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World File Search System精确解
通过单个 Landau-Majorana-Stückelberg-Zener π/2 脉冲在量子比特链中生成 Greenberger-Horne-Zeilinger 态
N 量子比特系统的多体纠缠态。我们在本文中提出的实验方案基于一个新的可精确解的时间相关 N 量子比特模型。[33] 参考文献 [33] 具有更多的推测性，它的范围集中在一个时间相关的多体自旋模型的呈现上，该模型主要侧重于 N 量子比特之间设计的 N 向耦合的特性。在本文中，我们使用一个时间相关的模型，该模型经过量身定制，可以牢牢锚定在最适用于量子信息和计算的两个最突出的物理系统上：囚禁离子和超导量子比特。事实上，该模型的设计首先考虑了所有完善的协议，用于有效地再现涉及系统所有量子位的 N 体相互作用（ N 向相互作用），无论是在囚禁离子 [34,35] 还是超导量子位系统 [36] 中；其次，能够在超导量子位的情况下仅执行单量子位操作 [36]，并在囚禁离子的情况下通过扫描隧道显微镜 (STM) 技术，原则上随意将有效的时间相关场施加到一个量子位上。[37–39]
ISSN：0379 - 4318 卷：ME 4 9，第 1 期，20 1 9 年 3 月
使用 Von Karman-Pohlhausen 动量积分法分析绝缘楔形表面上的加速流 Fazlar Rahman 机械与生产工程系 (MPE) Ahsanullah 科技大学 (AUST)，孟加拉国 Tejgaon 工业区 通信电子邮件：Fazlar19@hotmail.com 摘要：使用 Von Karman-Pohlhausen 动量积分法研究了楔角在 0.50 度到 175 度之间的绝缘楔形表面上的加速流。楔形表面在前缘被绝缘，加热从绝缘区末端开始。研究了楔角对流动特性（例如边界层厚度、动量厚度、热边界层厚度和传热系数）的影响。从 Von Karman-Pohlhausen 动量积分法控制方程推导出各种楔角的流动特性方程，并用雷诺数、普朗特数和努塞尔特数表示。绘制结果以研究边界层内的流动，发现随着楔角增加到 105 度及以上，流动分离发生得更早。将 0.5 度楔角的流动特性结果与 Blasius 的平板精确解以及 VonKarman-Pohlhausen 的平板解进行了比较，以验证本文的分析。从分析中还可以看出，Von Karman-Pohl
COSMOS + 出租车
摘要：大脑真的是一台计算机吗？具体来说，我们的智力是一种计算成就吗：是不是因为我们的大脑是计算机，所以我们才能在世界上表现得如此出色？在本文中，我将评估 Landgrebe 和 Smith (2021a, 2022) 提出的一个雄心勃勃的相反新论点。Landgrebe 和 Smith 从这样一个事实开始：世界上许多动态系统都难以或不可能准确建模（尤其是因为很难找到描述它们的微分方程的精确解——这意味着我们必须近似——但同时，起始条件的微小差异会导致最终条件的巨大差异，从而阻碍精确近似）。然而，我们设法在一个充满此类系统的世界中生存和发展。 Landgrebe 和 Smith 从这些前提出发，认为我们之所以能如此优秀，并不是因为我们的大脑是计算机，而是因为我们以各种方式与这些系统动态耦合，而这些耦合本身不可能很好地建模以在计算机中模拟。因此，Landgrebe 和 Smith 捍卫了 Gibson (1979)、Van Gelder (1995) 和 Thompson (2007) 的动态系统模型，尽管他们的重点是果断驳斥计算主义的替代方案，而不是发展积极的解释。在这里，我将针对这一论点捍卫人类智能是真正的计算型智能（并且全脑模拟和其他形式的 AGI 都是可能的）这一说法。
有限输入缩放的有效田间理论
，我们为具有有限键尺寸的基质产品状态（MPS）的重新归一化流量设置了有效的现场理论公式，重点是表现出有限的纠缠缩放的系统，接近近形不变的临界固定点。我们表明，有限的MPS键尺寸χ等同于将相关操作员的扰动引入固定点哈密顿式。该机制的指纹编码在χ无依赖性的通用转移矩阵的间隙比中，这与未受干扰的保形场理论（CFT）预测的指纹不同。这种现象定义了一个重新归一化的自共同点，其中相关的耦合常数由于两个效应的平衡而停止流动；当增加χ时，由相关长度ξ（χ）设定的红外量表会增加，而晶格尺度下扰动的强度降低。存在自我征集点的存在不会改变有限输入缩放假设的有效性，因为自我一致点位于距离临界固定点的有限距离，远方属于CFT的缩放机构内部。我们用有效晶状体模型的ISING模型和密度矩阵重新归一化组（DMRG）模拟的精确解的数值证据证实了这一框架。
关于 PMU 布局量子优化的计算可行性
随着通用纠错量子计算机的发展，我们有许多机会来测试当前和近期量子硬件的解决问题的能力 [1]。除了化学、人工智能和采样问题之外，组合优化问题也是量子加速解决方案的绝佳候选 [2]。与此同时，关于如何构建下一代能源网的新范式正在出现，这种能源网安全、有弹性、经济高效，可以容纳大量分布式可再生能源。这样的系统可能涉及密集的在线计算、多个时间尺度上的最优控制和广泛的状态监控，以动态适应不同的发电和需求 [3]。鉴于这项任务的复杂性，离线优化和合理设计电网属性以实现更高效的在线计算和观察对于未来电网的性能至关重要。在最简单的描述中，电网可以建模为一个无向图，其中系统中的总线被分配给图节点，分支被分配给图边。在这个抽象层次上，设计电力系统的第一步是解决图上定义的组合优化问题。许多与电网相关的组合优化问题都是 NP 完全的 [4] [5] [6]。因此，在无法获得精确解的情况下，确定和评估新型近似和启发式解决方法的性能对于电力系统设计中组合优化问题尤为重要。
摘要小册子量子国际会议...
