XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System汉密尔顿
量子时间动力学采用Yang-baxter ...
量子时间动力学（QTD）被认为是近期量子计算机上量子至高无上的有前途的问题。然而，随着时间的模拟，QTD量子电路会生长。本研究的重点是模拟与最近的邻居相互作用的一维整合旋转链的时间动力学。我们已经证明了用于模拟某些类别的1D海森贝格模型汉密尔顿型汉密尔顿的时间演变的量子电路中存在反射对称性，并通过量子Yang-baxter方程，以及如何利用这种对称性来压缩和产生浅量子量子回路。使用此压缩方案，量子电路的深度独立于步长，仅取决于旋转的数量。我们表明，在当前工作中，所研究的海森堡模型汉密尔顿人的压缩电路的深度严格是系统大小的线性函数。因此，压缩电路中的cnot门数仅与系统大小二次缩放，这是为了模拟非常大的1D旋转链的时间动力学的模拟。我们得出了汉密尔顿汉密尔顿的不同特殊案例的压缩电路表示。我们通过在量子计算机上进行仿真来比较和证明这种方法的效果。
讲座 4：绝热量子计算
然后我们使用量子绝热算法尝试准备 H 1 的基态 | ϕ 1 ⟩。这样的状态必须是 h 的最小化器的线性组合，因此测量状态必须返回 h 的最小化器。剩下的就是指定初始汉密尔顿量 H 0 。一种简单的方法是再次选择对角汉密尔顿量，例如 H 0 = I −| 0 n ⟩⟨ 0 n | 或 H 0 = − P j Z j ，其中 Z j 是将 Pauli Z 门应用于第 j 个量子位同时保持其他量子位不变的简写。两个汉密尔顿量都有一个唯一的（并且准备起来很简单）基态 | 0 n ⟩ 。
元变分量子特征求解器：学习参数化汉密尔顿量的能量分布以进行量子模拟
我们提出了元变分量子本征求解器 (VQE)，这是一种能够学习参数化汉密尔顿量的基态能量分布的算法。如果使用几个数据点训练元 VQE，它将提供初始电路参数化，可用于计算特定信任区域内汉密尔顿量的任何参数化的基态能量。我们使用 XXZ 自旋链、电子 H 4 汉密尔顿量和单传输量子模拟测试该算法。在所有情况下，元 VQE 都能够学习能量函数的形状，在某些情况下，与单个 VQE 优化相比，它可以提高准确性。元 VQE 算法在优化数量方面提高了参数化汉密尔顿量的效率，并为单个优化的量子电路参数提供了良好的起点。所提出的算法可以很容易地与变分算法领域的其他改进相结合，以缩短当前最先进技术与具有量子优势的应用之间的距离。
微生物群和免疫系统在代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病的发育和进展中的影响
1波士顿合并居住计划，波士顿儿童医院和波士顿医疗中心，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州02115； jelena.popov@childrens.harvard.edu 2医学院科克大学科克，T12 YN60 Cork，爱尔兰Cork； 121115766@umail.ucc.ie（T.D.）; ikhanmacalumni@gmail.com（i.k.）3多伦多大学多伦多大学的病童医院肝病学和营养小儿胃肠病学系，加拿大M5G 1E8；大卫。 eugene.a.f.mech@gmail.com 5儿科，汉密尔顿麦克马斯特大学健康科学学院，加拿大L8S 4L8； khanm285@mcmaster.ca 6医学科学系，汉密尔顿麦克马斯特大学卫生科学学院，汉密尔顿，L8S 4L8，加拿大7 LL8，加拿大7内科医学系，Subotica General Hospital，24000 Subotica，Subotica，Serbia； mbojadzija@yahoo.com 8汉密尔顿麦克马斯特儿童医院的胃肠病学和营养学系，汉密尔顿，L8S 4L8，加拿大9号，加拿大9号，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州19104年，美国104号，纽约州，努力，努力及时，以及费城，医院费城，宾夕法尼亚州19104，美国 *通信：pain@mcmaster.ca
QH9：QM9分子的量子哈密顿预测基准
