或研究任何可观测量的量子动力学，而无需明确构建能量本征态。
量子计算算法的实时 Krylov 理论
量子计算机提供了获取难以在传统硬件上模拟的系统的基态和激发态特性的替代途径。使用实时演化生成的子空间的新方法已显示出提取特征态信息的效率，但此类方法的全部功能仍未得到理解。在最近的工作中，我们开发了变分量子相位估计 (VQPE) 方法，这是一种使用量子硬件提取特征值的紧凑而高效的实时算法。在这里，我们在此基础上从理论和数值上探索了一种广义 Krylov 方案，其中 Krylov 子空间是通过参数化的实时演化构建的，适用于 VQPE 算法以及其他算法。我们建立了一个错误界限，证明了我们的谱近似的快速收敛性。我们还推导出如何通过实时子空间对角化来抑制与高能本征态的重叠，并可视化了在特定本征能量下显著相位抵消的过程。我们研究了各种算法实现，并考虑了当以谱统计形式将随机性添加到目标哈密顿量时的性能。为了证明这种实时演化方法的实用性，我们讨论了它在量子计算的基本问题中的应用，例如强关联系统的电子结构预测。
通过有序幺正对 Li6 核进行量子计算……
变分量子本征值求解器 (VQE) 是一种计算量子多体系统基态和激发态能量的算法。该算法的一个关键组成部分和一个活跃的研究领域是参数化试验波函数的构建——即所谓的变分拟定。波函数参数化应该具有足够的表现力，即对于某些参数值的选择，能够表示量子系统的真实本征态。另一方面，它应该是可训练的，即参数的数量不应该随着系统的大小呈指数增长。在这里，我们将 VQE 应用于寻找奇奇核 6 Li 的基态和激发态能量的问题。我们研究了在酉耦合团簇拟定中对费米子激发算子进行排序对 VQE 算法收敛的影响，方法是仅使用保留 J z 量子数的算子。在降阶的情况下，精度提高了两个数量级。我们首先使用具有任意测量精度的经典状态向量模拟器计算最佳假设参数值，然后使用这些值评估 IBM 超导量子芯片上 6 Li 的能量本征态。我们使用误差缓解技术对结果进行后处理，并能够重现精确的能量，对于 6 Li 的基态和第一激发态，误差分别为 3.8% 和 0.1%。