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非平衡稳态下的广泛长程纠缠
纠缠测度是定量描述非平衡量子多体系统的有力工具。我们研究了在存在散射体的情况下，零温度下典型的非相互作用费米子一维模型的载流稳态中的纠缠。我们表明，位于散射体相对侧且与散射体距离相近的不相交间隔无论它们的分离程度如何，都保持体积定律纠缠，以它们的费米子负性和相干信息来衡量。间隔的互信息（量化它们之间的总相关性）遵循类似的缩放比例。有趣的是，这种缩放比例特别意味着，如果其中一个间隔的位置保持不变，则相关性测度将非单调地依赖于间隔之间的距离。通过推导这些量的广义项的精确表达式，我们证明了它们对散射概率的简单函数依赖性，并证明了强长程纠缠是由偏压窗口内传播粒子的透射和反射部分之间的相干性产生的。该模型的通用性和简单性表明，这种行为应该表征一大类非平衡稳态。
通过连续增强的分布式量子传感......
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征，例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下，节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度，相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度；对于纠缠协议，均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化，即所谓的海森堡缩放比例，而对于没有纠缠的协议，误差则呈 M 1 的比例变化。然而，在存在损耗和其他噪声源的情况下，虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势，但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中，我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性，并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外，之前的分布式传感协议只能测量单个正交，而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
通过连续增强分布式量子传感......
摘要 分布式传感协议使用局部传感节点网络来估计网络的全局特征，例如局部可检测参数的加权平均值。在无噪声情况下，节点共享的连续变量 (CV) 多体纠缠可以提高参数估计的精度，相对于没有共享纠缠的网络所能达到的精度；对于纠缠协议，均方根估计误差随传感节点的数量 M 而呈 1 / M 的比例变化，即所谓的海森堡缩放比例，而对于没有纠缠的协议，误差则呈 M 1 的比例变化。然而，在存在损耗和其他噪声源的情况下，虽然多体纠缠在感测位移和相位方面仍然具有一些优势，但精度随 M 的比例变化并不那么有利。在本文中，我们表明使用 CV 纠错码可以增强传感协议对缺陷的鲁棒性，并恢复海森堡缩放比例至中等 M 值。此外，之前的分布式传感协议只能测量单个正交，而我们构建了一个可以同时感测两个正交的协议。我们的工作证明了 CV 误差校正码在现实传感场景中的价值。
算法量子加速的演示
尽管量子计算机的性能日益强大，但使用当今的非容错设备进行可证明的算法量子加速的实验演示仍然难以实现。在这里，我们明确地在 Oracle 模型中展示了这种加速，并以解决问题时间指标与问题规模的缩放比例来量化。我们利用两个不同的 27 量子位 IBM Quantum (IBMQ) 超导处理器实现了单次 Bernstein-Vazirani 算法，该算法解决了识别每次 Oracle 查询后都会发生变化的隐藏位串的问题。当量子计算受到动态解耦保护时，仅在两个处理器中的一个上观察到加速，但如果没有动态解耦，则不会出现加速。这里报告的量子加速不依赖于任何额外的假设或复杂性理论猜想，并在具有 Oracle 和验证器的游戏环境中解决了真正的计算问题。
用于计算区域表面纹理函数和特征参数的软件：用户手册
3 使用软件 7 3.1 概述 ....................................7 3.2 选择 X3P 文件 ....................................7 3.3 选择表面纹理参数 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.3.1 设置Smr曲线的高度值数量 .............9 3.3.2 设置Smr曲线的插值点数量 ..........9 3.3.3 设置截止波长 ......................9 3.3.4 设定计算等效直线的插值点数 ..............。。。。。。。。。。.......10 3.3.5 设置缩放比例 ..........................10 3.3.6 设置谷值指定 ..........................10 3.3.7 设置谷值阈值 .............................10 3.3.8 设置山丘标识 ............................11 3.3.9 设置山丘阈值 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.3.10 设置计算平均面积的插值点数 ..11 3.3.11 设置计算平均体积的插值点数 11 3.4 选择输出文件 ..............。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5 处理数据.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.6 退出 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.7 帮助.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.8 输出文件 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.9 输出图形。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.10 示例文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
LM35/LM35A/LM35C/LM35CA/LM35D 精密摄氏度...
