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具有捕获极性分子离子的偶极声子量子逻辑
囚禁原子离子系统已证明，其状态准备和测量 (SPAM) 不准确性 [1] 以及单量子比特和双量子比特门错误率 [2–4] 是所有量子比特中最低的。基于囚禁离子的完全可编程、少量子比特量子计算机已经建成 [5, 6]。然而，到目前为止，这些系统尚未扩展到大量量子比特，原因包括异常加热 [7–10]、声子模式拥挤 [11]、光子散射 [12, 13]，以及传统光学元件的扩展挑战 [14, 15]。最近，有研究表明，通过直接电磁偶极-偶极相互作用耦合的分子离子量子比特可用于量子信息处理 [16]。虽然使用该方法的分子量子比特系统的可扩展性预计不会受到异常加热或声子模式拥挤的限制，但目前分子离子量子比特并不像原子离子量子比特那样容易控制。特别是，分子离子的 SPAM 由于其通常缺乏光学循环跃迁而变得困难，这使得激光照射分子成为问题 [17]。一种方法是通过共捕获的原子离子进行量子逻辑光谱 (QLS) [18–20]，这种方法最近也被用于纠缠原子和分子离子 [21]。然而，由于 QLS 需要在运动基态附近冷却，因此技术要求很高，而且激光操控分子离子会导致自发辐射到暗态。这里，我们描述了如何利用离子阱中的偶极-声子耦合将极性分子离子的偶极矩与多离子库仑晶体的声子模式纠缠在一起。这种现象可以用两种方式直观地理解：作为非静止离子所经历的时间相关电场驱动分子电偶极跃迁，或作为时间相关偶极矩驱动离子运动。对于多个离子，振荡发生在库仑晶体的集体模式中，甚至可以使相距很远的偶极子通过共享声子模式发生强烈相互作用。此外，偶极-声子相互作用可以是
与快速高的联合相结合的中风发作时间的预测...
摘要 - 目的：这项工作的目的是开发一种多光谱成像方法，该方法结合了快速高分辨率3D磁共振光谱成像（MRSI）和快速定量t 2映射，以捕获中风病变中的多因素生物化学变化，并评估Stroke Onterk Onters Opter Onter Onter oblet opet opet opet opet opet opt oblet opet opt opet opet opet oble。方法：结合快速轨迹和稀疏采样的特殊成像序列用于获得两种神经代谢物（2.0×3.0×3.0 mm 3）和定量t 2值（1.9×1.9×1.9×1.9×3.0 mm 3）的全脑图。在超急性（0-24h，n = 23）或急性（24h – 7d，n = 33）阶段的参与者在这项研究中被招募。病变N-乙酰天冬氨酸（NAA），乳酸，胆碱，肌酸和T 2信号在组之间进行了比较，并与患者有症状的持续时间相关。使用贝叶斯回归分析来比较使用多光谱信号的症状持续时间的预测模型。结果：在两组中，T 2和乳酸水平升高，以及在病变中检测到NAA和胆碱水平降低（所有P <0.001）。T 2，NAA，胆碱和肌酸信号的变化与所有患者的症状持续时间相关（均为p <0.005）。中风开始时间的预测模型结合了MRSI和T 2映射的信号的最佳性能（HyperAcute：R 2 = 0.438； ALL：R 2 = 0.548）。结论：拟议的多光谱成像方法提供了生物标志物的组合，这些生物标志物在临床上临床时间内索引了早期病理变化，并改善了对脑梗塞持续时间的评估。显着性：开发准确有效的神经成像技术为预测中风发作时间的敏感生物标志物，对于最大程度地提高有资格接受治疗干预的患者比例非常重要。提出的方法提供了临床上可行的
改善量子态转移：纠正非
摘要 量子态转移是量子信息处理的关键操作。原始的投接协议依靠具有设计波包形状的飞行量子比特或单光子来实现确定性、快速和高保真度的传输。然而，这些协议忽略了两个重要因素，即传播过程中波包的扭曲以及由于时间相关控制导致的发射和再吸收过程中的非马尔可夫效应。在这里，我们解决了一般量子光学模型中的这两个难题，并提出了一种改进量子态转移协议的校正策略。在我们的理论描述中包括非马尔可夫效应，我们展示了如何导出控制脉冲，这些控制脉冲在波包上印上相位以补偿传播引起的失真。我们的理论结果得到了详细数值模拟的支持，表明合适的校正策略可以将状态转移保真度提高三个数量级。
