在本文中,我们提出了高效的量子算法,这些算法比解决量子最优控制问题的经典算法快得多。该问题涉及找到在时间 T 时最大化物理量的控制变量,其中系统由时间相关的薛定谔方程控制。这种类型的控制问题也与机器学习有着错综复杂的关系。我们的算法基于时间相关的汉密尔顿模拟方法和快速梯度估计算法。我们还提供了全面的误差分析,以量化各个步骤的总误差,例如控制函数的有限维表示、薛定谔方程的离散化、数值求积和优化。我们的量子算法需要容错量子计算机。
“量子传感”描述了使用量子系统,量子特性或量子现象的使用来测量物理量。量子传感器的历史示例包括基于超导量子干扰装置和原子蒸气或原子钟的磁力计。最近,量子传感已成为量子科学和技术领域内的一个独特且快速增长的研究分支,其中最常见的平台是旋转量子矩,捕获的离子和通量量子。该领域将在应用物理和其他科学领域提供新的机会,尤其是在高灵敏度和精确度方面。本综述从感兴趣的实验者的角度介绍了量子传感的基本原理,方法和概念。
Hold:保持“冻结”测量值。 MAX:MAX 表示活动期间的最大值 MIN:MIN 表示活动期间的最小值 AVG:AVG 表示活动期间的算术平均值 最大值/最小值/AVG 内存由 / 切换。在 OMNIPORT 20 上,通过拔出和插入传感器或在正常操作中短暂按下。对于具有物理量(例如 PT100 - 温度)的传感器,HOLD、MAX、MIN、AVG 值显示在第二测量值行中。对于具有两个物理变量(温度/相对湿度、温度/流量等)的传感器,HOLD、MAX、MIN、AVG 值显示在相应的传感器行中,而不是当前测量值显示。
随着机器学习的最新发展,Carrasquilla 和 Melko 提出了一种与研究自旋模型的传统方法相补充的范式。作为研究宏观物理量的热平均值的替代方法,他们使用自旋配置通过机器学习对相变的无序相和有序相进行分类。我们扩展并概括了这种方法。我们专注于长程关联函数的配置而不是自旋配置本身,这使我们能够对多组分系统和具有向量序参数的系统提供相同的处理。我们使用相同的技术分析了 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 转变,以将三个相分类为:无序相、BKT 相和有序相。我们还使用不同模型的训练数据对模型进行了分类。
的确,一旦将氢注入了气体网络,所有与网络物理连接的消费者都会消耗混合物。可以通过供应合同将注入网络的氢的能量含量分配给特定的消费者,并且可以将其可再生属性分配给具有基础GO的特定消费者。上面提出的问题并不是源于使用该基础的燃气消费者与天然气网格相关的燃气消费者,而是由于与消耗灰色氢无关的氢消费者可以使用H2绿色的消费。因此,与与天然气混合在一起的H2与H2相关的H2 GO不能与消耗灰氢消耗相关。这就是为什么需要将H2 GOS取消后的物理量混合在一起的原因。
在不久的将来,量子计算可以为信息学的发展做出重大贡献[1]。尽管尚未构建量子计算机的实际实现,但它的存在似乎是可能的。因此,值得研究此类机器的性质。今天,我们知道Shor [2]和Grover [3]算法比其最佳古典对应物具有较低的综合性复杂性。量子计算机的另一个有希望的应用是量子模拟[4,5,6],即物理量子系统行为的组合模型。它给出了有效建模量子过程的可能性,使用经典量子不可能[7]。量子计算机可以模拟各种量子系统,包括费米子晶格模型[8,9],量子化学[10,11]和Quantum-tum-tum-fly filed field Theyories [12]。
[o] NE应该谨慎对物理降解的精确定义。我们当然不想专注于减少一些简化的总体量度,以衡量经济中大量材料和物质(无论是库存还是流量)。并不是每个人都同意这一点 - 权利X的流行概念(x = 4、10等。),Wuppertal Institute推广的MIP,生态背包和TMR。计算总材料流是一个很好的消遣活动,但是我们应该关注与环境相关的物质/材料,并在任何聚合过程中分配这些适当的权重。总的来说,目前尚不清楚什么总物理量应完全降解 - 这里有一个测量或指标问题。(van den Bergh 2011,884)
自量子物理学诞生以来,“量子”和“经典”世界之间的界限问题就一直备受关注,但今天,这一领域仍有许多悬而未决的问题,而社会对此还没有达成共识。这里最著名的问题可能是测量问题:决定宏观(“经典”)仪器在测量微观(“量子”)系统特性时的行为的规则如何遵循量子力学方程(以及它们是否遵循)。首先,有必要说明的是,量子理论中采用的术语与一般物理术语有本质区别。通常在物理学中(以及在日常生活中),测量被理解为使用测量设备对某些物理量和参考值进行比较。在这种情况下,测量误差通常是由设备的不完善而不是由所研究系统的属性决定的,可以通过改进仪器和测量程序来减少。在量子