XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量子效应
通过高次谐波产生实现单原子计算
开发替代计算平台一直是物理学的一个长期目标，随着传统晶体管接近微型化极限，这成为一个特别紧迫的问题。一个潜在的替代范式是储存器计算，它利用未知但高度非线性的输入数据转换来执行计算。这样做的好处是，许多物理系统恰好表现出作为储存器所必需的非线性输入输出关系类型。因此，阻碍硅电子学进一步发展的量子效应成为储存器计算机的优势。在这里，我们证明，即使是物质的最基本成分——原子——也可以充当计算的储存器，其中所有输入输出处理都是光学的，这要归功于高次谐波产生 (HHG) 现象。提出了一种用于分类问题的单原子计算机原型，其中分类模型被映射到全光学设置，并选择线性滤波器以对应于训练模型的参数。我们通过数字证明，这种“全光学”计算机可以成功执行分类任务，并且其准确度在很大程度上取决于动态非线性。这可能为开发千兆赫信息处理平台铺平道路。
2022 年公开年度报告
尽管在过去的 50 年里，计算机变得越来越紧凑、功能越来越强大，但仍有许多问题，即使是最先进的机器也无法解决。晶体管是计算机的基本开关和存储组件，目前已接近原子大小，我们正在接近经典物理定律可能终结摩尔定律的临界点。为了制造比现有机器更强大的机器，我们需要使用一种完全不同的数据处理方法。量子计算被认为是一种（如果不是下一种）颠覆性技术，它有可能改变各个行业的组织和企业的运作方式。近年来，量子计算领域发展迅速。全球许多国家和数字公司都宣布了新的或扩展了现有的量子技术计划，并向这些生态系统投入了大量资源。这些计划的主要重点是利用表现出独特量子效应（如叠加和纠缠）的量子材料，并利用它们进行复杂的计算。叠加是量子系统在互补状态下共存的能力，即根据经典理解相互排斥的状态，而纠缠描述的是不再作为独立系统运行的量子系统的行为。
大脑与数学的新基础
摘要：数学中的许多概念没有完全定义，其属性是隐含的，这导致了悖论。基于行为和思维的先天程序概念，数学的新基础得以形成。提出了数学的基本公理，根据该公理，任何数学对象都有一个物理载体。该载体只能存储和处理有限量的信息。通过 D 程序（以量子比特的形式对任何数学对象和对其的运算进行编码），数学对象被数字化。因此，数学的基础是大脑量子比特的相互作用，它只能对数字进行算术运算。数学中的证明是一种从已经存在的语句列表中找到正确语句的算法。一些数学悖论（例如 Banach-Tarski 和 Russell）和 Smale 第 18 个问题是通过 D 程序解决的。选择公理是物理状态等价的结果，其中的选择可以随机进行。所提出的数学是建设性的，因为任何数学对象只要在物理上实现，就存在。数学的一致性归因于定向进化，这会产生有效的结构。使用量子比特进行计算是基于神经元和大脑中生物学上重要的分子的非平凡量子效应。
经典和量子电磁干扰
摘要 - 在50/50束分离器中，在量子光学群体中长达数十年的二阶相关功能的二阶相关函数是指示灯的量子性质的指标。但是，最近的工作[1]提出了一些值得注意的讨论和实验，即经典电磁场仍然可以在特定条件下显示出零相关性。在这里，我们检查了50/50梁分离器中的分析经典和量子电磁场在各种输入条件下的二阶相关函数的背景下。在量子电磁学中采用了海森贝格的图片，我们检查了二阶相关功能的分子中的四项干扰项的组成部分，并阐明了它们的物理意义。因此，我们揭示了经典干扰和量子干扰之间的基本差异，如Hong-ou-Mandel（HOM）效应所示。量子效应与：（1）没有经典类似物的换向器关系； （2）规定系统的单量子量子状态所需的fock状态的特性； （3）破坏性波干扰效应。在这里，（1）和（2）表示光子的不可分割性。相反，经典的效应要求存在两个破坏性波干扰，而无需规定量子状态。
分子电子旋转量子矩的脱碳
摘要：量子状态是由无法直接测量相的波函数描述的，但在干扰和纠缠等量子效应中起着至关重要的作用。相对相信息的损失称为折叠，是量子系统与其环境之间的相互作用引起的。变形也可能是通往可靠量子计算的路径上的最大障碍。在这里我们表明，即使在一个孤立的分子中也发生了变质，尽管并非所有相信息都会通过对中央电子自旋量子QPIT与附近核自旋相互作用的原型磁分子中相互作用的理论研究。依赖分子的残留相干性为提议解释实验的核自旋差屏障提供了微观合理化。附近分子对破裂性的贡献对分离有非平凡的依赖性，在中间距离处达到峰值。分子仅影响长期行为。由于残差相干性很容易计算和与连贯性时间良好相关，因此可以用作磁分子中连贯性的描述符。这项工作将有助于建立设计原理，以增强分子旋转量子的连贯性，并有助于激发进一步的理论工作。
量子退火和开放量子系统的整数编程
量子计算提出了有关计算问题的有希望的解决方案，但由于当前的硬件约束，大多数量子算法尚无计算实用相关性系统的能力，而经典的对应物则超过了它们。为了实际上从量子体系结构中受益，必须确定具有良好缩放的问题和算法，并根据可用硬件的不同而改善相应的限制。因此，我们开发了一种解决整数线性编程问题的算法，在量子退火器上，并研究了问题和硬件特定的限制。这项工作介绍了如何将ILP问题映射到退火架构的形式主义，如何使用优化的退火计划进行系统地改进计算，并通过模拟对退火过程进行建模。它说明了最小主导设置问题的破坏和多体定位的影响，并将退火结果与量子体系结构的数值模拟进行了比较。我们发现该算法的表现优于猜测，但仅限于小问题，并且可以调整退火时间表以降低脱糖的影响。模拟定性地重现了经过修改的退火时间表的算法改进，这表明这些改进起源于量子效应。
探索量子机器学习的潜力......