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
用于汉密尔顿演化的量子电路代数压缩
时间相关哈密顿量下的幺正演化是量子硬件模拟的关键组成部分。相应的量子电路的合成通常通过将演化分解为小的时间步骤来完成，这也称为 Trotter 化，这会导致电路的深度随步骤数而变化。当电路元件限制为 SU (4) 的子集时 — — 或者等效地，当哈密顿量可以映射到自由费米子模型上时 — — 存在几个可以组合和简化电路的恒等式。基于此，我们提出了一种算法，该算法使用相邻电路元件之间的代数关系将 Trotter 步骤压缩为单个量子门块。这会导致某些类哈密顿量的固定深度时间演化。我们明确展示了该算法如何适用于几种自旋模型，并展示了其在横向场 Ising 模型的绝热态制备中的应用。
用于形状和图像分析的加权欧拉曲线变换
Turner 等人的欧拉曲线变换 (ECT) 是嵌入单纯复形的完全不变量，易于进行统计分析。我们对 ECT 进行了推广，以提供同样方便的表示形式，用于加权单纯复形，例如在某些医学成像应用中自然出现的对象。我们利用 Ghrist 等人关于欧拉积分的工作来证明这个不变量——称为加权欧拉曲线变换 (WECT)——也是完整的。我们解释了如何将灰度图像中分割的感兴趣区域转换为加权单纯复形，然后转换为 WECT 表示。该 WECT 表示用于研究多形性胶质母细胞瘤脑肿瘤形状和纹理数据。我们表明，WECT 表示可根据定性形状和纹理特征有效地对肿瘤进行聚类，并且这种聚类与患者生存时间相关。
热迁移导致的 Cu 互连中空洞的形成
随着后段制程 (BEOL) 互连尺寸的不断减小，RC 延迟已成为导致整体性能下降的主要原因 [1-2]。为了降低互连的电阻率和电容，人们采用了各种策略，例如优化制造工艺 [3-4]、修改导线的几何形状 [2] 以及利用低 k 电介质等新材料 [5-6]。然而，这些修改虽然可以通过芯片缩小尺寸来提高性能，但往往会以牺牲可靠性为代价 [7-9]。因此，对互连可靠性的广泛研究提供了有价值的评估和建议，以便在较长的使用寿命内保持性能。考虑到金属可靠性，由电子风驱动的电迁移 (EM) [10-11] 和由应力梯度驱动的应力诱导空洞 (SIV) [12] 研究了扩散主导的故障机制。对于电介质，由于金属间距最小化和介电性能较弱而产生的高电场使时间相关电介质击穿 (TDDB) 在最近的研究中也很重要 [13]。
1.07 量子点：理论
1.07.1 简介 189 1.07.2 单粒子方法 190 1.07.2.1 密度泛函理论 191 1.07.2.2 经验赝势方法 193 1.07.2.3 紧束缚方法 194 1.07.2.4 k ? p 方法 195 1.07.2.5 应变效应 198 1.07.3 多体方法 201 1.07.3.1 时间相关 DFT 201 1.07.3.2 组态相互作用方法 202 1.07.3.3 GW 和 BSE 方法 203 1.07.3.4 量子蒙特卡罗方法 204 1.07.4 应用于不同物理效应：一些例子 205 1.07.4.1 电子和空穴波函数 205 1.07.4.2 嵌入量子点中的带内光学过程 206 1.07.4.3 胶体量子点中带隙的尺寸依赖性 208 1.07.4.4 激子 209 1.07.4.5 俄歇效应 210 1.07.4.6 电子–声子相互作用 212 1.07.5 结论 213 参考文献 213
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。