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维特根斯坦与人工智能：迈向更新
在我的演讲中，我想根据《逻辑哲学论》区分两种从基本命题中构造真值函数的方法。第一种方法是“操作方法”，包括连续应用 N 运算符，这是 TLP 6 中给出的“命题的一般形式”的核心。但是，还有第二种方法，可以称为“组合方法”，也出现在《逻辑哲学论》中，但不太为人所知。所有真值函数都可以通过两步程序实现，该程序使用特定的逻辑哲学论真值论证、真值可能性和真值条件架构。对于给定数量的 n 个基本命题（作为真值论证），第一步将形成这 n 个基本命题及其否定的所有可能的连接。例如n= 2，其中 p 和 q 是基本数，这给出了 4 种可能的组合 p.q、~p.q、p.~q 和 ~p.~q（真值可能性）。在第二步中，现在构造所有可能的子集，这些可能性通过析取组合起来。这样就可以构造所有真值函数，这种方法等同于通过 N 运算符构造。从数学的角度来看，这个过程等同于 n 个生成器的“自由布尔代数”，生成 2 𝑛 所谓的代数“原子”，最后生成 22 𝑛 代数元素。这个自由布尔代数反过来同构于命题逻辑的 Lindenbaum-Tarski 代数。在我的演讲中，我想通过讨论这种结构的属性来解释（有限命题逻辑部分）Tractarian Logic，并展示一些与赫兹配置空间（和玻尔兹曼相空间）的联系，这些联系可用于更好地理解维特根斯坦的逻辑空间。最后，我想表明，基于这种观点，可以给出基本命题的明示例子。
计算神经科学国际硕士项目
学习成果 完成本模块后，学生将了解： - 计算神经科学的基本概念、理论基础和最常用的模型 - 相关的基本神经生物学知识和相关的理论方法以及这些方法迄今为止得出的结论 - 不同模型的优势和局限性 - 如何适当地选择用于建模神经系统的理论方法 - 如何在考虑神经生物学发现的同时应用这些方法 - 如何批判性地评估获得的结果。 - 如何使模型适应新问题以及开发新的神经系统模型。 内容 本模块提供有关神经系统组成部分及其建模的基本知识，包括有关神经元和神经回路内信息处理的基本神经生物学概念和模型。具体主题包括： - 神经元的电特性（能斯特方程、戈德曼方程、戈德曼-霍奇金-卡兹电流方程、膜方程） - 霍奇金-赫胥黎模型（电压依赖性电导、门控变量、瞬态和持续电导、动作电位产生） - 通道模型（状态图、随机动力学） - 突触模型（化学和电突触） - 单室神经元模型（整合-激发、基于电导） - 树突和轴突模型（电缆理论、拉尔模型、多室模型、动作电位传播） - 突触可塑性和学习模型（释放概率、短期抑制和促进、长期可塑性、赫布规则、基于时间的可塑性规则、监督/无监督和强化学习） - 网络模型（前馈和循环、兴奋-抑制、发放率和随机、联想记忆） -神经元和网络模型的相空间分析（线性稳定性分析、相图、分岔理论模块组件
相互信息辅助自适应变分量子质量
摘要：将鞭毛（将二键均稳定于放射性衰减中，纳入新材料中，可以创造出诸如永久磁性，超导性和非平凡拓扑的新兴特性。了解驱动BI反应性的因素对于实现这些特性至关重要。使用压力作为可调的合成载体，我们可以访问未开发的相空间区域，以促进不在环境条件下反应的元素之间的反应性。此外，在高压下发现材料发现的计算方法和实验方法比单独实验可以实现对热力学景观的更广泛的见解，从而使我们了解我们对主导化学因子控制结构形成的理解。在此，我们报告了我们对MO- BI系统的组合计算和实验探索，以前尚无二元金属间结构。使用从头算随机结构搜索（AIRSS）方法，我们确定了0-50 GPA之间的多个合成目标。高压原位粉末X射线X射线差异实验在钻石砧细胞中进行的确认，在施加压力时，Mo-bi-bi混合物在35.8（5）gpa的35.8（5）gpa时表现出丰富的化学作用，包括计算预测的Cual 2-Type MOBI 2结构。电子结构和声子分散计算表明，价电子计数与高压过渡金属 - BI结构中的键合以及识别两个动态稳定的环境压力符号。■简介我们的研究证明了合并的计算方法 - 实验方法在捕获高压反应性发现高压反应性方面的功能。