量子机器学习是一个快速崛起的领域，它将量子计算的原理与机器学习的技术相结合。它利用纠缠等量子效应来提高传统机器学习模型的准确性。量子计算基于粒子同时存在于多种状态的能力，允许并行处理大量数据。量子机器学习可用于执行模式识别任务，例如图像分类和图像分割，这对于图像处理至关重要。通过利用量子计算的力量，量子机器学习算法可以比传统机器学习算法更有效地处理大量数据，从而获得更快、更准确的结果。此外，量子机器学习算法可以通过识别数据中更细微的模式来提高图像处理任务的准确性。这可能解决医学图像分割和分类问题，以识别和预测癌症。本文探讨了量子计算和机器学习模型在医学图像分割中的交叉点以及对推进癌症研究的潜在影响。论文首先介绍了量子计算和机器学习算法的基础知识，然后探讨了如何将它们结合起来，为高效的癌症研究创建强大的新系统。随后，该研究介绍了图像分割算法 K-means 和 Q-means，并进一步讨论了进一步研究量子计算和机器学习结合的必要性，以及潜在的伦理影响。
量子金属有机框架和相关...
金属有机框架（MOF）由有机配体连接的金属簇组成。虽然MOF经常在化学应用中讨论它们，但量子MOF的新兴领域探索了它们作为量子材料的潜力[1]。与传统的量子材料（其特性依赖电荷，自旋，轨道和晶格）不同，MOF引入了独特的自由度，包括分子屈曲，扭转，旋转和互穿，可以通过超分子化学化学定制。一种可能的量子效应是超导性，在二维MOF CU-BHT中已经观察到，并受其强电子相关性的控制[2]。Hubbard模型捕获的相关电子问题以其分析性棘手性而臭名昭著。一种有希望的方法涉及使用准确的可解决模型，例如Hatsugai-Kohmoto（HK）模型[3]。最近的工作表明，HK模型是打破费米液体的粒子孔对称性的最小模型，并且与Hubbard模型相同的普遍性类别[4]。这使其成为研究相关系统（包括相关超导体）的通用性能的理想框架。此步骤是在[5]中进行S波旋转单线配对的。我们将这些结果扩展到更复杂的配对对称性，以便可以考虑MOF的更精致的电子结构。
治疗偏头痛的新型口服药物
摘要 偏头痛是一种常见且致残的神经系统疾病，有多种表现形式，疼痛只是其中一种。尽管偏头痛在世界范围内普遍存在，但针对该疾病的针对性有效治疗方法仍然很少，导致许多患者无法得到现有治疗。过去 30 多年的努力最近促成了自 20 世纪 90 年代初曲坦类药物时代以来首批针对性的急性和预防性治疗的出现，这些治疗正在改变偏头痛治疗的格局。这些治疗包括针对降钙素基因相关肽或其受体的单克隆抗体。不断发展的新治疗靶点研究，以及继续开发用于其他疾病且可能对偏头痛有治疗作用的药物，可能会为偏头痛患者提供越来越多的治疗方法。未来的工作包括开发缺乏血管收缩作用的药物，例如 lasmiditan，不会导致药物过度使用，例如 gepants，并且不会与其他可用于治疗该疾病的药物发生相互作用，以及既能起到急性作用又能起到预防作用的药物，从而利用以前已在不同偏头痛药物中证实的急性和预防药物作用之间的量子效应。我们在此讨论过去 5 年口服偏头痛治疗的发展，包括已获得监管部门批准并进入临床实践的药物、正在开发的药物以及未来可能的其他目标。
![arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14a960d401c9a561a177416ead0051902368a6e4.webp)
arXiv:2103.12314v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 24 日
量子资源理论也许是量子物理学史上最具革命性的框架。它在统一必要量子效应的量化方法以及确定在从量子信息到计算等领域的特定应用中优化其实用性的协议方面发挥了重要作用。此外，资源理论已经将相干性、非经典性和纠缠等激进的量子现象从仅仅令人感兴趣转变为有助于实现现实思想。一般的量子资源理论框架依赖于将所有可能的量子态分为两组的方法，即自由集和资源集。与自由态集相关的是，从相应物理系统的自然约束中产生的许多自由量子操作。然后，量子资源理论的任务是发现从受限操作集中产生的可能方面作为资源。随着与标准谐振子量子光学态相对应的各种资源理论的快速发展，广义量子光学态也沿着同一方向取得了重大进展。广义量子光学框架力图引入一些当代流行的思想，包括非线性、PT 对称非厄米理论、q 变形玻色子系统等，以实现与标准量子光学和信息理论相似但更高层次的目标。在本文中，我们回顾了不同广义量子光学状态的非经典资源理论的发展及其在量子信息理论背景下的实用性。