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在玻色量量子代码中的数量和相位转移弹性方面的权衡
量子代码通常依靠大量的自由度来达到低错误率。但是，每个额外的自由度都会引入一套新的错误机制。因此，最大程度地减少了量子代码使用的自由度是有帮助的。一种量子误差校正解决方案是将量子信息编码为一个或多个骨气模式。我们重新审视旋转不变的骨气代码，这些代码在fock状态下由整数g隔开，而间隙g则赋予了这些代码的数字弹性。直觉上，由于相位运算符和数字换档运算符不会通勤，因此人们期望在弹性到数换速器和旋转错误之间进行权衡。在这里，我们获得了与高斯dephasing误差相对于GPAP的单模单模式代码的近似量子误差的不存在的结果。我们表明，通过使用任意多种模式，G型多模式代码可以为任何有限的高斯dephasing和振幅阻尼误差产生良好的近似量子误差校正代码。
超低模式的设计压电量量子传感器
摘要：量子状态从微波炉到光学结构域的相干转导可以在量子网络和分布式量子计算中起关键作用。我们介绍了在硅平台上的混合锂锂锂中形成的压电机电设备的设计，该设备适用于微波至光学量子转导。我们的设计基于具有光力学晶体腔的超低模式压电腔的声学杂交。Niobate锂的强压电性质使我们能够通过声学模式介导转导，该声学模式仅与硝酸锂相互作用，并且主要是硅状的，并且具有非常低的电气和声学损失。我们估计，该传感器可以实现<0的固有转换效率高达35％。5添加噪声量子量当与超导式的transmon值偶联并以10 kHz的重复速率以脉冲模式运行时，添加了噪声量子。在这种混合锂硅硅酸盐透射剂中获得的性能改善使其适合通过光学纤维链路连接的超导量子处理器之间的量子纠缠。
RIPK1激酶的抑制不影响糖尿病的发育：β细胞生存RIPK1激活 质量量化蛋白质 - 的偏差定量 液体活检进入诊所 - 实施问题和未来挑战 神经科学和生物行为评论 通过剂量调整确保重症患者的抗生素靶浓度 共同靶向PARP-1和C-MET对野生型BRAF黑色素瘤的疗效的好处 caspase-4二聚体和D289自动加工引起白介素-1β-转化酶
目标：1型糖尿病（T1D）是由促进的免疫介导的产生胰岛素的B细胞丧失引起的。炎症症对B细胞功能和生存有害，此外，凋亡和坏死都被认为是T1D中B细胞损失的机制。受体相互作用的丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1（RIPK1）通过用作NF-K B和MAPK激活的支架，或通过充当触发凋亡或坏死性的激酶来促进炎症。目前尚不清楚RIPK1激酶活性是否参与T1D病理学。在本研究中，我们研究了不存在RIPK1激活是否会影响对免疫介导的糖尿病或饮食诱导肥胖症（DIO）的敏感性。方法：含有模仿丝氨酸25磷酸化的突变的RIPK1敲击小鼠系（RIPK1 S25D/S25D），它废除了RIPK1激酶活性，用于评估RIPK1在免疫介绍的糖尿病或饮食诱发的肥胖症中的体内作用（DIO）。在已知诱导RIPK1依赖性细胞凋亡/坏死性的条件下，分析了体外，B细胞死亡和RIPK1激酶活性。结果：我们证明RIPK1 S25D/S25D小鼠呈现出正常的葡萄糖代谢和B细胞功能。此外，RIPK1 S25D / S25D和RIPK1 h和Ripk1 h和Ripk1 h和Ripk1 hime介导的糖尿病和DIO没有差异。尽管RIPK1激酶和其他坏死作用效应子（RIPK3和MLKL）的强烈激活，而TNFbv6ÞZVAD却没有观察到小鼠胰岛或人类B细胞中的细胞死亡。结论：我们的结果对比最近的文献表明，大多数细胞类型在RIPK1激活后发生坏死。这种特殊性可能会反映出B细胞无力增殖和自我更新的适应。2023作者。由Elsevier GmbH出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
迈向连续变量量子编译器
连续变量 (CV) 量子光学系统 (QOS) 是量子计算 (QC)、量子机器学习 (QML) 和量子传感 (QS) 的一个有利平台，因为它们可以在室温下运行，具有确定性纠缠操作，并且具有变分量子算法 (VQA) 中使用的高效量子噪声缓解协议 [1,2]。VQA 评估在量子计算机上执行的参数化量子电路的成本函数 [3]，而经典计算机通过优化电路参数来最小化该成本。到目前为止，VQA 已在 CVQOS 中为变分特征值求解器实现 [4]。CV 平台特别适合 CV 幺正的变分编译任务 [5]。这种量子编译可用于优化量子门组合，以最大限度地减少量子算法所需的资源。
测量量子机制的综合信息
摘要：整合信息理论 (IIT) 最初被认为是一种意识理论，它提供了一个理论框架，旨在描述系统在当前状态下对自身指定的组合因果信息。然而，作为意识理论的 IIT 是否与作为微观物理理论的量子力学兼容仍有待确定。在这里，我们提出了 IIT 最新形式主义的扩展，以评估系统子集到有限维量子系统（例如量子逻辑门）的机制整合信息 (ϕ)。为此，我们将最近开发的独特内在信息度量转化为密度矩阵公式，并扩展条件独立性的概念以适应量子纠缠。IIT 分析的组合性质可能会揭示使用标准信息理论分析无法获得的复合量子态和算子的内部结构。最后，我们的结果应该为从经典到量子的意识、因果关系和物理学之间的联系提供理论论证。
连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
连续变量量子开关
摘要 - 光场单个模式的连续四元素提出了一个有希望的量子途径，可以编码量子信息。凭借协会希尔伯特空间的有限维度，与单个基于光子的Qubit编码相比，这些连续变量（CV）的量子状态可以实现更高的通信速率。量子中继器协议，对于以增强的速率扩展量子通信范围而不是直接传输。在这里，我们为CV量子编码提供了一个量子重复开关，该开关符合多个通信流。交换机的体系结构基于量子光源，检测器，记忆和交换结构，路由协议基于吞吐量最佳的最大权重调度策略。我们对可实现的二分纠缠率区域的数值结果呈现了多个CV纠缠流，该纠缠流可以通过开关稳定支持。我们借助示例性的3型网络来阐明我们的结果。索引术语 - Quantum连续变量，量子重新质量，量子开关，最大重量调度，纠缠分布
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
