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World File Search System耦合参数
在非线性培养基存在下与变形二项式场相互作用的四级三脚架原子的量子信息
摘要本文研究了一个四级三脚架原子系统的相互作用动力学，该系统耦合到Kerr-Medium内的Q呈现的二项式场状态。相互作用模型结合了时间依赖性耦合参数和引人入胜的参数，为描述原子野外相互作用提供了更适应性的框架。特别的重点放在研究Q的形式，时间依赖性耦合参数，失调参数和KERR非线性如何影响系统的保真度属性和线性熵动力学。我们的结果表明，所考虑的参数的影响对原子场纠缠和忠诚有重大影响。这些发现提供了对受控量子系统的宝贵见解，并具有量子信息处理和非线性量子光学器件中的潜在应用。
强双线性耦合的伊辛机
耦合参数谐振器（参数器）网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中，我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同，我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况，以及失谐的作用。我们表明，即使需要仔细校准以确保有正确的解空间，系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外，还会产生新的混合对称状态。此外，我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变，然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。
自旋化学的量子算法：具有破缺对称波函数的贝叶斯交换耦合参数计算器
2005 年报道了一种基于量子相位估计 (QPE) 的算法，可在多项式时间内解决全配置相互作用 (full-CI)，该算法可以在所使用的基组内给出变分最佳波函数，但在经典计算机上求解的计算成本随着系统规模的增加而呈指数增加。3 2014 年提出了一种可在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备 4 上执行的量子 - 经典混合算法，称为变分量子特征求解器 (VQE)。5,6 此后，出现了许多关于通过改进量子算法 7 – 21 来降低计算成本并提高速度的报道，并且已经记录了使用各种量子设备 22 – 30 的相关实验演示。尽管量子计算机上的量子化学计算理论 (QCC-on-QCs) 取得了快速进展，但有效处理开壳层电子结构的方法仍处于起步阶段。开壳层系统在化学中无处不在。例如，有机双自由基可用作分子自旋量子计算机的原型 31,32、动态核极化 (DNP) 中的极化剂 32,33、有机发光材料 34,35 等等。开壳层多核过渡金属配合物经常作为反应中心参与酶的合成。36,37 单分子磁体作为分子存储装置已被广泛研究。38 为了揭示它们的电子结构，复杂的从头算量子化学计算是强大而必要的工具。然而，在携带自旋-b 不成对电子的开壳层系统中，波
一种通用SARS-COV DNA疫苗，高度交叉...
复合物（尘土飞扬）等离子体是等离子体系统，它们用纳米计的凝结物颗粒播种至微米大小，通常在低温低压等离子体放电中设计。[1]这些颗粒嵌入在等离子体中时，会通过不断收集和发射血浆颗粒和辐射来充电。[2]复杂的等离子体有两个理论方面，这是充电过程的两种后果，它们都广泛吸引。（a）固定在灰尘表面上的基本电荷对于微米大小的谷物为千的阶。因此，通过控制等离子体条件和灰尘参数（密度，大小），平均灰尘 - 固定相互作用能可以变得异常高，这意味着尘埃成分的耦合参数可以超过统一性。[3]
动态梯度结构产生大脑活动状态
人类大脑表现出多种多样但有限的活动状态。虽然这些状态可以在低维潜在空间中忠实地表示出来，但我们对组成功能解剖学的理解仍在不断发展。在这里，我们将降维应用于无任务和任务 fMRI 数据，以解决潜在维度是否反映内在系统，如果是，这些系统如何相互作用以产生不同的活动状态。我们发现每个维度都代表一个动态活动梯度，包括全局信号下的主要单极感觉联想梯度。梯度在个体和认知状态下似乎很稳定，同时概括了关键的功能连接特性，包括反相关、模块化和区域中心性。然后，我们使用动态系统建模来表明梯度通过状态特定的耦合参数因果相互作用以创建不同的大脑活动模式。总之，这些发现表明，一组动态的内在空间梯度相互作用以确定可能的大脑活动状态。
通过谐振抗屏蔽增强超导性
