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机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
大规模非线性开放量子力学的数值模拟
我们介绍了一种在粒子状态在相空间中经历显著扩展同时在相空间普朗克尺度上产生小量子特征的情况下解决粒子非线性开放量子动力学的方法。我们的方法涉及模拟两个步骤。首先，我们将 Wigner 函数转换为时间相关框架，该框架利用经典轨迹的信息有效地表示相空间中的量子态。接下来，我们使用实现这种时间相关非线性变量变化的数值方法模拟此框架中的动力学。为了展示我们方法的能力，我们研究了粒子在紧密谐波势中最初被基态冷却后在一维弱四次势中演化的开放量子动力学。这种方法与正在进行的设计、优化和理解通过非线性量子动力学制备大质量粒子宏观量子叠加态的实验的努力特别相关。
熵时间的概念：
本文从经典物理学和量子物理学两个角度讨论了熵和信息之间的深层联系。在退相干理论的背景下，探讨了系统间通过纠缠传递信息的机制。然后在信息获取的基础上引入了熵时间的概念，据认为熵时间实际上是不可逆的，并且与热力学第二定律和我们对时间的心理感知一致。这与参数时间的概念不同，参数时间是非相对论量子力学中物理状态的幺正演化的时间参数。从相对论的角度讨论了与这种信息增益相关的状态向量“崩溃”的非时间性质。还讨论了从主观和客观崩溃模型的角度对这些想法的解释。结果表明，在主观崩溃方案下能量守恒，而在客观崩溃下通常不守恒。这与后者本质上是非幺正的，并且能量守恒首先源于时间对称性这一事实相一致。
统一可观测量的量子和经典速度极限
噪声的存在或与环境的相互作用可以从根本上改变原本孤立的量子系统的可观测量的动态。我们推导出开放量子系统可观测量演化速度的界限。这个速度限制分为 Mandelstam 和 Tamm 的原始时间-能量不确定性关系和最近为经典系统推导出的时间-信息不确定性关系，并且两者都推广到开放量子系统。通过分离系统动力学的相干和非相干贡献，我们推导出演化速度的下限和上限。我们证明后者对可观测量的速度提供了比以前已知的量子速度限制更严格的限制，并且速度算子的首选基础可以完全表征达到速度极限的可观测量。我们使用这种构造来限制非相干动力学对可观测量演化的影响，并找到为可观测量的演化提供最大相干加速的哈密顿量。
空间研究（SPST）
SPST 310. 恐龙简介。3 学分。本课程对恐龙进行了广泛的介绍，并研究了导致恐龙灭绝并因此改变地球生命进化方向的外星影响。本课程研究了每一种主要的恐龙群（兽脚类恐龙，如霸王龙、蜥脚类恐龙，如雷龙（迷惑龙）、鸭嘴龙、装甲恐龙，如剑龙、角龙，如三角龙等）以及它们在空中（翼龙）和海洋（鱼龙和蛇颈龙）的近亲。本课程回顾了我们目前关于恐龙起源、进化、生活方式、饮食、生殖行为和生理的模型。我们研究了导致和更新这些模型的数据和推理。本课程还将恐龙置于地球作为一个地质演化的行星的背景下。将概述和评估恐龙灭绝的各种理论。学习工具包括视频（科学和流行视频）、恐龙化石和比例模型。按需提供。
![arXiv:2010.02931v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 30 日](/simg/9\96e7f36b9306c87ae92930e939f3e0adfdb55887.webp)
arXiv:2010.02931v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 30 日
粒子物理学有着宏伟的目标，即揭示现实的最基本成分，并破译这些成分相互作用的规则。这些规则包括量子力学，而基本成分似乎是量子实体。例如，在标准模型中，我们讨论相对论量子场的激发，这些场以固定的量子数（如质量、自旋和各种电荷）为特征。此外，在粒子物理实验中，我们有能力产生某些量子数的量子叠加态。例如，费米实验室各种光束中由介子衰变产生的（μ 子）中微子处于（至少）三个不同中微子质量本征态的量子叠加态中，并且该叠加态会随着通常的量子幺正时间演化而变化，由算符 exp (− 𝑖𝐻𝑡 ) 表示，其中 𝐻 是中微子哈密顿量。因此，中微子振荡实验是研究宏观尺度上量子信息时间演化的一个例子。
![arXiv:2010.02931v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 6 日](/simg/d\dc4b8d3cc5e1aabe5f467d5579d10d02a4a91ef0.webp)
arXiv:2010.02931v1 [quant-ph] 2020 年 10 月 6 日
