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![arXiv:2002.06721v2 [hep-th] 2020 年 4 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\98edc751414f3d0c9a304b9ec344ec0d046cd42f.webp)
arXiv:2002.06721v2 [hep-th] 2020 年 4 月 30 日
现代人们对占据空间有界区域的狄拉克费米子物理学的兴趣主要与新型先进材料有关，如拓扑绝缘体 (TI) - 参见评论 [1, 2] 和专著 [3]。TI 的许多令人兴奋的物理现象归因于表面模式的存在，它们也是狄拉克费米子，尽管少一维。假设 3 + 1 维流形中的狄拉克费米子具有一定数量的表面模式。我们真的能通过观察边界看到这些模式吗？与光子的相互作用由费米子的极化张量定义。因此，我们可以将这个问题重新表述为：3 + 1 维极化张量的边界部分与 2 + 1 维费米子的极化张量之间有什么关系？人们通常认为后者至少可以很好地近似前者，参见[4–6]。
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
高能物理中量子数据学习的量子扩散模型
基于参数化量子电路的量子机器学习模型作为当前噪声量子处理器的早期应用，引起了广泛关注。虽然此类算法在实际学习任务中相对于经典算法的优势尚未得到证实，但学习由本质上是量子的量子系统生成的分布是一种很有前途的探索途径。在其他量子生成模型中，量子扩散模型已经证明了它们学习量子分布的能力，并且已被证明可以在经典数据集上工作。在这项工作中，我们提出了将量子扩散模型应用于部分子簇射的量子数据学习，因为这些是高能物理现象，由于其固有的量子特性，很难用经典方法模拟，并构成了量子数据学习的基准。
单分子磁体在超导PB上的量子动力学（111）
与超导体连接的抽象磁性材料披露了具有量子技术潜力很大的新型物理现象。将分子用作磁成分已经表现出巨大的承诺，但是分子领域提供的大量特性仍然在很大程度上没有探索。在这里，我们研究了在亚单层覆盖范围内沉积在超导铅表面上的单个分子磁铁（SMM）。这种组合揭示了超导体（SC）对SMM的自旋动力学的强烈影响。表明，向冷凝水状态的超导过渡将SMM从阻塞的磁化状态转换为谐振量子隧穿态度。此结果为通过SCS和使用SMM作为超导状态的局部探针提供了控制SMM磁性的观点。
1.“无人驾驶飞机”（“UAV o - 凤凰城
1.“无人驾驶飞机”（“UAV”）是指在飞机内部或飞机上无法直接进行人为干预的情况下操作的无人驾驶飞机。此定义不包括用于娱乐或体育目的的遥控模型飞机。2.“无人驾驶飞机系统”（“UAS”）是指无人驾驶飞机及其相关元件（包括通信链路和控制 UAV 的组件），这些元件是机长在国家空域系统中安全高效地操作所必需的。3.“图像”是指热波、红外波、紫外波、可见光或其他电磁波；声波；气味；或其他物理现象的记录，用于捕捉不动产或位于该不动产上的个人的现有状况。4.“成像设备”是指机械、数字或电子观看设备；照相机；摄像机；电影摄影机；或任何其他能够记录、存储或传输图像的仪器、设备或格式。禁止使用：
利用捕获离子实现自旋压缩
相干量子现象的开发代表着计量学领域的一个新领域，该研究旨在实现对物理现象的越来越精确的测量。量子计量学实验的原型可能是原子钟中使用的简单的拉姆齐干涉测量法，几十年来，它一直是时间和频率标准校准的基础。然而，现代量子计量学实验通常需要对几个量子自由度进行复杂的操纵才能获得单一的测量结果。例如，考虑量子逻辑光谱时钟测量，其中使用原子的量子力学运动作为总线将一个原子的内部时钟跃迁状态转移到辅助原子中可检测的跃迁 [1]。对 N 个不相关粒子集合进行测量的自然精度极限是标准量子极限，其中测量精度与 ∼ 1 / √ 成比例
攻击经典和后量子密码学中的难度假设的量子算法
量子计算机是一种利用量子力学现象进行计算的计算机，不同于当今利用经典物理现象的传统计算机。功能足够强大的大规模量子计算机（不易出错或可纠错）将对目前广泛部署的大多数非对称密码系统构成威胁。这是因为 Shor [1] 引入了多项式时间量子算法来解决循环群中的整数因式分解问题 (IFP) 和离散对数问题 (DLP)。例如，如果量子计算机能够执行 Shor 算法，那么对于足够大的问题实例，它将能够破解基于 IFP 的 RSA [ 2 ] 以及基于 DLP 的 DSA [ 3 ] 和 Diffie-Hellman (DH) [ 4 ]——主要是在有限域的乘法群或椭圆曲线点群（在椭圆曲线密码 (ECC) 的情况下）中。[ 5, 6 ]。上述密码系统目前用于保护互联网上大多数交易的安全。
计算海洋学是否会出现？
摘要：计算海洋学是通过数值模拟，尤其是动态和物理现象对海洋现象的研究。信息技术的进步推动了过去几十年来全球海洋观测数量和海洋数值模拟的保真度的指数增长。但是，对于海洋模拟，增长速度更快。我们认为，这种更快的增长正在改变现场测量的重要性和对海洋研究的数值模拟的重要性。这导致计算海洋学的占地作为海洋科学的一个分支，与观察海洋学相同。一种含义是超出海洋模拟仅受观察的宽松约束。另一个含义是，应删除分析此类模拟输出的障碍。尽管存在一些特定的局限性和挑战，但为计算海洋学的未来确定了许多机会。最重要的是混合计算和观察方法的前景，以提高对海洋的理解。
融合新颖的传感方法和机器学习以解决激光添加剂制造中的关键挑战
金属添加剂制造（AM）过程使用高功率激光器快速融化并固化金属粉末为复杂的3D形状，但不幸的是，快速固化过程通常会导致随机缺陷形成和非平衡微结构。充分了解AM过程并确保需要高质量的无缺陷制造过程，新型的高速传感方法可以捕获与AM过程相关的关键物理现象，需要高分辨率。约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）的一个团队正在开发能够测量沿激光路径超过50 kHz的新型光谱技术，以帮助了解不同激光输入下的材料如何形成。团队还正在开发机器学习工具来解释这些信号，从而揭示了传感器数据或Physi Cal Cal Postmortem检查结果的特征和趋势。
利用囚禁离子实现自旋压缩
相干量子现象的利用代表着计量学领域的一个新领域，该领域的研究旨在实现对物理现象的越来越精确的测量。量子计量学实验的原型可能是原子钟中使用的简单的拉姆齐干涉测量法，几十年来，它一直是时间和频率标准校准的基础。然而，现代量子计量学实验通常需要对几个量子自由度进行复杂的操纵才能获得单一的测量结果。例如，考虑量子逻辑光谱时钟测量，其中使用原子的量子力学运动作为总线，将一个原子的内部时钟跃迁状态转移到辅助原子中可检测的跃迁[1]。对 N 个不相关粒子集合进行测量的自然精度极限是标准量子极限，其中测量精度与 ∼ 1 / √ 成比例