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World File Search System理想值
1006 AN 1200 V 二极管理想值 BHx
当 V=0 时，' I ' 可以替换为 ' I s '。因此，可以从 ln( I s /T 2 ) 对 1/T 的图的 X 轴截距中提取理查森常数，其斜率是 BH 的函数。理查森图所需的 BH 和 IF 值是使用第 1 节中解释的步骤得出的。当 IF 和 BH 都与温度有关时，理查森图容易表现出非线性行为。由于 GeneSiC 二极管的 IF 和 BH 图几乎与温度无关（图 1），因此理查森图是完美的线性，如图 3 所示。提取的理查森常数为 138.2 A/cm 2 K 2 ，接近 4H-SiC 的理论值 146 A/cm 2 K 2 。提取的近理论理查森常数表明金属-半导体界面处 BH 的空间分布均匀。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
收集热涨落能量的分子自旋电子引擎中的量子优势
经典发动机将热量从热源转移到冷源，方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中，自然会限制发动机的最大效率，该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限，体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明，可以从量子系统中获取额外的工作能力，称为“能效”。理论上，这些发动机的运行可以分为“冲程”，以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征
马约拉纳费米子的认证量子测量
我们提出了一个量子自测试协议来认证涉及马约拉纳费米子模式的费米子宇称测量。我们表明，观察到一组理想测量统计数据意味着实施的马约拉纳费米子宇称算子的反交换性，这是马约拉纳检测的必要先决条件。我们的协议对实验误差具有鲁棒性。我们获得了与误差呈线性关系的状态和测量算子的保真度下限。我们建议根据语境见证 W 来分析实验结果，对于任何经典数据概率模型，它都满足 ⟨ W ⟩≤ 3。不等式的违反证明了量子语境性，与最大理想值 ⟨ W ⟩ = 5 的接近程度表示对马约拉纳费米子检测的置信度。
电压偏置的约瑟夫森二极管中的非肾脏电荷运输和亚谐波结构
我们研究电压偏置的单渠道连接处的电荷传输，涉及有限的库珀对动量的螺旋超导体。对于约瑟夫森结，平衡电流相关的关系显示出超级传导二极管效应：临界电流取决于传播方向。我们为电压偏置的约瑟夫森二极管制定了一种散射理论，并表明多个安德烈的反射过程在DC电流 - 电压曲线中导致在低温和小电压下，由于光谱间隙的多普勒移位而导致的小电压。在当前偏向的情况下，二极管效率具有最大的矩效率η0≈0。4对于此模型。在电压偏置的情况下，拟合效率可以达到理想值η=1。我们还讨论了正常金属和螺旋超导体之间正常驾驶连接的电荷传输，并对具有自旋轨道相互作用和磁性Zeeman Fileds的相关模型发表评论。
基于变分量子发射的波导模式模拟
摘要 — 当前的量子计算机 (QC) 属于嘈杂的中型量子 (NISQ) 类，其特点是量子比特嘈杂、量子比特能力有限、电路深度有限。这些限制导致了混合量子经典算法的发展，该算法将计算成本分摊到经典硬件和量子硬件之间。在混合算法中，提到了变分量子特征值求解器 (VQE)。VQE 是一种变分量子算法，旨在估计通用门量子架构上系统的特征值和特征向量。电磁学中的一个典型问题是波导内特征模的计算。按照有限差分法，波动方程可以重写为特征值问题。这项工作利用量子计算中的量子叠加和纠缠来解决方波导模式问题。随着量子比特数的增加，该算法预计将比传统计算技术表现出指数级的效率。模拟是在 IBM 的三量子比特量子模拟器 Qasm IBM Simulator 上进行的。考虑到基于计算的量子硬件测量，进行了基于镜头的模拟。以二维本征模场分布形式报告的概率读出结果接近理想值，量子比特数很少，证实了利用量子优势制定创新本征解法的可能性。
每个可行的可计算实数函数都是均匀连续的
我们所说的可计算的实体对函数是什么意思：朝着自然定义。按“可计算”一词的含义，一个可计算的价值函数𝑓（𝑥1，。。。，𝑥实值输入的，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。 此类功能用于处理数据𝑥1，。 。 。 ，𝑥𝑘。 该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。 。 。 ，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。） 。 。 ，𝑥）。 例如，我们希望根据当前值𝑥1，。 。 。 ，在此和附近的不同气象量的不同。 但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。 我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。 因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。 换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。 。 。 ，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。 。 。 。 。 。 。，𝑥）是一个函数，可以根据输入来计算其值。此类功能用于处理数据𝑥1，。。。，𝑥𝑘。该数据处理的目标是估计与数量𝑥1，。。。，thy公式𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，𝑥）。例如，我们希望根据当前值𝑥1，。。。，在此和附近的不同气象量的不同。但是，在理想的世界中，数据是相应物理量的实际值。我们学习值的方式是通过测量：通过直接测量或处理适当的辅助测量结果。因此，重要的是要考虑到测量量永远不会绝对准确，它们始终具有一定的准确性 - 通常由相应二进制表示中的数字数𝑚描述，以便准确性为2 -𝑚。换句话说，而不是知道实际值𝑎1，。。。，相应数量的𝑎，我们只知道测量结果𝑥1，。。。。。。。，the the是2 −𝑚- close到这些值，即| 𝑥 -𝑎 -𝑎|从1到𝑘≤2−𝑚。由于已知值𝑥𝑖仅是对实际值𝑎𝑎的近似值，因此结果𝑓（𝑥1，。，数据处理的，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。 ，𝑎）。 我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。 。 。 ，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，仅是所需理想值𝑓的近似值（𝑎1，。，𝑎）。我们要确保结果𝑦=𝑓（𝑥1，。。。，数据处理的，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。 。 。 ，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。 实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。 例如，对于温度，精度为几个度。 可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。 在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们，接近所需的（理想）值𝑏=𝑓（𝑎1，。。。，𝑎），我们需要知道估计值的准确性是什么，即，与所需的值𝑏：如果我们不知道这种准确性，即，即，如果差异𝑦 -𝑏可以任意大，那么估计是没有用的，那么估计是无用的，因为它不会对任何限制施加任何限制。实际上，我们希望以一些给定的精度进行估计。例如，对于温度，精度为几个度。可能是，我们知道的现有准确性不足以达到所需的精度 - 当传感器不太准确时，就会发生这种情况。在这种情况下，要以所需的精度获取值𝑏，我们需要执行更准确的测量 - 我们