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CeRh2As2 超导态内的场致转变
绝大多数非常规超导体都具有简单的单组分相图。这是令人惊讶的，因为 3 He 中的超流动性质（ 1 ）以及可以预期简并或近简并现象将由许多非常规超导电子机制产生的事实（ 2 ）表明，许多材料应该具有温度 - 磁场相图，并且在超导状态下不同超导序参量之间会发生转变。然而，到目前为止，唯一已证实在环境压力下具有此类相图的化学计量超导体是 UPt 3 ( 3 – 5 )。本文，我们报告在重费米子材料 CeRh 2 As 2 中发现了此类相图。实验表明，尽管 CeRh 2 As 2 的超导转变温度 T c 仅为 0.26 K，但它具有高达 14 T 的极高超导临界场。此外，当沿晶体 c 轴施加磁场时，超导状态在 ~4 T 处包含一个明确的内部相变，我们使用几个热力学探针对其进行了识别。我们还认为，这些观察结果来自与 UPt 3 不同的物理原理；CeRh 2 As 2 的关键超导特性可能是局部反演对称性破坏的表现，以及随之而来的 Rashba
对光子纠缠态的相对论修正...
1 上海纽约大学，上海浦东世纪大道 1555 号，邮编 200122，中国 2 尼日利亚联邦理工大学物理科学学院物理系，邮编 PMB 1526，邮编 Owerri 460001，尼日利亚 3 哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学物理系，邮编 53 Kabanbay Batyr Ave.，阿斯塔纳 0100006 4 麻省理工学院物理系，邮编 02139，美国 5 麦考瑞大学物理与天文系，邮编 2109，新南威尔士州，悉尼 6 国家信息与通信技术研究所，邮编 184-8795，日本 7 印度钦奈麦拉波罗摩克里希纳教会维韦卡南达学院物理系，邮编 600004 8 路易斯安那州立大学物理与天文系赫恩理论物理研究所，路易斯安那州巴吞鲁日70803，美国 9 中国科学技术大学中科院-阿里巴巴量子计算实验室，上海 201315，中国 10 上海纽约大学-华东师范大学物理研究所，上海市中山北路 3663 号，200062，中国 11 日本东京都小金井市贯井北町 4-2-1 信息通信技术研究所，184-8795，日本 12 华东师范大学物理与材料科学学院，精密光谱国家重点实验室，上海 200062，中国 13 日本东京都千代田区一桥 2-1-2 信息学研究所，101-8430，日本 14 纽约大学物理系，纽约州纽约市 10003，美国（日期：2019 年 11 月 6 日）
加利福尼亚 - 透明式 - 供应链 - 态 -
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利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
本征态热化假说回顾
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH)，这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础，其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法，论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后，通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制，研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论，探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外，论文还探讨了 Berry 猜想，该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质，进一步支持了 ETH 的基本原理。最后，讨论了支持 ETH 有效性的实验，特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系，本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
对称纯态的在线识别
我们考虑在提供 n 个状态副本时以零误差区分对称纯状态的在线策略。优化的在线策略涉及对每个副本进行局部、可能自适应的测量，并且在每个步骤中都是最优的，这使得它们与视界无关，因此在粒子丢失或突然终止鉴别过程之前具有鲁棒性。我们首先回顾了以前关于使用局部测量实现最大成功概率集的二进制最小和零误差鉴别的结果，这些结果通过对全局测量进行优化来实现，并突出了它们的在线特性。然后，我们将这些结果扩展到具有恒定重叠的三个对称状态的零误差识别的情况。如果状态重叠为正，则我们提供最佳在线方案，对于任何 n 都可实现全局性能，如果重叠为负，则对于奇数 n 可实现全局性能。对于任意复杂的重叠，我们展示了令人信服的证据表明在线方案无法达到最佳全局性能。我们描述的在线方案只需要将最后获得的结果存储在经典内存中，并且测量的自适应性最多减少到两次变化，而不管 n 的值如何。
弱测量量子纠缠态的逆转
利用弱测量及相应的可逆操作，从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程，基于单光子反转理论，提出二体反转操作协议，并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明，该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后，不会中断信息传输，可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下，该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统，在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面，为了实现完全可逆性，量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。