上午 10:10：开幕全体会议演讲 – Mark Wilde (康奈尔大学) 玻色子失相信道的通信、鉴别和估计的基本极限的精确解 失相是一种影响量子信息载体的突出噪声机制，也是实现有用的量子计算、通信和传感的主要挑战之一。在玻色子系统中，玻色子失相信道 (BDC) 是许多应用的核心，它形成了一类关键的非高斯信道，用于模拟影响超导电路或光纤通信信道的噪声。在这里，我们考虑 BDC 的通信、鉴别和估计，同时使用量子力学允许的一般策略来完成这些任务。我们为所有 BDC 的量子、私有、双向辅助量子和密钥协商容量提供了精确公式，证明它们都等于信道底层分布与均匀分布的相对熵。对于区分和估计任务，我们根据定义 BDC 的概率密度将困难的量子问题简化为简单的经典问题。我们提出了各种区分和估计任务的性能上限，并表明它们也是可以实现的。据我们所知，这是非高斯玻色子信道的第一个例子，对于所有这些任务都有精确的解。与 Zixin Huang（麦考瑞大学）和 Ludovico Lami（阿姆斯特丹大学）合作。
从还原论角度洞察材料科学
1 北京国家电子显微镜中心和先进材料实验室，清华大学材料科学与工程学院，北京 100084，中国 *通信地址：lingu@mail.tsinghua.edu.cn 收稿日期：2023 年 5 月 22 日；接受日期：2023 年 6 月 4 日；在线发表日期：2023 年 6 月 13 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-mater.2023.100009 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。引用：Gao A. 和 Gu L. (2023)。从还原论的角度洞察材料科学。创新材料 1(1), 100009。材料结构与功能之间错综复杂的关系是长期以来研究的重大挑战。材料科学的还原论方法需要全面的理解，从原子能级的精确解到特定边界条件下相能带的基本原理，再到可以用统计方法理解的材料宏观特性。本研究系统地将宏观材料分解为其组成部分：相、晶胞、原子和电子，从而从基本粒子的角度深入研究材料特性。我们主要关注的是互易空间中的能带结构（电子）和色散关系（声子），以及实空间中四个基本自由度（晶格、电荷、轨道、自旋）的分布。我们以锂离子电池系统为例，说明还原论如何丰富我们对所起作用材料的理解。本文最后采用还原论方法对材料科学未来的潜在发展轨迹和根本挑战进行了前瞻性的思考。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
使用神经网络解决特征问题
机器学习或模式识别中出现的许多问题都可以归结为求解关于 x 和 λ 的特征值问题 Ax = λx。降维（PCA、Fisher 判别）、谱聚类或数据表示（拉普拉斯、Hessian 特征图或扩散图）等任务都是基于计算矩阵的特征向量和特征值。有多种方法可以找到矩阵的谱分解。由于在高维中查找矩阵特征多项式的根在计算上不可行，因此只有在特殊情况下才有可能在有限的步骤内准确计算出特征值。通常，查找特征值和特征向量的算法是迭代的，例如幂法、逆法、瑞利商法、QR 方法，并且提供数值近似值而不是精确解。随着行业中矩阵规模的增加，使用快速、准确且可行的方法（即使对于大量数据也适用）尽可能高效地解决特征问题变得非常重要。最近，针对此问题提出了基于神经网络的方法。研究表明，他们的方法可以在相对较短的训练时间内成功解决线性代数系统。在本文中，我们将使用人工神经网络 (ANN) 解决特征问题，并在准确性、效率等方面将结果与标准求解器进行比较。我们通过求解热方程来证明所获得的特征向量的准确性。
高级复合材料和结构
复合材料用于生产多目标结构，例如流体储层，变速箱管，热交换器，由于高强度和刚度与密度比和改善耐腐蚀性而导致的压力容器。数学概念可用于模拟和分析复合材料的生成的机械和热性能，以在实际工作条件下与所需的性能有关。为了解决复合材料中开发的非线性微分方程的精确解，可以应用分析方法。可以使用有限元方法（FEM）对复合复合结构的机械和热分析进行数值分析，以增加在不同工作条件下复合结构的性能。可以分析研究复合负载系统下的复合结构的性能，可以分析研究静态应力以及静态和动态载荷对复合结构设计形状的影响。可以通过使用FEM方法来计算复合载荷下复合材料的应力和变形，以便在复合结构的安全性增强方面使用。为了提高安全水平以及在不同工作条件下复合结构的性能，可以模拟和分析弹性复合材料中的裂纹开发。可以在不同的机械和热载荷条件下根据机械和热性能来开发和优化复合材料变化的过程，可以应用高级机器学习系统。在研究中提出了近期复合材料和结构的审查，还提出了未来的研究工作。因此，为了提高复杂加载系统下的复合材料和结构的性能，可以通过审查和评估已发表论文中的最新成就来提供复合设计和修改程序的先进方法。