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新型 Dy 量子气体实验的发展
自 20 世纪末首次在原子气体中实现玻色-爱因斯坦凝聚以来，超冷原子气体已成为研究各种量子现象的广泛采用的平台。近年来，人们越来越关注具有大磁偶极矩的物质，因为这些物质与更常见的碱金属相比表现出更强的长程相互作用。镝的磁矩约为 10 𝜇 𝐵 ，是磁性最强的原子物质，因此已成为研究长程（偶极-偶极）相互作用与接触相互作用竞争或占主导地位的系统的理想平台。在本文中，我描述了一种新型镝量子气体机的设计和优化。除了详细描述该装置的组件及其性能外，我还详细描述了用于提高磁光阱 (MOT) 负载率的“角度减速”技术的特性和优化。我还详细描述了使用该装置生产和检测第一个玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC) 的过程。本论文还详细描述了用于镝实验的新控制硬件和软件的开发，但可以（并且已经）用于其他量子气体实验。在硬件方面，我讨论了高性能模拟电压控制通道的设计，这些通道比市售的替代方案更具优势。在软件方面，我讨论了我设计的实验室控制和记录数据库系统，它既扩展了我们的控制软件的功能，又简化了实验室数据的存储和可访问性。
DNA双链断裂修复途径的选择与调控
图 1 DSB 修复途径总览 .DSB 发生后 , Ku70-80 会最先结合上来 , 如果不发生末端切除 , 会继而招募 DNA-PKcs, ligase IV, XRCC4 等 cNHEJ 核心因子介导 cHNEJ 修复途径 .如果末端发生 MRN-CtIP 介导的末端切除 , 则会产生 ssDNA 抑制 cNHEJ 修复途 径 .短程切除和长程切除产生的 ssDNA 可以通过链内退火进行修复 , 分别被称为 alt-EJ 和 SSA.长距离切除产生的 ssDNA 也可以 在 BRCA2-PALB2-BRCA1 复合体的帮助下和 RAD51 形成核蛋白纤维 , 进行同源找寻和连入侵过程 , 从而进入 HR 修复途径 .HR 途径又可以分为 BIR, SDSA 和 DSBR Figure 1 Overview of DSB repair pathways.The broken ends are first recognized and bound by Ku70-80.Without end resection, other cNHEJ core factors, such as DNA-PKcs, ligase IV, XRCC4, would be recruited to DSBs to mediate cNHEJ pathway.When MRN-CtIP-mediated resection occurs, the generated ssDNA will inhibit cNHEJ pathway.ssDNA from short-range and long-range resection can anneal in-strand to resolve the damages, termed Alt-EJ and SSA, respectively.ssDNA from long-range resection can also be bound by RAD51 to form nucleoprotein filament under the help of BRCA2-PALB2-BRCA1 complex.Nucleoprotein filament carry out homologous searching and strand invasion, promoting HR pathway.The HR pathway could be divided into BIR, SDSA and DSBR
![arXiv:2407.21203v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a0e7575594f46cf3dc518fd36b1a33fb7d2f5419.png)
arXiv:2407.21203v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 30 日
我们研究二维架构中的随机恒定深度量子电路。虽然这些电路只在晶格上产生邻近量子比特之间的纠缠，但可以通过测量输出状态的量子比特子集来产生长距离纠缠。据推测，当电路深度至少为恒定临界值 d ∗ 时，这种长距离测量引起的纠缠 (MIE) 会激增。对于由 Haar 随机双量子比特门组成的电路，人们还认为这与从输出分布中采样的经典难度中的量子优势相变相吻合。在这里，我们提供了随机 Clifford 电路设置中量子优势相变的证据。我们的工作扩展了恒定深度量子电路和经典电路计算能力之间近期分离的范围，证明了这种优势存在于规范随机电路采样任务中。具体来说，我们表明，在任何随机浅 Clifford 电路架构中，长程 MIE 的存在都会产生无条件的量子优势。相比之下，任何满足短程 MIE 属性的深度为 d 的二维量子电路都可以用经典方法高效模拟，深度为 O(d)。最后，我们引入了一种二维、深度为 2 的“粗粒度”电路架构，由作用于 O(log(n)) 个量子比特的随机 Clifford 门组成，我们证明了长程 MIE 的存在并建立了无条件的量子优势。
用于碘化物分析的真空紫外离子源 (VUV-IS) ...
