是我在实验之前预测的那个人:“它是猪吗?”,我很高兴。我们还听说了核苷酸和A-T G-C。我还想仔细研究描述人类DNA的书。 DNA很深,我很想进一步了解它。谢谢你今天。 ・我在社会研究中被教导说,在美国有许多DNA重组产品,因此在其他国家,主要事物是什么?
局部和时间周期动力学与随机幺正有多相似?在本研究中,我们使用量子计算中的 Clifford 形式来解决这个问题。我们分析了一个无序的 Floquet 模型,该模型的特点是在一个空间维度中存在一系列局部、时间周期和随机量子电路。我们观察到,演化算子在周期的半整数倍时享有额外的对称性。据此,我们证明,在扰乱时间之后,即当任何初始扰动传播到整个系统时,当所有量子位都用 Pauli 算子测量时,演化算子无法与 (Haar) 随机幺正区分开来。这种不可区分性随着时间的推移而降低,这与更受研究的 (时间相关) 随机电路的情况形成了鲜明对比。我们还证明了 Pauli 算子的演化表现出一种混合形式。这些结果要求局部子系统的维度很大。在相反的状态下,我们的系统显示出一种新颖的局部化形式,它是由有效的单侧壁产生的,它可以防止扰动从一个方向穿过侧壁,但不能从另一个方向穿过侧壁。
用于量子计算的通用门集已为人所知并进行了数十年的研究,但人们对粒子守恒幺正体的通用门集了解甚少,而粒子守恒幺正体是量子化学中备受关注的操作。在这项工作中,我们证明了以 Givens 旋转形式呈现的受控单激发门对于粒子守恒幺正体是通用的。单激发门描述在由状态 | 01 ⟩ , | 10 ⟩ 跨越的两量子比特子空间上的任意 U (2) 旋转,同时保持其他状态不变 - 这种变换类似于双轨量子比特上的单量子比特旋转。证明是建设性的,因此我们的结果还为编译任意粒子守恒幺正体提供了一种明确的方法。此外,我们还描述了一种使用受控单激发门来准备固定数量粒子的任意状态的方法。我们推导出 Givens 旋转的解析梯度公式,以及分解为单量子比特和 CNOT 门的公式。我们的结果为量子计算化学提供了一个统一的框架,其中每个算法都是由相同的通用成分构建的独特配方:Givens 旋转。
在本研究中,我们首先收集并概括了几个现有的非微扰模型,用于描述任意弯曲时空中单个两级量子比特探测器与相对论量子标量场之间的相互作用,其中时间演化由简单生成的幺正体给出,即由施密特秩 1 相互作用哈密顿量生成的幺正体。然后,我们扩展了与这些非微扰模型相关的相对论量子通道,以包括量子场的非常大的一类高斯态,其中包括场上的相干和压缩操作(即高斯操作)的任意组合。我们表明,所有涉及非真空高斯态的物理结果都可以用与真空态相互作用的形式重新表述,但高斯算子通过伴随通道应用于场算子,从而有效地给出了时空中因果传播子形式的高斯运算的“傅里叶变换”解释。此外,我们表明,在这些非微扰模型中,可以精确计算 Rényi 熵,因此,通过复制技巧,可以计算与探测器相互作用后场态的冯·诺依曼熵,而无需对探测器和场的联合初始状态的纯度做出任何假设。这为我们提供了场的三参数“广义猫态”系列,其熵是有限的,并且精确可计算。
方法:我们对老年人的记忆功能数据进行了二次分析 [ n = 127,平均年龄 67.5 (7.3) 岁,71% 为女性],随机分配到运动干预组,包括 45 分钟的多模态运动和额外的 15 分钟思维运动训练(M4 组,n = 63)或主动对照组(M2 组,n = 64)。总的来说,两组每天锻炼 60 分钟,每周锻炼 3 天,持续 24 周。然后,我们对从 M4 组 [ n = 9,平均年龄 67.8 (8.8) 岁,8 名女性] 的参与者样本收集的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据进行了探索性分析,这些参与者完成了基线和后续基于任务的 fMRI 评估。研究人员采用了剑桥脑科学认知测试中的四项基于计算机的记忆任务(即 Monkey Ladder、空间广度、数字广度、配对联想),参与者在完成任务时接受了 5 分钟的连续 fMRI 数据收集。使用重复测量的线性混合模型和配对样本 t 检验分析行为数据。所有 fMRI 数据均使用组级独立成分分析和双重回归程序进行分析,并校正体素级比较。
本论文由两部分组成:第一部分讨论稳定器状态及其凸包(稳定器多胞形)的性质。稳定器状态、泡利测量和克利福德幺正体是稳定器形式主义的三个基石,其计算能力受到 Gottesman-Knill 定理的限制。该模型通常通过魔法状态丰富,以获得量子计算的通用模型,称为魔法状态量子计算 (QCM)。本论文的第一部分将从三个不同的角度研究稳定器状态在 QCM 中的作用。第一个考虑的量是稳定器程度,它提供了一种测量量子态的非稳定性或魔法的工具。它为每个状态分配一个量,粗略地测量需要多少个稳定器状态来近似该状态。已经证明,当所考虑的状态是其组件最多由三个量子位组成的乘积状态时,该程度在采用张量积的情况下是乘法的。在第 2 章中,我们将证明此属性并不普遍成立,更准确地说,稳定器范围是严格乘积的。我们根据稳定器状态的一般属性得出此结果。非正式地,我们的结果表明,当字典大小在维度上呈亚指数增长时,不应期望字典在进行张量积时是乘法的。在第 3 章中,我们从资源理论的角度考虑 QCM。魔法的资源理论基于两种类型的量子通道,即完全稳定器保留映射和稳定器操作。这两类都具有无法生成额外魔法资源的属性。我们将证明这两类量子通道并不重合,具体而言,稳定器操作是完全稳定器保留通道集的严格子集。这可能会导致某些通常