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World File Search System累积误差
一种检测圆锥交叉点的混合量子算法
圆锥交叉点是分子汉密尔顿量的势能表面之间的拓扑保护交叉点，在光异构化和非辐射弛豫等化学过程中起着重要作用。它们以非零 Berry 相为特征，Berry 相是定义在原子坐标空间中一条闭路径上的拓扑变量，当路径绕过交叉流形时取π值。在本文中，我们表明，对于真实的分子汉密尔顿量，Berry 相可以通过沿所选路径追踪变分假设的局部最优值并用无控制的 Hadamard 检验估计初态和终态之间的重叠来获得。此外，通过将路径离散化为 N 个点，我们可以使用 N 个单独的 Newton-Raphson 步骤来非变分地更新我们的状态。最后，由于 Berry 相只能取两个离散值（0 或 π），因此即使累积误差受常数限制，我们的程序也能成功；这使我们能够限制总采样成本并轻松验证程序的成功。我们用数字方式证明了我们的算法在甲醛亚胺分子（H 2 C––NH）的小玩具模型上的应用。
种子：模拟DNA存储中错误的出现
背景：DNA存储是一种非易失性存储技术，用于将数据作为合成DNA字符串存储，可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而，将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜，因为这非常昂贵，并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是，DNA存储管道的各个阶段（例如，合成，测序等）是易误。此外，DNA会随着时间的流逝而衰减，合成DNA的可靠性取决于各个方面，包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复，从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性，高级错误保护方案是必不可少的。然而，评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基，测序技术，温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果：在这项研究中，我们提出了种子，这是一种基于误差模型的模拟器，以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器，它结合了各种经验得出的统计（或随机？）错误模型，模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论：种子易于使用，并提供灵活的和固定的参数设置，以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明，其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序（可在givethelink中找到）提供。
用于非常规计算的激子-极化子凝聚态建模
近年来，对计算资源的需求巨大，这导致人们投入大量精力从理论上简化复杂问题，并开发各种技术平台来解决特定类别的难题。激子极化子似乎是一种非常有前途的物理系统，是这种技术进步的完美基础。主要研究工作集中在描述高复杂性计算问题与物理系统状态之间的对应关系。结果表明，使用激子极化子，可以实现具有非平凡相配置的 𝑘 -局部哈密顿量，其中 𝑘> 2。除此之外，新贡献在于引入了复杂的耦合切换方法，提供了一种显著提高使用激子极化子平台解决优化问题的成功概率的方法，并且适用于一般的增益耗散模拟器。从算法的角度来看，可以将该方法用作传统计算机架构上的一种有用的启发式方法。此外，还考虑了不同计算任务之间的现有对应关系，并提出了将任意计算任务编码/解码到光学/光子硬件中的方法。考虑了最通用和最复杂的机器学习方法，并考虑了潜在的架构映射。结果表明，使用非线性自旋簇，可以近似预定的架构，累积误差很小，突破了可用计算的极限。这种新的替代方法允许人们在许多凝聚态系统上直接实现神经网络算法，具有各种优点，例如减少了实现更传统的神经网络实现方法所需的额外变量的开销。由于激子极化子具有有前途和诱人的特性，并且具有前瞻性技术，因此除了现有的应用外，还开展了潜在应用的研究，重点是周期性结构及其分析描述。通过强调分析形式，引入的方法可以确定凝聚态的速度分布如何随参数（例如捕获和耗散电位）而变化，从而避免大量计算。建立了行为和相图，为超快信息处理和模拟模拟器的可控激光或极化子流开辟了道路。总而言之，我们可以完全有信心地说，激子-极化子是一个有前途的平台，但尚未充分发挥其潜力。