Liao, J.、Sihler, H.、Huey, LG、Neuman, JA、Tanner, DJ、Friess, U.、Platt, U.、Flocke, FM、Orlando, JJ、Shepson, PB、Beine, HJ、Weinheimer, AJ、Sjostedt, SJ、Nowak, JB、Knapp, DJ、Staebler, RM、Zheng, W.、Sander, R.、Hall, SR 和 Ullmann, K.：通过化学电离质谱法和长程差分光学吸收光谱法对北极 BrO 测量结果进行比较，《地球物理研究杂志-大气》，116，Artn D00r02 325
通过偶极相互作用实现稳健的核自旋纠缠...
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力，因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用，这种相互作用既长距离，又各向异性，更重要的是，可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态，这些状态对环境退相干具有鲁棒性，例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ，或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止，简单的双碱分子（如 KRb）的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合，并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而，旋转态具有重要的局限性，阻碍了它们用于纠缠生成：(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势，因此容易受到不良退相干的影响，导致相干时间短 [28 – 30] ； (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化，因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制，我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集，其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说，这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级，我们利用了长
通过偶极相互作用实现稳健的核自旋纠缠...
超冷极性分子在量子模拟、计量和信息处理方面具有巨大潜力，因为它们具有强电偶极 (ED) 相互作用，这种相互作用既长距离，又各向异性，更重要的是，可调 [1 – 16] 。将它们用于这些目标的必要条件是能够利用其固有的 ED 相互作用来创建高度纠缠和长寿命的分子状态，这些状态对环境退相干具有鲁棒性，例如用于增强传感的自旋压缩态 [17 – 19] ，或用于基于测量的量子计算的簇状态 [20 – 25] 。到目前为止，简单的双碱分子（如 KRb）的旋转态已被提议作为编码量子比特的主要主力和自然自由度 [1 – 12] 。这是因为长寿命旋转态可以通过长程电致发光相互作用直接耦合，并由微波 (mw) 场操纵 [26,27] 。然而，旋转态具有重要的局限性，阻碍了它们用于纠缠生成：(1) 在不同旋转状态下制备的超冷分子通常会经历不同的捕获势，因此容易受到不良退相干的影响，导致相干时间短 [28 – 30] ； (2) 多体哈密顿参数的微调需要使用强大且控制良好的直流电场 E [1,11] 。由于这些场需要时间来切换和变化，因此使用旋转态之间的长程电致发光相互作用按需生成纠缠仍然是一项重大的实验挑战。为了克服这些重要的限制，我们在此提出利用超冷极性分子中可访问的更大的内部能级集，其中包括核和/或电子自旋能级以及它们的旋转结构。总的来说，这些能级可以用作按需纠缠生成的强大资源。通过将有效自旋-1 = 2 编码为一组核自旋和旋转分子能级，我们利用了长
用于环面代码和 X-cube 分形模型的量子电路
在过去的几十年里，物质的拓扑相 (TPM) 这一主题得到了广泛的研究。拓扑相是低温下的有间隙自旋液体，它不能用传统的朗道自发对称性破缺理论和局部序参量来描述；相反，它以一种新秩序——拓扑序来表征。拓扑相的基态具有稳定的简并度和稳健的长程纠缠。二维拓扑相还支持具有任意子交换统计的准粒子激发，这使其成为一个有吸引力的平台，可以容错地存储和处理量子信息。其中两个奇特的特征是基态简并度是底层系统的拓扑不变量，并且准粒子可以自由移动而不消耗能量。一大类拓扑相是通过具有玻色子自由度的精确可解自旋晶格模型实现的。二维中的典型例子是 toric 代码，更一般地，有基于有限群的 Kitaev 量子双模型 [6, 10]，甚至更一般地，有基于融合范畴的 Levin-Wen 弦网络模型 [11]。三维拓扑相的例子包括三维 toric 模型和基于预模范畴的 Walker-Wang 模型 [23]。近年来，在三维中发现了更多奇异的相，称为分形子相 [8, 21, 22]。分形子也具有稳定的基态简并和长程纠缠。然而，分形子的基态简并取决于系统尺寸，因此不是拓扑不变量。此外，激发的迁移率受到限制。
自旋模型的机器学习研究
随着机器学习的最新发展，Carrasquilla 和 Melko 提出了一种与研究自旋模型的传统方法相补充的范式。作为研究宏观物理量的热平均值的替代方法，他们使用自旋配置通过机器学习对相变的无序相和有序相进行分类。我们扩展并概括了这种方法。我们专注于长程关联函数的配置而不是自旋配置本身，这使我们能够对多组分系统和具有向量序参数的系统提供相同的处理。我们使用相同的技术分析了 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 转变，以将三个相分类为：无序相、BKT 相和有序相。我们还使用不同模型的训练数据对模型进行了分类。
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。