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量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
神经集合的编码和解码研究
今年的会议标志着 AREADNE 翻开了新的篇章，我们将会议地点从火山喷发的圣托里尼岛移到了宁静祥和的米洛斯岛。正如 KP 卡瓦菲的诗歌《伊萨卡》[1] 所提醒我们的那样，在前往遥远目的地的途中，所获得的冒险和知识可能比最终到达目的地更加光彩夺目。因此，我们移师米洛斯岛，将为我们带来全新的视角和新的灵感，这是我们进行科学探究的重要组成部分。米洛斯岛经常被描述为爱琴海的一颗隐藏宝石，它拥有宁静而人迹罕至的环境。从其独特的风景到其乡土建筑，从超凡脱俗的萨拉基尼科海滩到用于存放传统渔船的 sirma 车库，米洛斯岛为我们提供了一种深邃美丽、平和和沉思的氛围。
纯量子态集合的非正交性测度
摘要：现代光通信技术可以实现大规模多级（或M元）光信号，研究这种大规模M元光信号的量子力学性质对于统一量子信息科学和光通信技术的理解至关重要。本文针对纯量子态集合的量子力学非正交性，提出了一种基于量子检测理论中最小二乘误差准则的非正交性指标。首先，定义线性无关信号的指标，并通过数值模拟对所提出的指标进行分析。接下来，将该指标应用于超大规模M元相移键控（PSK）相干态信号。此外，将该指标与PSK信号的纯状态信道容量进行了比较。结果表明，即使信号传输功率很高，超大规模M元PSK相干态信号仍然表现出量子性质。因此，基于所提出的指数对高度大规模M元相干态信号的理论表征将是更好地理解量子流密码Y00等尖端光通信技术的第一步。
神经集合的编码和解码研究
在科学讨论中面对面交流的好处是显而易见的，面对面会议在我们领域的持续发展中发挥的作用也是显而易见的。对于我们所有人来说，我们的日常生活在办公室和远程工作之间来回切换，但作为科学家，尽管受到疫情的限制，我们还是找到了继续研究的方法。这是自病毒及其变种出现以来我们举办的第一次会议，迄今为止，它提交的研究是 AREADNE 会议上最令人兴奋的研究之一。我们，组织者，认为这一区别反映了我们作为一个领域的决心，即使在充满挑战的情况下也要找到有趣问题的答案。
神经集合的编码和解码研究......
为了表彰我们的投稿作者和组织委员会在摘要提交和选择过程中的辛勤工作，并为我们的作者提供一种认可其作品在 AREADNE 2020 上展示的方式，我们将发布这份简短的海报摘要计划。与以前的会议不同，以前的会议在三个海报会议上循环分发投稿摘要以鼓励参与，而在这里，我们按主题组织了提交的内容，您可以在以下页面中找到。我们希望读者会发现这些摘要与我们一样引人注目，并将通过他们的通讯电子邮件地址与作者联系以获取更多信息和讨论。
近开放集合的模拟、建模和控制
根据运动方程和模拟环境产生的信息，开发并比较了两种合适的控制系统算法。研究了潜艇的开环特性。控制系统设计基于线性二次高斯 (LQG) 方法，并使用环路传输恢复 (LTR) 设计过程。以基于线性模型的设计为基础，同时比较模型的两种增强的有效性。比较了斜坡和阶跃输入命令的跟踪性能。然后使用拖曳模型模拟转弯机动。最后，使用每个控制器模拟两个长波峰海况和三个相对波浪方向，以获得单个指令速度。还介绍了传感器噪声的影响及其噪声的过滤。
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
由晶体学电子密度引导的蛋白质集合的生成建模
蛋白质是动态分子，在生物过程中和其他方面的热力学采样构象中的状态之间的过渡。尽管由X射线晶体学生成的模型通常描绘了单个构象，但这实际上是一个集合度量。蛋白质晶体是一个巨大的分子阵列，从衍射中重建的电子密度可捕获该阵列中原子位置之间的变异性。随着蛋白质链中的灵活性的增加，电子密度越来越散布。由于难以识别和建模特定构象产生平均密度，因此通常仅以B因子的形式间接报告最佳拟合模型周围的变异性。然而，如果可检测到的晶体学者在多个替代位置（通常称为Altlocs）中的原子模型。交替位置的蛋白质主链段仍然不足以识别，因为大多数可视化平台（例如Pymol和Chimerax）以及使用结构模型作为输入（例如Gromacs）的程序完全忽略了Altloc或用简单的启发式方法来解决它们[4]。最近的工作[11]创建了从PDB结构中提取的Altloc的全面目录，这表明该数据集应在努力中使用单个序列预测多个结构的努力。有趣的是，作者表明，对于一组良好的分离和稳定的Altlocs，即使结构合奏预测因子识别该区域是灵活的，他们也无法捕获实验确定的构象甚至骨架构象分布的双峰性。
化学计量晶体中稀土离子集合的量子处理
小型量子处理器有助于使量子网络变得实用且对错误具有鲁棒性。例如，在基于测量的量子中继器中，多量子比特处理器可以净化纠缠[1-3]，消除光子传输过程中由退相干引起的误差。小型处理器可用于生成某些容错通信方案 [5] 或盲量子计算 [6] 所需的簇状态 [4]。如果处理器之间能产生足够强的耦合，那么可扩展的分布式量子计算 [7,8] 将成为可能。适合制造小型量子处理器的物理系统与全尺寸量子计算的物理系统可能非常不同，全尺寸量子计算的主要关注点是扩展到大量量子比特。小型处理器可以优先考虑高量子比特互连性和强量子比特相互作用。这些特性表明系统内的量子比特彼此靠近，例如固体中的自旋簇。这些自旋团簇需要强光耦合，因为上述大多数小型处理器应用都是光学接口。此外，工作波长和带宽应与其他网络元件和光通道相匹配。这种光寻址自旋团簇系统的一个著名例子是金刚石中的氮空位 (NV) 中心与附近一组随机的 13 C 核自旋耦合 [9-11]。在本文中，我们提出了一种用于生成小型量子处理器的自旋团簇系统：稀土晶体中掺杂剂周围的稀土宿主离子（见图 1）。在这样的系统中可以解析数十个量子比特，而短的离子间距离意味着量子比特之间存在强相互作用。稀土离子具有光学可访问的超精细自旋态，具有较长的光学和自旋相干性