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World File Search System退积
黑洞 退相干 量子叠加
这个思想实验有电磁和引力两种版本；讨论适用于其中一种或两种。在时间 t = 0 之前，爱丽丝开始用自旋在 x 方向的粒子，并将其送入施特恩-格拉赫装置，从而将其置于自旋“向上”和自旋“向下”各 50%-50% 的叠加态中。在 t = 0 之前，鲍勃将他的粒子放在一个陷阱中。从时间 t = 0 开始，爱丽丝将她的粒子送入“逆向施特恩-格拉赫装置”，并确定其相干性（例如，通过测量其 x 自旋）。在时间 t = 0 时，鲍勃从陷阱中释放他的粒子，并试图通过测量爱丽丝粒子的库仑/牛顿场强度来获取爱丽丝粒子的“哪条路径”信息。如果爱丽丝和鲍勃在彼此光程时间内完成测量，爱丽丝的叠加态会保持相干性吗？
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
量子退火器的近似近似
许多工业界感兴趣的问题都是 NP 完全的，随着输入规模的增加，计算设备的资源会迅速耗尽。量子退火器 (QA) 是一种物理设备，旨在利用自然界的量子力学特性来解决这类问题。然而，它们与经典机器上的高效启发式算法和概率或随机算法相竞争，后者允许找到大型 NP 完全问题的近似解。虽然 QA 的第一批实现已经投入商业使用，但它们的实际好处还远未得到充分开发。据我们所知，近似技术尚未受到广泛关注。在本文中，我们探讨了如何为量子退火程序系统地构建不同程度的问题近似版本，以及这如何影响结果质量或给定一组量子比特上较大问题实例的处理。我们在不同的开创性问题上展示了模拟和真实 QA 硬件上的各种近似技术，并解释了结果，以更好地理解当前和未来量子计算的现实能力和局限性。
开放量子系统和退相干
论文主要分析开放量子系统，即与周围环境交换能量和信息的系统。特别关注开放系统所遭受的退相干或量子相干性的丧失现象，这种现象由于相互作用而表现出来。我们深入探索了测量机制，其中还包括与周围环境的相互作用。退相干理论认为，所有现存的物理系统本质上都是量子的，特别是在宏观系统的情况下，由于信息在状态叠加中丢失，“经典性”从相互作用中产生。可以估计量子相干性丧失发生的时间尺度，并且可以看出，对于宏观系统而言，这发生得非常快。研究还表明，该过程是不可逆的，因为它会导致熵的增加。利用量子纠缠现象来处理相互作用。
开放边界驱动量子电路的可积性
在本文中，我们讨论了具有开放边界条件的量子比特（自旋 1/2）双量子电路的杨-巴克斯特可积性问题，其中两个电路复制品仅在左边界或右边界耦合。我们研究了体积由自由费米子 XX 类型或相互作用 XXZ 类型的基本六顶点幺正门给出的情况。通过使用 Sklyanin 的反射代数构造，我们获得了此类设置的边界杨-巴克斯特方程的最一般解。我们使用此解从转移矩阵形式构建具有两步离散时间 Floquet（又名砖砌）动力学的可积电路。我们证明，只有当体积是自由模型时，边界矩阵通常才是不可分解的，并且对于特定的自由参数选择会产生具有两个链之间边界相互作用的非平凡幺正动力学。然后，我们考虑连续时间演化的极限，并在 Lindbladian 设置中给出一组受限边界项的解释。具体来说，对于特定的自由参数选择，解对应于开放量子系统动力学，源项表示从自旋链边界注入或移除粒子。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
量子刘维尔算子从可积性到混沌
最近邻间距分布遵循一维泊松分布P(s)=e−s[7]，而混沌系统则表现出能级排斥力，其P(s)根据其对称性类接近于随机矩阵理论(RMT)的维格纳猜测，当s较小时，P(s)∝sβ，其中对正交、酉和辛对称，β=1,2,4，这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit(BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想现在在半经典理论中得到了很好的证实，适用于具有适当经典极限的系统[9-11]，并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12-14]。多体量子系统的情况则不太清楚，尽管最近取得了一些理论进展 [ 15 – 17 ] 。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性，经典极限无法正确定义。通常，BGS 猜想被认为对多体量子系统也成立，这主要基于数值结果，但仍缺乏严格的推导。可积和混沌通用极限之间的转变是非通用的，取决于所研究的特定系统的特性，尽管已针对不同系统进行了非常详细的探索 [ 18 , 19 ] 。例如，在可积与混沌正交情况之间的转变中，一些系统表现出分数能级排斥，P(s)∝sβ，β值在可积情况β=0与对应的RMT系综值β=1之间连续变化，而其他系统则表现出满能级排斥，但仅限于一部分能级[20]。许多系统，特别是多体情况，表现出前一种行为。然而，Berry和Robnik的半经典转变理论预测了后一种行为[19]。在这种情况下P(0)=F，其中F由所考虑模型的经典极限的相空间中规则轨道的分数给出。在开放量子系统中，该理论的发展要落后得多，即使第一批结果是在BGS猜想提出后不久就出现的[21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述，该方程表征密度矩阵算子随时间演化的特征。在马尔可夫近似下，刘维尔算子是线性非厄米算子，刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22] 。因此，刘维尔算子具有复特征值，而不是标准厄米量子力学的实能量。该问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时，Grobe 等人研究了复平面上的谱统计，发现与二维泊松分布符合得很好 [21] 。在混沌极限中，对于较小的s值，存在普遍的立方斥力P(s)∝s3，就像在非厄米随机矩阵的Ginibre系综中一样[23]，尽管完整P(s)分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性[24,25]。