粒子物理学有着宏伟的目标，即揭示现实的最基本成分，并破译这些成分相互作用的规则。这些规则包括量子力学，而基本成分似乎是量子实体。例如，在标准模型中，我们讨论相对论量子场的激发，这些量子场以固定的量子数（如质量、自旋和各种电荷）为特征。此外，在粒子物理实验中，我们有能力产生某些量子数的量子叠加态。例如，费米实验室各种光束中由介子衰变产生的（μ 子）中微子处于（至少）三个不同中微子质量本征态的量子叠加态中，并且该叠加态会随着通常的量子幺正时间演化而变化，由算符 exp (− 𝑖𝐻𝑡 ) 表示，其中 𝐻 是中微子哈密顿量。因此，中微子振荡实验是研究宏观尺度上量子信息时间演化的一个例子。
主动与准静态噪声解耦的驱动电子自旋量子比特的相干性
半导体量子点中电子自旋量子比特的相干性主要受到低频噪声的影响。在过去十年中，人们一直致力于通过材料工程来减轻这种噪声，从而大大延长了空闲量子比特的自旋失相时间。然而，人们对自旋操纵过程中环境噪声的作用（决定控制保真度）了解甚少。我们展示了一个电子自旋量子比特，其驱动演化中的相干性受到高频电荷噪声的限制，而不是任何半导体器件固有的准静态噪声。我们采用反馈控制技术来主动抑制后者，证明了砷化镓量子点中 π 翻转门保真度高达 99 . 04 0 . 23%。我们表明，驱动演化的相干性受到 Rabi 频率下的纵向噪声的限制，其频谱类似于同位素纯化硅量子比特中观察到的 1 =f 噪声。
探索太空中超冷原子的极限 - SCARAB Bates
在 MAIUS 探空火箭任务中 [ 1 ] 成功产生和研究了原子玻色-爱因斯坦凝聚态，以及在国际空间站 (ISS) 上持续运行的冷原子实验室 (CAL) 用户设施 [ 2 ] 表明，可以在自由落体实验装置中进行超冷原子物理研究。这些实验利用了真空室内自由演化的超冷原子与真空室本身之间不存在差异重力加速度的情况。也就是说，在没有任何故意施加的力的情况下，量子气体仍然惯性地限制在实验装置的观测体积内。在这些装置内进行的实验充分利用了微重力的特性，例如，可以长时间观测自由膨胀的玻色-爱因斯坦凝聚态气体，通过原子光学操控将这些气体的膨胀能量最小化到皮开尔文能量范围 [ 3 , 4 ]。其他实验则利用微重力为超冷原子施加新的捕获几何形状，即通过射频修整磁捕获势产生的球壳（气泡）势，否则这些原子会因重力下垂而严重扭曲 [ 5 ]。已经设想了一个针对微重力下超冷原子和分子气体的综合研究议程，这一愿景正在指导 CAL 及其潜在升级的开发，以及 NASA 和德国航天局 (DLR) 的玻色-爱因斯坦凝聚态和冷原子实验室 (BECCAL) 联合任务的开发 [ 6 ]。如其他地方所讨论的 [7]，自由落体超冷原子实验装置中的无背景电位环境开辟了几个引人注目的研究方向。这些方向包括开发具有增强询问时间的原子干涉仪并利用惯性将物质波限制在物理对象附近的能力；研究相干原子光学，利用长时间追踪近单色物质波演化的能力；研究新型捕获几何中的标量玻色-爱因斯坦凝聚体；研究大型三维体积和均匀条件下的旋量玻色-爱因斯坦凝聚体和其他量子气体混合物；研究大范围内强相互作用的原子和分子量子气体
测试哈密顿对称性的量子算法
引言 — 对称性是自然界的一个重要方面，在物理学中起着基础性的作用 [1,2]。诺特定理指出，汉密尔顿量的对称性与相关物理系统中的守恒量相对应 [3]。汉密尔顿量的对称性表明存在超选择规则 [4,5]。在量子计算和信息领域，对称性可以指示资源的存在或缺乏 [6]，并且它有助于提高变分量子算法的性能 [7-10]。通过消除与守恒量相关的自由度，对称性的识别可以简化计算——这是诺特定理的核心。这使得对称性在物理学中非常有用。量子计算是一个相当年轻的研究领域。量子计算机最初作为图灵机的量子力学模型 [ 11 ] 被提出，其魅力在于有可能超越经典计算机。量子计算机最明显的优势在于其计算背后固有的物理原理，包括叠加和纠缠等非经典特性。随着希尔伯特空间规模的扩大，量子系统的经典模拟很快变得难以处理，需要指数级增长的比特来探索多个量子比特自然占据的状态空间。直观地说，这些计算机的量子力学性质允许以直截了当的方式模拟量子系统（参见 [ 12 ] 及其参考文献）。一个相关的例子是哈密顿模拟 [ 13 ]，它引起了该领域的浓厚兴趣 [ 14 – 17 ]。已经做了大量工作来理解如何在量子硬件上模拟这些动态，以便有效地实现它们；然而，据我们所知，目前还没有可以在量子计算机上测试汉密尔顿对称性的算法，尽管以这种方式模拟汉密尔顿量和识别汉密尔顿量的对称性都被认为是至关重要的。在本文中，我们给出了量子算法来测试汉密尔顿量演化是否关于离散有限群的作用对称。该性质通常被称为演化的协方差 [18]。如果演化是对称的，那么汉密尔顿量本身也是对称的，因此我们的算法可以测试汉密尔顿对称性。此外，我们表明，对于具有可有效实现的幺正演化的汉密尔顿量，我们可以在量子计算机上有效地执行我们的第一个测试 [17]。这里的“有效”是指在 100 秒内完成计算所需的时间。