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物理学硕士课程教学大纲...
物理学硕士课程教学大纲 3 PHY 411：数学方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 PHY 421：经典电动力学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 PHY 422：量子力学 II. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 PHY 423：统计力学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 PHY 511：原子、分子和激光物理学. . . . . . . . . . . . . . . 14 PHY 512：固体物理学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 PHY 513：核物理学和粒子物理学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 PHY 521：高级 I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 凝聚态物理学 I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 原子核结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 量子电子学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 量子场论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 高等统计力学及其应用. . . . . . . . . . . . 24 PHY 522：高级 II. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 凝聚态物理学 II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 激光物理学和量子光学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 材料物理学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 核反应和核天体物理学 . . . . . . . . . . . . . . . 31 粒子物理学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 广义相对论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 量子计算和量子信息 . ...
Guillaume Barraquand - 简历
2022 巴黎高等师范学院、索邦大学、概率与统计力学研讨会（在线）、麻省理工学院、莱比锡（概率高级研讨会分析）、巴黎萨克雷大学（LPTMS）、哥伦比亚大学、华沙理工大学（在线）
pos（lattice2024）212-科学论文集
푍（2）晶格量规理论在研究量子代码的量子误差校正阈值概率（QEC）的研究中起着重要作用。对于某些QEC代码，例如众所周知的Kitaev的复曲面/表面代码，可以将QEC解码问题映射到给定噪声模型的统计力学模型上。对阈值概率的研究对应于映射统计力学模型的相图。这可以通过统计力学模型的蒙特卡洛模拟来研究。在[11]中，我们研究了在二维上与综合征测量噪声一起在旋转/表面代码上的逼真噪声模型的影响，并引入了随机耦合 - 平面仪表模型，三维푍（2）×푍（2）×푍（2）lattice Gauge理论。这个新的Z（2）量规理论模型捕获了在去极化和综合征噪声下的紫杉/表面代码的主要方面。在这些程序中，我们主要关注Mont Carlo模拟的各个方面，并讨论了Monte Carlo模拟Z（2）晶格理论的初步结果。
熵和信息 - James Wills
熵是一个非常多面的物理量。从热力学开始，相关概念已被引入许多不同的领域，如统计力学、信息论、动力系统理论、计算理论和量子理论。学术界对信息的兴趣在过去几十年中也日益增长，并被广泛认为在我们理解世界和我们与世界的关系中发挥着至关重要的作用。随着这两个概念的并行发展，它们的相互联系有望揭示出关于世界的有趣和令人惊讶的事情。本文将探讨熵和信息的一些主要主题以及它们之间联系的各种性质。本文采用准历史方法来研究这个主题，追溯这两个概念在不同时间的起源、发展和交集。因此，我们先从热力学中的熵，即其原始化身开始，然后再讨论统计力学中的熵（玻尔兹曼和吉布斯）。人们试图用分子的微观力学来简化或解释宏观热力学行为，这导致了统计力学中熵的各种定义。正是在这里，熵与信息的联系首次显现出来。然后我们继续讨论香农信息，这是通信理论中一个精确定义的数学量，它与统计力学中的熵在形式和概念上有很大相似之处。直到通信理论为我们提供了精确的信息数学表征之前，所使用的信息概念一直是粗略的、普通的语言意义上的信息，即我们学习的东西或我们用来增加知识的东西。因此，通过香农信息度量，我们能够真正评估熵和信息之间精确的形式和概念联系。埃德温·杰恩斯 (Edwin Jaynes) 对这个项目做出了重大贡献，他提出了一种看待经典统计力学的新方法，以香农信息为基础。20 世纪 60 年代，罗尔夫·兰道尔 (Rolf Landauer) 在计算理论的背景下提出了这方面的进一步发展。他提出，计算机在处理信息时不可避免地会产生熵。本文最后总结了更多现代和当前的研究课题，探索了量子理论和量子计算中的熵和信息。
脑机接口，实现脑与人工智能的交互
相泽洋二教授，早稻田大学研究生院物理学硕士，非线性非平衡统计力学 津本忠二教授，大阪大学医学院神经生理学系博士/研究员课程 大阪大学研究生院神经外科博士 EEG 脑机接口的开发
密度矩阵
密度矩阵在量子力学中用于给出量子系统的部分描述，其中省略了某些细节。例如，在由两个或多个子系统组成的复合量子系统中，人们可能会发现，只构造其中一个子系统的量子描述很有用，无论是在单个时间还是作为时间函数，而忽略其他子系统。或者，量子系统的确切初始状态未知，人们希望使用概率分布或预概率作为初始状态。概率分布用于经典统计力学以构造部分描述，密度矩阵在量子统计力学中起着类似的作用，这超出了本书的范围。在本章中，我们将提到密度矩阵在量子理论中的几种使用方式，并讨论它们的物理意义。正算子和密度矩阵在第 3.9 节中定义。概括地说，正算子是特征值非负的 Hermitian 算子，密度矩阵 ρ 是迹（特征值之和）为 1 的正算子。如果 R 是正算子但不是零算子，则其迹大于零，并且可以通过公式定义相应的密度矩阵