对于开放量子自旋链，从可积到混沌的转变中的能级间距分布可以通过具有谐波约束的静态二维库仑气体来拟合，其中能级斥力由温度的倒数给出，表现出转变中的分数能级斥力[26]。最近，由于发现了新的可积多体刘维尔粒子家族[27-29]，人们需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌特性。扩展精确可解和量子可积的 Liouvil 函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌 Liouvil 函数复谱的统计特性 [ 30 , 31 ] 。然而，在物理多体 Liouvil 函数中，精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在本文中，我们将基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型的文献 [ 28 ] 模型扩展到有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的可积线。这种新的可积 Liouvil 函数族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们
量子刘维尔算子从可积性到混沌
辛对称性，这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit (BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想目前在半经典理论中已经得到充分证实，适用于具有适当经典极限的系统[9–11]，并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12–14]。多体量子系统中的情况尚不清楚，尽管最近取得了一些理论进展[15–17]。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性，经典极限无法正确定义。通常假设BGS猜想对多体量子系统也成立，这主要基于数值结果，但仍然缺乏严格的推导。可积通用极限与混沌通用极限之间的转变是非通用的，取决于所研究特定系统的特性，尽管已针对不同系统进行了非常详细的研究 [18,19]。例如，在可积和混沌正交情况之间的转变中，一些系统呈现分数能级排斥，P ( s ) ∝ s β，β 的值在可积情况β = 0 和相应的 RMT 集合值β = 1 之间连续变化，而其他系统呈现满能级排斥，但仅限于一部分能级 [20]。许多系统，特别是在多体情况下，都表现出前一种行为。然而，Berry 和 Robnik 的半经典转变理论预测了后一种行为 [19]。在这种情况下，P (0) = F，其中 F 由所考虑模型的经典极限在相空间中的规则轨道分数给出。在开放量子系统中，该理论的发展程度要低得多，即使第一批结果在 BGS 猜想提出后不久就出现了 [21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述，该方程表征密度矩阵算子的时间演化。在马尔可夫近似中，刘维尔算子是一个线性非厄米算子，刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22]。因此，刘维尔算子具有复特征值，而不是标准厄米量子力学的实能量。解决这个问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时，Grobe 等人研究了复平面上的谱统计，发现与二维泊松分布非常吻合 [21]。在混沌极限中，对于较小的 s 值，会出现普遍的立方排斥力 P ( s ) ∝ s 3，就像非厄米随机矩阵的 Ginibre 系综 [23] 中的情况一样，尽管完整的 P ( s ) 分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性 [24, 25]。对于开放的量子自旋链，从可积到混沌转变过程中的能级间距分布已通过具有谐波约束的静态二维库仑气体拟合，其中能级排斥力由温度的倒数给出，表现出转变过程中的分数能级排斥力 [26]。最近，由于发现了新的可积多体刘维尔函数家族 [27–29]，需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌性质。扩展精确可解和量子可积刘维尔函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌刘维尔函数复谱的统计特性 [30,31]。然而，物理多体刘维尔函数中精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在这封信中，我们将扩展参考文献中的模型。 [28] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转换为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 家族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后，我们根据单个参数定义一个 Liouvillian，它在可积性和完全混沌极限之间进行插值。利用这些模型 Liouvillians，我们
退出省紧急医疗计划排除
18。如果由于a而产生费用，则不会支付福利。滥用药物，有毒物质，酒精或非处方药的使用； b。在100毫升的血液中，驾驶机动车辆在受到药物，有毒物质或酒精水平超过80毫克的损害时； c。根据犯罪领域的立法，委托或试图直接或间接犯下一项刑事法案； d。与参与起义，战争或战争行为有关的任何伤害或疾病所需的治疗，服务或用品（是否宣布）；参与任何民事骚动，暴动公众对抗，劫持，恐怖主义或任何其他侵略行为；任何国家武装部队的敌对行动；或在任何国家的武装部队中服役。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法