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World File Search System时间演化
蓝相液晶在化学图案表面上的成核和生长：表面锚定辅助蓝相相关长度
蓝相（BPS）是手性液晶，具有拓扑缺陷的常规晶格。通过分子自组装，BPS独特的软性对称性提供了许多与常规液晶不同的优秀特性。，已经开发出化学图案的表面，以将BP的自组装引导为具有所需晶格方向的完美单晶，从而进一步受益于光子学和智能电子光学设备的设计。然而，BP的相关长度（定义为保持相同BP时间端方向的距离，这是一个必不可少的设计参数）迄今仍未透露。在这里，纳米级化学模式设计的替代平面和同型锚固条纹的设计允许系统地研究沿不同动力学途径的图案化区域以外的BP的生长，以及相关长度的时间演化。对相关长度的新理解可用于指导BPS宏观的单晶的合理设计，该设计依赖于减少的图案表面，这为基于BPLC的新功能和开发提供了令人兴奋的材料，以将基于BPLC的功能和开发用于高级光学设备或软材料设计或软材料设计。
偶极量子多体自旋系统中的时间反转
宏观系统中的时间反转与日常经验相矛盾。仅通过时间反转导致杯子破碎的微观动力学，几乎不可能将破碎的杯子恢复到其原始状态。然而，借助现代量子技术提供的精确控制能力，量子系统的幺正演化可以随时间逆转。在这里，我们在原子气体中的里德堡态表示的偶极相互作用、孤立多体自旋系统中实施时间反转协议。通过改变编码自旋的状态，我们翻转了相互作用哈密顿量的符号，并通过让退磁多体状态随时间演化回磁化状态来展示磁化弛豫动力学的逆转。我们使用洛施密特回声的概念阐明了原子运动的作用。最后，通过将该方法与弗洛凯工程相结合，我们展示了具有不同对称性的大量自旋模型的时间反转。我们的状态转移方法适用于广泛的量子模拟平台，其应用范围远远超出量子多体物理学，涵盖从量子增强传感觉到量子信息扰乱。
量子轨迹的微不足道，靠近定向的渗滤过渡
我们研究由统一门，投影测量和控制操作组成的量子电路，将系统带向纯净的吸收状态。随着这些对照操作的速率提高：测量引起的纠缠过渡，以及向吸收状态的定向渗透过渡（在这里被视为产品状态）。在这项工作中，我们分析表明，这些过渡通常是不同的，并且在达到吸收状态过渡之前，量子轨迹变得脱节，我们分析了它们的关键特性。我们介绍了一类简单的模型，其中每个量子轨迹中的测量值定义有效张量网络（ETN） - 最初时空图的亚图，在该图中发生了非平凡的时间演化。通过分析ETN的纠缠特性，我们表明纠缠和吸收状态过渡仅在有限的局部希尔伯特空间维度的极限下重合。专注于允许大型系统大小的数值模拟的Clifford模型，我们验证了我们的预测并研究了大型局部希尔伯特空间维度的两个过渡之间的有限尺寸的交叉。我们提供的证据表明，纠缠过渡由与没有反馈的混合电路相同的固定点约束。
标题：重温重复代码演讲者：马修·费舍尔...
摘要：“CCS 码的最佳容错纠错阈值传统上是通过映射到经典统计力学模型获得的，例如，受位翻转噪声和错误测量影响的 1d 重复码的 2d 随机键 Ising 模型。在这里，我们重新审视 1d 重复码，并在反复的（非相干和相干）噪声和错误稳定器测量下开发全时间演化密度矩阵的精确“稳定器扩展”。这种扩展能够计算相干信息，指示编码信息是否在噪声动态下保留，并生成（复制的）2d 随机键 Ising 模型的对偶表示。然而，在具有相干噪声和弱测量的完全通用情况下，稳定器扩展会失效（就像规范的 2d 随机键 Ising 模型映射一样）。如果丢弃测量结果，所有编码信息都会在很长时间内丢失，但向平凡稳态的演化揭示了在过和过之间的量子跃迁的特征在阻尼状态下。将提及对其他 CCS 代码中的一般噪声动力学的影响，包括未解决的问题。”
量子信息第六章量子算法
6 量子算法 1 6.1 一些量子算法 1 6.2 周期性 7 6.2.1 寻找周期 8 6.2.2 从 FFT 到 QFT 10 6.3 因式分解 12 6.3.1 因式分解作为周期寻找 12 6.3.2 RSA 16 6.4 相位估计 18 6.5 隐藏子群问题 21 6.5.1 离散对数问题 23 6.5.2 Di?e-Hellman 密钥交换 23 6.5.3 寻找阿贝尔隐藏子群 24 6.6 量子搜索 28 6.6.1 广义搜索 31 6.7 Grover 算法是最优的 32 6.8 使用量子计算机模拟量子物理 35 6.8.1 模拟局部汉密尔顿量的时间演化 35 6.8.2 估计能量特征值和能量特征态的准备 39 6.9 轻度纠缠量子计算的经典模拟 42 6.10 局部哈密顿问题的 QMA 完备性 46 6.10.1 3-SAT 是 NP 完全的 47 6.10.2 受挫自旋玻璃 49 6.10.3 量子 k 局部哈密顿问题 50 6.10.4 构造和分析哈密顿量 51
水凝胶泡沫液体泡沫模板的方法