三元氮化物 CaZrN2 和 CaHfN2 的合成
摘要：最近的计算研究预测了许多新的三元氮化物，揭示了这一尚未充分探索的相空间中的合成机会。然而，合成新的三元氮化物很困难，部分原因是中间相和产物相通常具有较高的内聚能，会抑制扩散。本文，我们报告了通过 Ca 3 N 2 和 M Cl 4（M = Zr、Hf）之间的固态复分解反应合成两个新相，钙锆氮化物（CaZrN 2 ）和钙铪氮化物（CaHfN 2 ）。虽然反应名义上以 1:1 的前体比例通过 Ca 3 N 2 + M Cl 4 → Ca MN 2 + 2 CaCl 2 进行到目标相，但以这种方式制备的反应会产生缺钙材料（Ca x M 2 − x N 2 ，x < 1）。高分辨率同步加速器粉末 X 射线衍射证实，需要少量过量的 Ca 3 N 2 (约 20 mol %) 才能产生化学计量的 Ca MN 2 。原位同步加速器 X 射线衍射研究表明，名义化学计量反应在反应途径早期产生 Zr 3+ 中间体，需要过量的 Ca 3 N 2 将 Zr 3+ 中间体重新氧化回 CaZrN 2 的 Zr 4+ 氧化态。对计算得出的化学势图的分析合理化了这种合成方法及其与 MgZrN 2 合成的对比。这些发现还强调了原位衍射研究和计算热化学在为合成提供机械指导方面的实用性。■ 简介
挤压和纠缠光 - ediss.sub.hamburg
压缩态和纠缠态已被证明是光量子传感和提高测量灵敏度的宝贵资源。然而，它们的潜力尚未得到充分挖掘。在我的论文的第一部分，我展示了压缩光操作的马赫曾德干涉仪的实验量子增强。我测量了超过十倍的非经典灵敏度改进，相当于 (10.5 ± 0.1) dB，这相当于相干光功率增加了 11.2 倍。此外，我的论文提出了一个关于马赫曾德拓扑内直接吸收（损耗）测量的新概念。该技术使用量子相关的二分压缩光束来测量放置在马赫曾德干涉仪一个臂中的样品的透射率。我的原理验证实验表明，损耗与所用光电二极管的量子效率无关。除此之外，该概念可能成为集成量子光子器件生物传感光学测量的有力工具。感光样品在强光照射下特别容易受到高功率的影响，而这种测量将受益于压缩光的极低强度。在我的论文的第二部分，我展示了如何克服传感动态系统中的量子不确定性。首次实现了相对于纠缠量子参考具有亚海森堡不确定性的相空间轨迹。时间演化得到无条件监测，其精度比任何没有关联的量子力学系统高十倍。我同时测量了相位和振幅正交，剩余不确定性为 ∆ X ( t ) ∆ Y ( t ) ≈ 0.1 Å h / 2 。结果支持纠缠增强传感器的量子技术，并证实了量子不确定性关系的增强物理描述。从这个角度来看，我重新审视了海森堡的不确定性关系，并得出结论，它为两个共轭可观测量相对于已耦合到环境的参考系统的不确定性设置了下限。
重新审视“非热”批量微波炉灭活微生物
在过去的几十年中，人们一直在积极讨论“非热”微波辅助微生物灭活机制。这项工作介绍了一种新颖的非侵入式声学测量方法，测量家用微波炉腔体磁控管的工作频率为 fo = 2.45 ± 0.05 GHz（λ o ~ 12.2 cm），并在时间域（0 至 2 分钟）内进行调制。测量结果揭示了腔体磁控管阴极灯丝冷启动预热周期和脉冲宽度调制周期（开启时间、关闭时间和基准周期，其中开启时间减去基准时间 = 占空比）。波形信息用于重建历史微波“非热”均质微生物灭活实验：其中自来水用于模拟微生物悬浮液；冰、碎冰和冰浆混合物用作冷却介质。实验使用文字、图表和照片进行描述。确定了影响悬浮液时间相关温度曲线的四个关键实验参数。首先，当所选工艺时间 > 时间基准时，应为每一秒的微波照射使用腔体磁控管连续波额定功率。其次，由于外部碎冰和冰浆浴的热吸收率不同，它们会产生不同的冷却曲线。此外，外部浴可能会屏蔽悬浮液，从而延缓时间相关的加热曲线。第三，由于周围没有冰块，内部冷却系统要求悬浮液直接暴露在微波照射下。第四，四个独立的水假负载隔离并控制悬浮液的热传递（传导），从而将一部分微波功率从悬浮液中转移出去。使用能量相空间投影将 800 W 时 0.03 至 0.1 kJ ⋅ m −1 的“非热”能量密度与报道的 1050 ± 50 W 时 0.5 至 5 kJ ⋅ m −1 的热微波辅助微生物灭活能量密度进行比较。
