背景 单核苷酸替换、基因表达改变或有害基因的去除是植物许多重要农学性状的分子基础[1]。堆叠性状或改变调控途径的几个关键因素将极大地促进作物育种[1]。CRISPR-Cas 系统的多样性和简单性提供了强大的分子工具箱[2-10]。已采用多种策略在细菌、酵母和哺乳动物细胞中实现多重应用[11-16]。正交基因组操作最常用的多重策略包括几个正交 CRISPR 系统形成多功能 CRISPR 系统,例如使用 SpCas9 变体作为腺嘌呤碱基编辑器(ABE)和 SaCas9 作为胞嘧啶碱基编辑器(CBE)的双功能方法[17],或使用 LbCpf1 变体作为 CRISPRa、SpCas9 变体作为 CRISPRi 和 SaCas9 变体作为删除的三功能方法[15]。然而,这些策略需要同时递送多个 Cas 蛋白,并且每个 Cas 蛋白都需要自己的 PAM 识别 [ 15 , 17 ]。另一方面,各种 RNA 适体被整合到 CRISPR RNA 支架中,这些适体
量子非局域性是多体量子系统的一个典型现象,它没有任何经典对应物。纠缠是最具代表性的非局域量子关联之一,它不能仅通过局域操作和经典通信(LOCC)来实现 1、2。众所周知,量子纠缠的非局域性质可用作许多量子信息处理任务的资源 3。量子非局域现象也可以出现在多体量子态鉴别中,这是量子通信中有效信息传输的重要过程。一般来说,正交量子态可以肯定地加以区分,而非正交量子态则无法做到这种区分。沿着这个思路,需要状态鉴别策略来至少以某个非零概率 4 – 7 鉴别非正交量子态。然而,当可用的测量仅限于 LOCC 测量 8 时,多体量子系统的某些正交态无法肯定地加以区分。由于在没有可能的测量限制时正交态总是能够被确定地区分,LOCC 测量的这种有限的鉴别能力揭示了量子态鉴别中固有的非局部现象。量子态鉴别的非局部现象也可能出现在鉴别多体量子系统的非正交态时;众所周知,某些非正交态不能仅使用 LOCC 9 – 11 进行最佳鉴别。因此,多体量子态 12 – 19 的最佳局部鉴别受到了广泛关注。然而,实现最佳局部鉴别仍然是一项具有挑战性的任务,因为很难对 LOCC 进行很好的数学表征。克服这一困难的一个有效方法是研究最佳局部鉴别的最大成功概率的可能上限。为了更好地理解最佳局部鉴别,建立实现这种上限的良好条件也很重要。最近,在二体量子态的局部最小误差鉴别中建立了最大成功概率的上限。此外,还给出了该上界饱和的必要充分条件20。在这里,我们考虑任意维数的多部分量子态之间的无歧义鉴别(UD)21 – 24,并为最佳局部鉴别的最大成功概率提供上限。此外,我们提供了实现该上界的必要充分条件。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件。最后,我们使用多维多部分量子系统中的示例来说明我们的结果。本文组织如下。在“结果”部分,我们首先回顾多体量子系统中可分离算子和可分离测量的定义和一些性质。我们进一步回顾了UD的定义并提供了一些最优UD的有用性质(命题1)。作为本文的主要结果,我们给出了利用一类作用于多体希尔伯特空间的Hermitian算子实现最优局部鉴别的最大成功概率的上界(定理1)。此外,我们给出了Hermitian算子实现该上界的必要充分条件(定理2和推论1)。我们还建立了该上界饱和的必要充分条件(推论2)。我们通过多维多体量子系统中的例子说明了我们的结果(例子1和2)。在“方法”部分,我们提供了定理1的详细证明。在“讨论”部分,我们总结了我们的结果并讨论了与我们的成果相关的可能的未来工作。
使用包含时空自由度的正交基,我们开发了用于量子光学的 Wigner 函数理论,作为 Moyal 形式主义的扩展。由于时空正交基涵盖所有量子光学状态的完整希尔伯特空间,因此它不需要分解为离散希尔伯特空间的张量积。与此类空间相关的 Wigner 函数成为函数,运算由函数积分(星积的函数版本)表示。由此产生的形式主义使时空自由度和粒子数自由度都相关的场景的计算变得易于处理。为了演示该方法,我们为一些众所周知的状态和算子计算了 Wigner 函数的示例。
在传统量子力学中,量子不可删除定理和不可克隆定理表明两个不同的非正交状态不能被完美地和确定性地删除和克隆。本文,我们研究了伪酉系统中的量子删除和克隆。我们首先在双量子比特系统中提出一个具有实特征值的伪厄米汉密尔顿算子。利用由该伪厄米汉密尔顿算子生成的伪酉算子,我们证明了可以删除和克隆一类两个不同的非正交状态,并且可以推广到任意两个不同的非正交纯量子比特状态。此外,还讨论了与量子不可克隆定理密切相关的状态鉴别。最后,我们用后选择模拟了传统量子力学中的伪酉算子,并获得了模拟的成功概率。由于后选择操作的存在,伪幺正算子实现效率有限,因此传统量子力学模拟中删除和克隆的成功概率均小于1,从而维持了量子不可删除不可克隆定理。
旋转矩阵的列是单位向量,彼此正交 → A ˆ XB · A ˆ XB = A ˆ YB · A ˆ YB = A ˆ ZB · A ˆ ZB = 1,且 A ˆ XB · A ˆ YB = A ˆ YB · A ˆ ZB = A ˆ ZB · A ˆ XB = 0
本文根据信息标准研究了转移学习的效果。我们提出了一个程序,将转移学习与锤摩尔的CP(TLCP)结合在一起,并证明它在准确性和稳定性方面优于常规木棍的CP标准。Our theoretical results indicate that, for any sample size in the target domain, the proposed TLCp estimator performs better than the Cp estimator by the mean squared error (MSE) metric in the case of orthogonal predictors, provided that i) the dissimilarity between the tasks from source domain and target domain is small, and ii) the procedure parameters (complexity penalties) are tuned according to certain explicit rules.此外,我们表明我们的转移学习框架可以扩展到其他特征选择标准,例如贝叶斯信息标准。通过分析正交化CP的溶液,我们确定了一个在非正交预测因子的情况下,渐近地近似CP标准的解。对于非正交TLCP获得了相似的结果。最后,使用真实数据的模拟研究和应用证明了TLCP方案的有用性。关键字:转移学习,功能选择,槌狼的CP
正交设置{| x i⟩} i = n -1 i = 0,{| y i⟩} i = n -1 i = 0⊂a和{| b i⟩} i = m - 1 i = 0⊂B,以及λi≥0,所以