LM35 系列是精密集成电路温度传感器，其输出电压与摄氏 (Centigrade) 温度成线性比例。因此，LM35 比以 ˚ 开尔文校准的线性温度传感器更具优势，因为用户无需从其输出中减去较大的恒定电压即可获得方便的摄氏缩放比例。LM35 不需要任何外部校准或微调即可提供室温下 ± 1 ⁄ 4 ˚C 的典型精度以及整个 −55 至 +150˚C 温度范围内 ± 3 ⁄ 4 ˚C 的典型精度。通过在晶圆级进行微调和校准可确保低成本。LM35 的低输出阻抗、线性输出和精确的固有校准使与读出或控制电路的接口变得特别容易。它可与单电源或正负电源一起使用。由于它仅从电源中吸取 60 µA 的电流，因此自热非常低，在静止空气中低于 0.1˚C。LM35 的额定工作温度范围为 −55˚ 至 +150˚C，而 LM35C 的额定工作温度范围为 −40˚ 至 +110˚C（−10˚ 精度更高）。LM35 系列提供以下封装
塑料对燃料和化学物质的热解
塑料回收中最快的缩放比例和扩展区域之一是废物塑料通过热解的转化为石化物质，并将碳氢化合物固定。塑料（也称为热解或聚合物开裂）一直是塑料废物管理的潜在途径，但在过去的五年中已经显着生长和扩张[1]。热解可以简单地定义为在没有氧气的情况下在高温下聚合物的降解，从而产生由气态和液态碳氢化合物分数组成的油。换句话说，可以将塑料转变为最初从地面泵送并在油填充物中转化为碳氢化合物的原油。在由Ellen MacArthur基金会（EMF）概述的三个塑料回收固定循环中，热解会落入分子环中，在该循环中，聚合物骨架被分解至分子水平与父母单体的分子水平分散，并且需要进一步的化学性，并且需要在重新培训回到原始聚合物之前进行重新淋巴结（图1）[2] [2] [2]。
一种模拟人造石墨烯的量子电路算法
在这项工作中，我们开发了一种量子计算机算法，用于获取人造石墨烯 (AG) 中自由移动电子的基态和基能。此外，该算法还针对小型 AG 片进行了模拟。对于我们的模拟，我们使用 HPC 资源，因为在量子物质模拟中，随着系统尺寸的增加，传统计算资源的成本呈指数增长。我们的研究重点是石墨烯类似物：基于蜂窝晶格势的二维材料。这些晶格产生了狄拉克电子和石墨烯的主要电子特性，同时提供了更多可调平台，允许更大的电子-电子相互作用或自旋轨道耦合，并探索物质的新相。我们的算法由一个量子电路组成，该电路模拟绝热（渐进）演化，从具有非相互作用电子的 AG 系统（在我们的量子电路中很容易解决和准备）到具有任意库仑相互作用的系统（我们不知道其解决方案）。 AG 中的电子用二维费米-哈伯德哈密顿量建模，包括动能、自旋轨道和库仑项。我们首先使用 Jordan-Wigner 变换将 AG 轨道映射到一维量子比特串（或量子位，量子信息的最小单位）。晶格的每个位置都映射到一对量子比特，每个可能的自旋一个。为了准备初始的、无相互作用的状态，我们使用高斯状态准备，其缩放比例为 O(N) [1]。电路的演化部分基于之前为方格开发的策略 [2]，将缩放比例缩小到 O(N x)，其中 N x 是晶格的最短维度。因此，量子电路的大小和深度随着系统的大小线性增长。电路的所有部分，包括测量，都只涉及最近邻量子门。在巴塞罗那超级计算中心的 Marenostrum 4 超级计算机上，利用 Openfermion 程序包 [3] 和 Cirq [4] 和 qibo [5] 模拟器以及结构化张量网络 (TN) 和 quimb [6]，对最多具有四个六边形格子的量子电路进行模拟。这项工作还利用了最近开发的 TN 分布式库 RosneT [7] 将模拟扩展到更大的格子。我们研究了不同六边形格子的量子算法的效率（即量子比特数量和电路深度的成本）及其经典模拟的效率（就计算机内存和时间而言），以及 HPC。这些模拟用于测试量子算法并优化绝热演化速度，使我们能够估算更大、更昂贵的系统的最佳电路深度。他们还探索了基于量子电路的 TN 算法模拟费米-哈伯德模型的效率，从而深入了解了这些系统的实际复杂性。