XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有量
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。
变化量子时间演变，没有量子几何张量
量子状态的实时和想象的时间演变是研究量子动态，准备接地状态或计算热力学可观察物的强大工具。在近期设备上，各种量子时间演变是这些任务的有前途的候选人，因为可以量身定制所需的电路模型以权衡可用的设备功能和近似准确性。但是，即使可以可靠地执行电路，由于量子几何张量（QGT）的计算，变异量子时间演化算法对于相关系统大小而迅速变得不可行。在这项工作中，我们通过利用双重公式来规避对QGT的明确评估来解决这个缩放问题。我们演示了海森伯格汉密尔顿的时间演变的算法，并表明它以标准变化量子时间演化算法的成本的一小部分准确地重现了系统动力学。作为量子假想时间演变的应用，我们计算了Heisenberg模型的热力学观察到的每个位置的能量。
具有量子相位噪声的傅里叶变换量子相位估计
对于估计任意量子过程相位的基本任务，设计了一种基于傅立叶的量子相位估计变体，它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现，每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时，可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅立叶的相位估计性能的影响。特别是它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外，与无噪声情况相比，在有噪声的情况下，纠缠的存在不再一致有利于估计；存在一个最佳纠缠量来最大化效率，超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠，从而实现量子信号和信息处理。
输入 1 x 财政和货币政策对印度尼西亚电动汽车保有量增长的影响
财政政策和货币政策都具有非常重要的战略作用，其目标是通过平衡总需求和总供给来稳定经济。两种政策功能上的差异在同时结合时具有实现价格稳定和国际收支平衡的巨大潜力。这两项政策已成为宏观经济政策的基本组成部分，其目标需要在两个时间范围内实现，即长期和短期。关于这两项政策的优先级别的争论经常发生。一方面，财政政策是为了在某一点实现经济增长而实施的。另一方面，货币政策主要是为了稳定价格水平（Ramadhanti & Pramesti，2023 年）。
高温量子谷霍尔效应具有量化的电阻和
拓扑绝缘子的边缘状态可用于探索低维和拓扑界面上出现的基本科学。实现可靠的电导量化已被证明对螺旋边缘状态具有挑战性。在这里，我们在扭结状态下显示了宽的电阻平台 - 伯纳尔双层石墨烯中量子谷霍尔效应的表现 - 量化为零磁场处的预测值。高原耐药性的温度依赖性非常弱，高达50 kelvin，并且在数十MV的直流偏置窗口内是平坦的。我们演示了拓扑控制开关的电气操作，开/关比为200。这些结果证明了扭结状态的鲁棒性和可调性及其在构建电子量子光学设备方面的承诺。
具有量子计算的三味 Schwinger 模型的相结构
1 埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学量子光学和量子信息组，Staudtstr。 1，91058 埃尔朗根，德国 2 CQTA，德国电子同步加速器 DESY，Platanenallee 6，15738 策滕，德国 3 跨学科研究领域“物质构建模块和基本相互作用”（TRA Matter），波恩大学，德国波恩 4 亥姆霍兹辐射与核物理研究所（HISKP），波恩大学，Nussallee 14-16，53115 波恩，德国 5 贝特理论物理中心（BCTP），波恩大学，Nussallee 12，53115 波恩，德国 6 东北大学 - 伦敦，Devon House，St Katharine Docks，伦敦，E1W 1LP，英国 7 东北大学 Khoury 计算机科学学院，440 Huntington Avenue，202 West Village H Boston，MA 02115，美国 8塞浦路斯研究所基于计算的科学技术研究中心，塞浦路斯尼科西亚 2121 KavafiStreet 20 号（日期：2024 年 5 月 2 日）
信念传播带有量子消息的量子消息，用于经典量子通道上的极地代码