监督的机器学习方法已越来越多地用于加速电子结构预测作为第一原理计算方法的替代物，例如密度功能理论（DFT）。虽然许多量子化学数据集都集中在化学性质和原子力上，但实现对汉密尔顿基质的准确有效预测的能力是高度的，因为它是确定物理系统和化学特性的量子状态最重要，最基本的物理量。在这项工作中，我们生成了一个新的量子汉密尔顿数据集，称为QH9，以根据QM9数据集为999分子动力学轨迹的精确汉密尔顿矩阵和130,831个稳定的分子几何形状。通过使用各种分子设计基准任务，我们表明当前的机器学习模型具有预测任意分子的汉密尔顿矩阵的能力。QH9数据集和基线模型均通过开源基准提供给社区，这对于开发机器学习方法以及加速分子和材料设计的科学和技术应用可能非常有价值。我们的基准标有https://github.com/divelab/airs/tree/main/main/opendft/qhbench。
Qiagen QiaSeq的自动化目标DNA Pro面板在汉密尔顿NGS STAR MOA上生成针对目标的下一代SEQ
生物学资格结果，以评估NGS星MOA上QIASEQ靶向DNA Pro面板方法的生物学性能，使用带有4110引物的自定义面板执行了96个人类基因组DNA样品的库制备。作为输入DNA，使用了五个不同的基因型，每个基因型都使用了两个不同的输入量（10 ng和40 ng）（请参阅应用注释末尾的方法要求）。使用8个PCR循环进行了运行，以实现靶富集，并为25个PCR循环进行通用PCR。DNA浓度和总产率，该运行具有Quant-IT 1X DSDNA HS HS分析套件。使用具有高敏感性D5000试剂的高敏性D5000屏幕截图，用Agilent Tapestation 4150对图书馆DNA的尺寸分布进行了MEA（表1）。
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
利用机器学习对时间相关量子哈密顿量进行断层扫描
相互作用的量子汉密尔顿量是量子计算的基础。时间无关的量子汉密尔顿量的基于数据的断层扫描已经实现，但一个开放的挑战是使用从一小部分自旋局部获取的时间序列测量来确定时间相关的量子汉密尔顿量的结构。物理上，自旋系统在时间相关驱动或扰动下的动态演化由海森堡运动方程描述。受这一基本事实的启发，我们阐明了一个物理增强的机器学习框架，其核心是海森堡神经网络。具体来说，我们根据基于海森堡方程的一些物理驱动损失函数开发了一种深度学习算法，该算法“强制”神经网络遵循自旋变量的量子演化。我们证明，从局部测量中，不仅可以恢复局部汉密尔顿量，而且还可以忠实地重建反映整个系统相互作用结构的汉密尔顿量。我们在各种结构的自旋系统上测试了我们的海森堡神经机。在仅从一次自旋进行测量的极端情况下，实现的断层扫描保真度值可以达到约 90%。开发的机器学习框架适用于任何时间相关系统，其量子动力学演化受海森堡运动方程控制。
无标题 - refubium
量子汉密尔顿复杂性的目的[17，42]是研究当地汉密尔顿人所描述的物理模型的计算能力，其动态及其特征状态的复杂特性，以及了解确定这些特性的综合复杂性。许多汉密尔顿人在量子构成方面都是普遍的[13]，而其他汉密尔顿人则认为更简单，但仍然很难通过经典计算进行经典研究[7]或什至有效地模拟[27]。有一个悠久的历史，即寻找最简单的可能性，最接近现实，有效地实现，并且可以通过通用动力学来实现与当地汉密尔顿人的量子计算。对相互作用，局部性和几何限制的类型和强度的限制进行了研究，例如在参考文献中。[13，20，26，37，39，40]。对计算的普遍性的思考通常与提出复杂性问题（例如确定确定这些哈密顿人特征性特性的强硬特性）的问题息息相关。从量子控制理论的角度来看这一点为我们提供了一个有趣的观察。对子系统的额外控制水平可能会导致状态发生的可能性或复杂性问题的困难。我们已经使用DQC1（“一个清洁量子”）模型[30，36]看到了这一点，其单个可完全定量（清洁）量子的单个量子比经典计算产生了量子优势。在这项工作中，我们通过控制一个小子系统来研究收到的计算潜力。类似地，如果允许使用魔术状态，则使用有限的通用门（例如Clifford Gates [8]）进行计算，以进行量子计算。使用扰动gad-有效地将系统的部分固定到特定状态，使我们能够从更简单的人中建立复杂的有效汉密尔顿人[24]。也已经表明，小子系统的Zeno效应测量可以赋予非普遍的通勤大门的普遍力量[10]。我们专注于一种称为固定的控件类型 - 固定