![arXiv:2105.03097v1 [quant-ph] 2021 年 5 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3bd6357d3392e19f8414f751eb8915111c33a4a6.webp)
arXiv:2105.03097v1 [quant-ph] 2021 年 5 月 7 日
量子相干性和纠缠可以说是量子力学中出现的最重要现象，标志着它与经典力学的不同。纠缠没有经典的类似物，但与这种纯量子力学现象不同，相干性在光学中是一种常见现象。虽然相干性的量子理论构成了研究和操控光学相干现象的基础，但两者之间存在显著差异，这已通过多点相关函数 [1] 和量子力学的相空间表示 [2] 进行了研究和证明。这可以很好地区分经典现象和量子现象，但无法量化给定系统中存在的相干性。为了克服这个缺陷，Buamgratz 等人最近提出了相干性的资源理论 [3]。它提供了一个量子信息理论框架来量化和操控系统中的相干性水平。需要适当的相干性测量来量化量子系统中存在的相干性量。为了探究这一点，他们提出了理想的量子相干性测量必须满足的一些假设。这促使量子相干性被广泛应用于热力学[5]、量子计量和传感[6]、单向量子计算[7]和量子生物学[8]等领域。量子信息协议如量子秘密共享[9]、量子隐私查询[10]也将量子相干性作为一种资源。一篇广泛的综述[11]概述了一些制定有效相干性资源理论的重要工作。纠缠和相干性都源于量子物理的叠加原理，被认为是量子技术的关键概念。与纠缠不同，相干性的量取决于基，因此在量子系统上应用局部幺正变换可以增强系统中存在的相干性。在 [12] 中，量子相干性之间的层次关系，
利用分子纳米磁体进行量子兰道尔擦除......
虽然这个极限（称为兰道尔极限）已被证明适用于各种经典系统，但没有确凿的证据证明它可以扩展到量子领域，在量子领域，离散能量本征态的量子叠加取代了连续谱中的热涨落。在这里，我们使用分子纳米磁体晶体作为自旋存储设备，并表明兰道尔极限也适用于量子系统。与其他经典系统相比，由于可调的快速量子动力学，该极限是有边界的，同时还能保持快速操作。这一结果探索了量子信息的热力学，并提出了一种利用量子过程增强经典计算的方法。虽然用理想二元逻辑门（例如 NOT）执行的计算没有最低能量耗散限值 5,6，但在存储设备中执行的计算却有。原因在于，在前者中，位仅仅是在状态空间中等熵地移动，而在后者中，最小操作（称为兰道尔擦除）需要重置存储器，而不管其初始状态如何。让我们看看这种擦除如何应用于经典的 N 位寄存器（图 1(a，左)）以及兰道尔极限是如何产生的。在第一阶段，寄存器的每一位都处于确定的状态“0”或“1”，通过降低势垒和通过温度波动的作用来探索两个二进制状态。相空间的这种加倍伴随着每位的熵产生∆S=kBln2。在第二阶段，需要做功 W ≥ T∆S 来将寄存器的熵和相空间减少到它们的初始值。只有当这种减少以可逆的方式进行时，才能达到极限 W=T∆S。这可以通过使用准静态无摩擦系统来实现，即在比其弛豫时间 τ rel 更慢的时间尺度上，从而避免不必要的记忆和滞后效应。因此，相对于系统相关的 τ rel ，慢速（快速）操作通常与较低（较高）的耗散相关。