图3（a）使用各向同性的EliAshberg方程方法用于MGB 2的临界参数the临界温度t c vs.耦合参数，接近耦合到BI 2 SE 3（实心圆）。线表示从莱文斯缩放法获得的𝑇𝑇𝑇𝑇𝑐𝑐𝑐𝑐𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝜅𝜅 𝜅𝜅 𝜅𝜅 𝜅𝜅 𝜅𝜅 𝜅𝜅 𝜅𝜅，对于不同的淬火参数𝜁𝜁：0（蓝线），0.005（红线），0.008（绿线）和0.01（黑线）。在𝜅𝜅 = 0处的打开圆圈用于各向异性情况（请参阅文本）。箭头指示实验t c。（b）vs. vs. 𝜅𝜅从Ybco-bi 2 Se 3 -mgb 2结构中获得的缩放量表，用于不同的淬火参数𝜁𝜁 = 0.01（符号线），0.05（紫色线）（紫色线），0.1（蓝线），0.1（蓝线），0.15（红线），0.15（红线），0.2（红线（红线）（黑色线）和0.25（Black）和0.25（绿色）和0.25（绿色）和0.25（green）和绿色（绿色）。
将量子化学动力学问题映射到旋转 -
摘要：化学，材料，生物学和大气特性的准确计算确定对广泛的健康和环境问题具有关键影响，但受量子机械方法的计算缩放的限制。量子化学研究的复杂性是由电子相关方法的陡峭代数缩放和研究核动力学和分子灵活性的指数缩放。迄今为止，将量子硬件应用于此类量子化学问题的问题主要集中在电子相关性上。在这里，我们提供了一个框架，该框架可以通过将它们映射到量子自旋晶格模拟器来解决量子化学核动力学。使用短的氢键系统的示例情况，我们在单个出生的 - oppenheimer表面上为核自由度构建了哈密顿量，并显示如何将其转化为广义的伊辛模型汉密尔顿。然后，我们演示了一种确定局部领域和自旋 - 自旋耦合的方法，以相匹配分子和自旋晶格哈密顿量。我们描述了一项协议，以确定来自天生的 - oppenheimer潜力和核动能运算符的伊斯兰汉密尔顿的现场和相互耦合参数。我们的方法代表用于研究量子核动力学的方法的范式转移，开放了使用量子计算系统解决电子结构和核动力学问题的可能性。
非晶态有机半导体中的激子扩散
Justin M. Hodgkiss 3,4 , Daniel M. Packwood 1,2* 1 京都大学综合细胞材料科学研究所（iCeMS），日本京都 2 综合数据材料科学中心（iDM），麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 3 麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 4 惠灵顿维多利亚大学化学与物理科学学院，新西兰惠灵顿 5 大赛璐企业研究中心，创新园区（iPark），大赛璐株式会社，日本姬路 * 通讯作者。电子邮件：dpackwood@icems.kyoto-u.ac.jp 摘要 非晶态有机材料中激子和电荷跳跃的模拟涉及许多物理参数。在开始模拟之前，必须通过昂贵的从头计算来计算出每个参数，因此研究激子扩散的计算开销很大，尤其是在大型复杂材料数据集中。虽然之前已经探索过使用机器学习快速预测这些参数的想法，但典型的机器学习模型需要较长的训练时间，这最终会增加模拟开销。在本文中，我们提出了一种新的机器学习架构，用于构建分子间激子耦合参数的预测模型。与普通的高斯过程回归或核岭回归模型相比，我们的架构设计方式可以减少总训练时间。基于此架构，我们建立了一个预测模型并使用它来估计非晶态并五苯中激子跳跃模拟的耦合参数。我们表明，与使用完全从密度泛函理论计算的耦合参数的模拟相比，这种跳跃模拟能够对激子扩散张量元素和其他属性实现出色的预测。因此，这一结果以及我们的架构提供的较短训练时间表明了如何使用机器学习来减少与非晶态有机材料中的激子和电荷扩散模拟相关的高计算开销。
量子应用半导体中的颜色中心
半导体中的点缺陷已经并且将继续与应用有关。浅缺陷实现了晶体管的晶体管，这些晶体管在现代的信息时代以及在不太遥远的未来中，深层缺陷可以为量子信息处理的革命奠定基础。深层缺陷（特别是颜色中心）对于其他应用（例如单个光子发射极）也很感兴趣，尤其是在1550 nm处排放的一个光子发射器，这是通过光学器件进行长时间通信的最佳频率。第一原则计算可以预测点缺陷的能量和光学特性。i对磁光能进行了广泛的收敛测试，例如零声子线，高细胞耦合参数和4H-SIC中DivaCration的四个不同配置的零曲线分裂。将收敛结果与实验测量结果进行比较，对不同的配置进行了清晰的识别。使用这种方法，我还确定了4H-SIC中的硅空缺以及6H-SIC中的硅和硅空置方面的所有配置。进一步使用了相同的方法来识别4H-SIC中3C堆叠断层包含在3C堆叠断层中存在的两种额外的配置。i扩展了计算的属性，以包括提供零声子线的极化，强度和寿命的过渡偶极矩。在计算过渡偶极矩时，我表明，由于几何形状弛豫，将电子轨道的自一致变化包括在激发状态下至关重要。i测试了4H-SIC中除疾病的方法，从而进一步加强了先前的识别，并提供了准确的光致发光强度和寿命。在给定应用程序中找到具有正确属性的稳定点缺陷是一项具有挑战性的任务。由于散装半导体材料中存在的大量可能的缺陷，我设计并实施了一系列自动工作流，以系统地研究任何点缺陷。此集合称为ADAQ（自动缺陷分析和资格术），并自动化理论过程的每个步骤，从创建缺陷到预测其属性。使用ADAQ，我在4H-SIC中筛选了约8000个固有点缺陷簇。本文概述了这些单点和双点缺陷的地层能量和最相关的光学特性。这些结果显示出适合各种量子应用的新颜色中心的巨大希望。