摘要 - 本文考虑了通用古典量子（CQ）通道的极地代码的设计和解码。通过使用量子消息（BPQM）来解码，尤其是配对测量BPQM（PM-BPQM）解码的想法。由于PM-BPQM解码器接受经典的密度演化（DE）分析，因此可以使用DE来设计任何CQ通道的极性代码，然后有效地计算代码速率和错误概率之间的权衡。我们还针对极地代码实施了PM-BPQM解码器的经典模拟。虽然可以在量子计算机上有效地实现解码器，但在古典计算机上模拟解码器实际上具有指数复杂性。因此，解码器的仿真结果受到限制，主要是为了验证我们的理论结果。
毕竟可能没有量子重力吗？
在过去的70年中，基本物理学中最重要的问题之一是将量子物理与一般相对论调和。有两种统一策略：量化重力或找到一种将量子物质插入经典重力框架的方法。前者显然受到青睐，但是尚未通过实验证实。这似乎为另一种策略留下了空缺，但是理论家通过所谓的“无关定理”表明，将量子问题与经典重力耦合导致矛盾，例如违反了著名的海森伯格不确定性原则。的确，这种量子到古典耦合的最著名模型，即半经典的爱因斯坦方程[3]，遭受了这些无关定理预测的不一致之处。
商业战略、现金持有量和股息支付
经营、投资和融资决策（Goshen & Hamdani，2016；Van den Steen，2016）。因此，如果不考虑公司的经营战略3，那么对公司为何以及何时持有现金或支付股息的任何解释都是不完整或误导的。然而，商业战略在这些重要决策中的作用仍未得到充分探索。因此，在本文中，我们研究了公司的商业战略在其现金持有和股息支付决策中的作用。本文的创新之处在于将管理文献中的组织理论与企业现金持有和股息支付的金融文献联系起来。使用 Bentley 等人（2013）对 Miles 和 Snow（1978、2003）战略类型学的改编，我们预测并发现证据表明，探矿者（防御者）可能比其他公司持有更多（更少）现金并支付更少（更多）的股息。此外，对遵循分析器策略的公司进行额外分析的结果与我们的主要结果一致。与本文密切相关的两项研究是 Magerakis 和 Tzelepis（2020 年；以下简称 MT）以及 Cao 等人（2022 年；以下简称 CCHL）。我们的研究在几个方面不同于 MT 和 CCHL。首先，与我们的研究不同，MT 和 CCHL 分别探讨了商业战略对现金持有量和股息支付的影响。鉴于公司的现金持有量和股息支付决策是相互关联的，孤立地考虑其中一个可能会导致相关遗漏变量问题，从而导致结果出现偏差。凯恩斯（1936 年）认为，内部资源有限的公司可以通过清算资产、发行新股/债务或跳过股息来增加资金。此外，大量现金持有量可以保护公司免受流动性危机的影响并促进股息支付。一家利润丰厚但缺乏足够现金支付股息的公司要么被迫借款，要么清算部分资产。另一方面，在支付股息之后，公司的现金持有量会下降。显然，现金持有量和股息支付是相互关联的。有强有力的实证证据支持这些观点。例如，Pinkowitz 等人（2006 年）论证并提供证据表明，在投资者保护较差的国家，由于控股股东存在内部现金被侵占的风险，投资者对支付的 1 美元股息的评价远高于公司内部保留的 1 美元现金持有量。Al-Najjar 和 Belghitar（2011 年）进一步证明公司现金持有量和股息支付是相互关联的。在他们的模型中，当他们估计现金时，他们控制股息，反之亦然。因此，与 MT 和 CCHL 不同，作为稳健性检验的一部分，我们使用联立方程方法估计我们的模型。其次，一些方法论问题和不一致的结果使人们对 MT 和 CCHL 研究结果的普遍性产生了怀疑。例如，MT 和 CCHL 都使用了非常长的样本期：分别为 1970-2016 年和 1962-2019 年。具体来说，CCHL 的最终数据集包含 1962-2019 年期间来自 12,000 多家美国公司的 90,241 个公司年观测值（Cao 等，2022 年，第 5 页）。由于样本期为 58 年，因此平均每年有 1556 个观测值与样本中的 12,000 多家公司有关。因此，样本中的数据不连续性和美国数据的结构性变化对其结果构成了严重威胁。2000 年及以后的美国经济与 20 世纪 60 年代和 70 年代有很大不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，没有互联网，数字技术在经济中的存在非常有限。如今，科技公司（如苹果、谷歌、Facebook、微软、亚马逊）主导着美国经济。这些问题进一步引发了人们对 MT 和 CCHL 结果的普遍性的质疑。此外，MT 发现，普通最小二乘法 (OLS) 和广义矩法 (GMM) 估计值在策略（感兴趣的变量）上的结果不一致。策略对现金持有量的影响仅对防御者组具有统计显著性（Magerakis & Tzelepis，2020 年，第 688 页）。此外，鉴于 MT 报告的结果基于单一