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模拟纠缠量子的最小通信成本
通过本地隐藏变量，询问需要哪些其他资源来重新生产它们很有趣。例如，如果通过某些经典通信增加了局部隐藏变量，是否可以模拟两个纠缠量子位的本地测量统计数据？但是，由于测量值是通过连续参数描述的，因此人们可能期望复制这些量子相关性的通信成本是无限的[7]。在改进了纠缠量子的一系列改进方案[8-12]之后，Toner和Bacon在2003年取得了突破[13]。他们表明，单个经典的交流足以模拟最大纠结量子对上所有局部投影测量的统计数据。经典的通讯已被确定为贝尔非局部性的一种衡量标准[14-23]，并在构建局部隐藏变量模型中找到了应用[15]。
网络协议中的混合量后加密术
这项工作还解决了混合密码学的关键监督：缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性，混合系统将保留经典的安全性，但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险，我们引入了PKI延长终生期（PKIELP），这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥，以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比，我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
多量量子材料
另一方面，这个术语显然是在“量子技术”的受欢迎程度和快速发展的影响下出现的，通常称为“第二量子革命” [3]，涵盖了量子计算和交流。因此，在量子材料的定义中，出现的概念通常会因其量子应用的承诺而加强。经典的超导性是最著名的新兴现象，它是由语音（声波的量子）（声波的量子）成对的，它来自具有玻色子的对。So, while classical superconductors are the first example of quantum materials that come to mind, the novel superconductors: high-Tc cuprates (Cu-SC) [4] or iron-based pnictides and chalcogenides (Fe-SC) [5], exhibit the next level of emergent complexity, where ‘mul- tibanding', the multiple-band electronic structure, is important for both pairing mechanisms [6] and quantum applications [7]。超导量子计算机实施的潜力很明显，包括Google [8]和IBM [9]在内的主要计算机公司，使用经典的超级传导器（尤其是铝）开发其量子计算机。然而，他们面临的破坏性问题[10，11]，这些问题不太可能通过经典的超副核对器解决。在这种情况下，新型的多型超导体显示出巨大的希望。在这里，我们对新型量子材料（例如多型超导体和拓扑半理数）的多型效应进行了综述，以便深入了解其新兴特性背后的基本物理机制以及未来量子应用的发展。
使用量子场理论计算Euler特征
本文基于第二作者在Artin集团，CAT（0）几何学和相关主题（Charneyfest）的第二次演讲。这是作者在计算小组特征（F n）[2]中使用的某些技术的一种阐述。通过Kontsevich的结果，这个Euler特征与他在[9]中定义的Lie Graph复合物的Orbifold Euler特征相同。kontsevich还定义了交换和关联图复合物，并在该论文第7.b节中讨论了其Orbifold Euler特征（第7.2节中的第7.2节中的循环预印本版本）。我们将使用虚拟欧拉特征一词作为上面段落中提到的两个欧拉字符的统一项。它与Betti数字的交替总和不同，我们称之为经典的Euler特征。虚拟欧拉的特征在群体理论中使用了部分，部分是因为它在简短的精确介绍方面具有更好的属性，部分原因是它与数字理论有着深厚的联系。通过采用有限索引的无扭转亚组的经典欧拉特征来定义它，并除以索引。kontsevich通过计算每个发生器（即Graph G）重量1 / |自动（g）| 。在本文中，我们使用OUT（f n）对外太空的作用来减少各种虚拟欧拉特征计算以图形计算问题，然后使用量子局部理论（QFT）方法来解决这些问题。本文可以作为有关其工作原理的教程，特别是对[9]第7.b节的方程式（1）和（3）的解释。在第一篇作者的论文[1]中研究了这种QFT方法并进一步发展。正如Kontsevich所指出的那样，虚拟Euler特性比经典的Euler特征更容易计算。然而，经典的欧拉特征是人们需要推断有关实际协同学组维度的信息。要计算经典的Euler特征，必须合并有关图形的自动形态组的信息
![arxiv：2407.00800v2 [Math.ap] 2025年2月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\605b0b523bd097f714e32cec0a12f30955b1140a.webp)
arxiv：2407.00800v2 [Math.ap] 2025年2月20日
γk：= v×（∂u）×（0，t），n x表示ω的外部单位正常，|⟨b x，n x⟩| 2是重量。重要的是要注意，对于经典的跟踪操作员，我们希望重量为|⟨b x，n x⟩| ，即没有正方形。但是，如果存在这样的痕迹，它仍然是一个空旷的问题。两个迹线之间的差异是，对于弱迹线，对于属于H 1 KIN（ωT）的两个函数的零件公式没有集成。因此，直接针对自己的解决方案测试方程是不可行的。尽管如此，使用弱迹线，我们可以针对NICE测试函数测试方程，以获得重新归一化公式，Lemma 2.6，它可以替代经典的能量估计。在本文中，我们表示U | γk=TrγK（U），这意味着在弱痕量含义中了解了边界值。
单分子福斯特共振能量转移在蛋白质折叠中的应用
1. 简介 只有借助原子力显微镜 (AFM) (1 , 2) 和光学单分子光谱 (3–9) 等新方法，才能直接研究单个蛋白质分子的折叠。这些技术除了直接描述分子过程之外，还提供了根本性的优势：它们可以解析和量化单个分子或亚群的属性，而这些属性在经典的集合实验中是无法获得的，在经典的集合实验中，信号是许多粒子的平均值。荧光光谱是一种特别有吸引力的技术，因为它具有极高的灵敏度和多功能性 (5 , 10 , 11) 。与 Förster 共振能量转移 (FRET) (12–14) 相结合，它使我们能够研究单个蛋白质的分子内距离分布和构象动力学。时间分辨的集合 FRET 还可用于分离亚群并获取有关距离的信息
电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析
通过等效电路模型对电池进行建模需要确定其参数。可以通过利用电池对当前脉冲的瞬态响应来完成此确定性（通常称为GitT：Galvanostatic的间歇性滴定技术）。一种经典的方法是首先将开路电压（OCV）和过压分开，然后从后者中提取模型参数。然而，OCV的估计很困难，这可能会导致过电压的错误，尤其是对于诸如Di ti ti ti的缓慢动力学时。我们在这里提出了一种在GITT期间估算OCV的方法，以及一种估算过电压的方法，该方法允许提取与缓慢动力学相关的参数。将提出方法带来的结果与更经典的方法进行了比较。doi：https：//doi.org/10.1016/j.est.2022.106199
重力，量子场和量子信息
近年来，越来越多的论文试图在讨论工具和量子信息理论的观点上对与重力相关的问题进行讨论，通常是在替代量子理论的背景下。在本文中，我们指出了此类治疗中的三个常见错误或不一致。首先，我们表明，信息通道介导的相互作用的概念通常不等于量子场理论对相互作用的处理。用来描述重力时，该概念可能导致与一般相对论的不一致。第二，我们指出，通常不能用经典的随机来源代替一个Quantumfien，也不能通过经典的噪声模拟量子闪烁的影响，因为在这样做的重要量子特征（例如相干性和纠缠等重要的量子）中。第三，我们解释了如何在特定条件下半古典和随机理论从其量子起源提出，并在某些感兴趣的制度中发挥作用。