![arXiv:2404.01302v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4abf9812899fc6c6d16eb953cbe0ea146f6e9ec3.webp)
arXiv:2404.01302v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 13 日
近年来，量子计算得到了大力发展，主要是因为与电子计算机相比，量子计算可以为许多科学应用提供惊人的加速 [1]。量子计算可以追溯到理查德·费曼（Richard Feynman）的划时代论文，他在论文中指出，物理学“不是经典的”，因此应该在量子计算机上进行模拟 [2]。根据费曼的观察（这要归功于 T. Toffoli 和 E. Fredkin 等前辈研究人员），量子计算的早期理论工作于 20 世纪 80 年代开始，例如 Deutsch 关于量子理论、通用量子计算机和丘奇-图灵原理之间联系的研究[3]。随后，随着 20 世纪 90 年代中期 Shor 整数因式分解算法和 Grover 搜索算法的发表，该研究领域在理论工作和量子计算硬件方面也获得了显著发展势头。从那时起，量子计算的研究领域一直在不断发展 [4, 7, 8]。在应用方面，量子多体系统的模拟受到了特别的关注，因为它具有科学和工业意义，也因为它与量子硬件的密切联系，这意味着可以将量子哈密顿量直接映射到本地量子门。在本文中，我们将重点关注一个不太常见的领域，即使用量子计算机模拟经典流体[50]。为此，可以方便地参考由以下四个象限定义的物理计算平面：CC：用于经典物理的经典计算；CQ：用于量子物理的经典计算；QC：用于经典物理的量子计算；QQ：用于量子物理的量子计算。如图1所示（取自[5]）。费曼的观察属于图1所示的CQ区域，在该区域人们经常会遇到与量子多体问题相空间相关的指数复杂性障碍[11,12]。基本思想是，这种指数障碍可以通过 QQ 象限提供的量子比特表示的相应指数容量来处理。在本章中，我们将重点关注对角线外 QC 象限，量子计算的能力可能会在这里实现经典物理学中的计算难题。
信息的物理性质
本书源自一门为期一学期的课程，最初是作为送给那些离开物理学界、寻求更广阔天地、并想知道什么值得带走的人的临别礼物。从统计学上讲，大多数前物理学家都使用统计物理学，因为这门学科（和这本书）回答了最常见的问题：对于我们不知道的事情，我们能说多少、做多少？当然，许多行业和各行各业的人都精通了不脸红地虚张声势的艺术。因此，当这门课程在不同的机构和国家教授时，参加课程的有来自物理学、数学、工程学、计算机科学、经济学和生物学等学科的学生、博士后和教师。最终，它演变成一个聚会场所，我们在这里用信息论的通用语言互相学习，信息论是一种伪装的统计物理学，尽管是透明的。回答上述问题最简单的方法就是热力学。它是一种现象学，只处理隐藏事物的可见表现，使用对称性和守恒定律来限制可能的结果，并关注平均值而忽略波动。更复杂的方法通过对隐藏的自由度进行显式平均来推导出统计定律。这些定律证明了热力学的合理性并描述了波动的概率。这种方法的两个基本概念——吉布斯熵和自由能——可以说是现代科学技术最重要的概念和技术工具。原因是我们必须在尝试使用我们所知道的东西（“真相”）和避免说或使用我们不知道的东西（“只有真相”）之间找到适当的平衡——自由能可以协调这种平衡。第一章回顾了热力学和统计物理学的基础知识，以及它们对我们拥有的东西（能量）和我们没有的东西（知识）的双重关注。当无知超过知识时，正确的策略是衡量无知。熵就是如此。我们了解到不可逆熵的变化是如何通过动态混沌从相空间中的可逆流中出现的。我们明白，熵不是系统的属性，而是我们对系统的认识。因此，使用信息论的语言来揭示这种方法的普遍性是很自然的，这种方法在很大程度上是基于添加许多随机数的简单技巧。在此基础上，人们开发了几种多功能工具，其中互信息和它的量子兄弟纠缠熵目前最广泛地应用于描述从细菌到