水凝胶泡沫被广泛用于许多应用，例如生物材料，宇宙，食品或农业。然而，需要控制泡沫形态（气泡大小或形状，连通性，墙壁和支撑厚，同质性）才能优化其性质。Therefore, a method is proposed here for generating, controlling, and characterizing the morphology of hydrogel foams from liquid foam templates: Using the example of Alginate-CaHPO 4 -based hy- drogel foams, a highly controllable foaming process is provided by bubbling ni- trogen through nozzles into the solution, which produces hydrogel foams with millimeter-sized bubbles.首先实施了泡沫组成材料的一种流变特性方案，并突出了初始液体泡沫特性的影响以及固化动力学与泡沫衰老机制对所得形态学的竞争。X射线层析成像表征对固化和固化样品进行了表明，通过通过其配方来控制泡沫的时间演化，可以调整藻酸盐泡沫的最终形态。该方法可以适用于其他水凝胶或聚合物制剂，泡沫特性和长度尺度，一旦固化过程发生在时间尺度上，而不是泡沫破坏稳定机制。
动态对称性和量子混沌
混沌和许多研究该领域的思想已经渗透到大量科学领域，特别是那些依赖数学的领域。希望这能说明这些思想对化学和物理等领域的影响有多么深刻和强大。自然界似乎太复杂了，不可能在所有层面上都一直保持线性。引用爱因斯坦的话来说，自然界的确切定律不可能是线性的，也不可能从线性中推导出来。量子力学在形式上是线性的，被认为是理解自然界的基础系统[1-3]。这些看似相互矛盾的观点促使人们问量子力学是否也能涵盖非线性现象。这个问题与经典非线性现象的研究有关[4,5]。这让人们想知道，如果经典版本是混沌的，量子系统的行为会怎样。要理解量子力学中的混沌，需要对量子理论的基本结构进行更严格的表述[6,7]。要做到这一点，需要制定量子-经典对应关系，而目前，这种表述还缺乏。在经典力学中，如果存在一组 N 个运动常数 F ifg 并且它们对合，则具有 N 个自由度的哈密顿系统被定义为可积的，因此泊松括号满足 F i ；F j = 0，其中 i, j = 1，...，N。当系统可积时，运动被限制在 2 N 维相空间中不变的 N 环面上，因此是规则的。如果系统受到小的不可积项的扰动，则 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 定理指出其运动可能仍然限制在 N 环面上，但会发生变形。当此类扰动增加到某些环面被破坏的程度时，就会出现混沌，它们的行为用正的 Lyapunov 指数表示。研究量子混沌的尝试主要集中在经典不可积系统的量化上。由于前者原则上只是后者的极限情况，而且大多数现实量子系统没有经典对应物，因此后一种方法更一般、更自然。经典极限最常用的方法是使用埃伦费斯特定理，下面给出了三种研究经典极限的常用方法。薛定谔方法是开发一个波包，其时间演化遵循经典轨迹，因此坐标和动量期望值的时间演化不仅可以求解哈密顿方程，还可以求解薛定谔方程。狄拉克的方法是构造一个量子泊松括号，使经典力学和量子力学的基本结构一一对应。第三种方法是费曼路径积分形式，它通过对给定的初始和最终状态积分所有可能的路径，用经典概念来表达量子力学。可以根据量子力学的公理结构来回顾这个问题，量子动力学自由度的定义如下
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
量子计算的 Rodeo 算法
我们提出了一种随机量子计算算法，该算法可以在选定的能量区间 [ E − ϵ, E + ϵ ] 内准备量子哈密顿量的任意特征向量。为了将所有其他特征向量的谱权重降低一个抑制因子 δ ，所需的计算工作量为 O [ | log δ | / ( pϵ )] ，其中 p 是初始状态与目标特征向量的平方重叠。这种方法被我们称为 rodeo 算法，它使用辅助量子位来控制哈密顿量减去某个可调参数 E 的时间演化。对于每个辅助量子位测量，特征向量的振幅都会乘以一个随机因子，该因子取决于它们的能量与 E 的接近程度。通过这种方式，我们以测量次数的指数精度收敛到目标特征向量。除了准备特征向量外，该方法还可以计算哈密顿量的全谱。我们用几个例子来说明其性能。对于误差为ϵ 的能量特征值确定，计算规模为 O [(log ϵ ) 2 / ( pϵ )] 。对于特征态准备，计算规模为 O (log ∆ /p ) ，其中 ∆ 是残差向量正交分量的大小。特征态准备的速度比相位估计或绝热演化的速度快得多。
自旋玻色子模型的性能研究
用于量子动力学模拟的量子算法传统上基于实现时间演化算子的 Trotter 近似。这种方法通常依赖于深度电路，因此受到可用噪声和近期量子硬件的重大限制的阻碍。另一方面，变分量子算法 (VQA) 已成为不可或缺的替代方案，可在当今硬件上进行小规模模拟。然而，尽管最近为量子动力学开发了 VQA，但尚未对其效率和可扩展性进行详细评估。为了填补这一空白，我们应用了基于 McLachlan 原理的 VQA 来模拟自旋玻色子模型在不同水平的实际硬件噪声以及不同物理状态下的动力学，并讨论了算法的准确性和随系统大小而变化的缩放行为。我们观察到变分方法与一般的、物理驱动的波函数假设相结合使用时具有良好的性能，并将其与传统的一阶 Trotter 演化进行了比较。最后，基于此，我们对经典难处理系统的模拟进行了扩展预测。我们表明，尽管变分法明显降低了量子门成本，但其当前实现不太可能为时间相关问题的解决带来量子优势。