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World File Search System高能物理
劳伦斯伯克利国家实验室
量子算法能够利用多项式数量的量子比特探索指数级的多种状态，因而在各类工业和科学应用中前景广阔。量子游走是研究最为深入的量子算法之一 [1]。与经典随机游走一样，其量子变体也被广泛用于增强各种量子计算和模拟 [2,3]。虽然量子游走与经典随机游走有着本质区别，但量子算法接近经典算法还是有一定的限度 [4]。经典随机游走的一个有用特性是它可以用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 进行有效模拟，因为后续运动仅取决于当前位置，而不取决于之前的历史。这种 MC 性质是一些模拟多体物理系统的算法的核心，其中生成过程近似于局部的。对于同样具有重要量子特性的物理系统，MCMC 的速度是以固有量子模拟的准确性为代价的。高能物理中的部分子簇射就是这样一个物理系统 [ 5 ]，其中夸克或胶子辐射出几乎共线的夸克和胶子簇射。真正的量子效应可以近似为 MCMC 的修正 [ 6 ]，但无法在经典 MCMC 方法中直接有效实现。考虑以下量子树：每一步，自旋为 1/2 的粒子可以向左移动一个单位或向右移动一个单位。经过 N 步，该系统形成一个二叉树，其中 2 N
量子场论中的信息几何
受信息理论与高能物理之间日益密切的联系（特别是在 AdS/CFT 对应关系的背景下）的启发，我们探索了与各种简单系统相关的信息几何。通过研究它们的 Fisher 度量，我们得出了一些普遍的教训，这些教训可能对信息几何在全息术中的应用具有重要意义。我们首先证明所研究的物理理论的对称性在最终的几何中起着重要作用，而 AdS 度量的出现是一个相对普遍的特征。然后，我们通过研究经典 2d Ising 模型和相应的 1d 自由费米子理论的几何形状，研究 Fisher 度量保留了哪些有关底层理论物理的信息，并发现曲率在两侧的相变处恰好发散。我们以相干自由费米子态为例，讨论了将度量置于理论空间与状态空间所产生的差异。我们将后者与相干自由玻色子态空间中的度量进行比较，并表明在这两种情况下，度量都是由相应密度矩阵的对称性决定的。我们还澄清了文献中关于度量和非度量连接的不同平坦度概念的一些误解，这对如何解释几何曲率有所影响。我们的结果表明，一般来说，在将某些模型中产生的 AdS 几何与 AdS / CFT 对应联系起来时需要谨慎，并寻求为这一激动人心的领域的未来发展提供一套有用的指导方针。
增强人工智能在医学领域的影响
人工智能 (AI) 技术已应用于医学成像领域四十多年。医学物理学家、临床医生和计算机科学家从一开始就一直在合作实现软件解决方案，以增强医学图像的信息内容，包括基于 AI 的图像解释支持系统。尽管由于目前对放射组学、机器学习和深度学习的重视，该领域最近取得了巨大进展，但在这些工具完全融入临床工作流程并最终实现精准医疗方法用于患者护理之前，仍有一些障碍需要克服。如今，随着医学成像进入大数据时代，迫切需要创新的解决方案来有效处理大量数据并利用大型分布式计算资源。在意大利医学物理学家协会 (AIFM) 和国家核物理研究所 (INFN) 之间的合作协议框架内，我们提出了一种密集计算基础设施模型，该模型特别适合训练 AI 模型，配备安全存储系统，符合数据保护法规，这将加速医学成像研究领域基于 AI 的解决方案的开发和广泛验证。该解决方案可以由从事物理学互补研究领域（例如高能物理和医学物理）的物理学家和计算机科学家开发和运行，他们拥有所有必要的技能，可以根据医学成像社区的需求定制 AI 技术，并缩短基于 AI 的决策支持系统临床应用的途径。
利用阿尔法磁谱仪测量宇宙氘核的性质
1 亚琛工业大学 I. 物理研究所和 JARA-FAME，52056 亚琛，德国 2 中东技术大学 (METU) 物理系，06800 安卡拉，土耳其 3 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、萨瓦大学勃朗峰分校、CNRS、LAPP-IN2P3，74000 安纳西，法国 4 北京航空航天大学 (BUAA)，北京 100191，中国 5 中国科学院电工研究所，北京 100190，中国 6 中国科学院高能物理研究所，北京 100049，中国 7 中国科学院大学 (UCAS)，北京 100049，中国 8 INFN Sezione di Bologna，40126 博洛尼亚，意大利 9 博洛尼亚大学，40126意大利博洛尼亚 10 麻省理工学院 (MIT)，美国马萨诸塞州剑桥 02139 11 马里兰大学东西方空间科学中心，美国马里兰州帕克城 20742 12 马里兰大学 IPST，美国马里兰州帕克城 20742 13 CNR – IROE，意大利佛罗伦萨 50125 14 欧洲核子研究中心 (CERN)，瑞士日内瓦 1211 23 15 日内瓦大学 DPNC，瑞士日内瓦 1211 4 16 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，LPSC-IN2P3，法国格勒诺布尔 38000 17 格罗宁根大学卡普坦天文研究所，荷兰格罗宁根 9700 AV 邮政信箱 800
量子模拟中的实用量子优势
注意：该版本的文章已经通过同行评审（如适用）并被接受发表，并受 Springer Nature 的 AM 使用条款约束，但不是记录版本，不反映接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获取：https://doi.org/10.1038/s41586-022-04940-6 量子计算在多种技术和平台上的发展已经达到了在解决人工问题方面优于传统计算机的程度，这一程度被称为“量子优势”。作为这项技术发展的下一步，现在重要的是讨论实用的量子优势，即量子设备将解决传统超级计算机无法处理的实际问题。量子计算机许多最有前景的短期应用都属于量子模拟的范畴：模拟与现代材料科学、高能物理和量子化学直接相关的微观粒子的量子特性。这将影响一些重要的实际应用，例如开发电池材料、工业催化或固氮。就像空气动力学可以通过数字计算机或风洞中的模拟来研究一样，量子模拟不仅可以在未来的容错数字量子计算机上执行，而且现在也可以通过专用模拟量子模拟器执行。在这里，我们概述了量子模拟的现状和未来前景，认为在模拟设备的专门应用的情况下已经存在第一个实用的量子优势，而全数字设备则开辟了全方位的应用，但需要进一步开发容错硬件。当今存在的混合数模设备已经为近期的应用提供了巨大的灵活性。
能量中心
普渡大学能源研究亮点 联邦和州政府机构以及企业的奖励使能源成为普渡大学研究、教育和推广的关键领域之一。 • 普渡大学的燃料研究工作获得了美国国防部数百万美元的 MURI 奖和美国 AFOSR 一百万美元的奖。 • 普渡大学有一个由能源部资助的一百万美元的木质素生物合成研究项目，旨在简化生物燃料生产。 • 普渡大学领导着一个由能源部国家核安全局资助的 1750 万美元的预测科学学术联盟伙伴关系 (PSAAP) 中心，用于设计微机电系统 (MEMS)。 • 能源中心的氢系统实验室在三年内获得了能源部和通用汽车近 500 万美元的支持，以建立先进化学和金属氢化物储存实验。 • 美国能源部资助普渡大学在 Discovery Informatics 的催化剂设计项目中投入数百万美元。 • 普渡大学与阿彻丹尼尔斯米德兰公司合作，利用纤维素生产乙醇的酵母获得了美国能源部 500 万美元的奖励。 • 美国国家科学基金会和美国农业部为能源使用和政策的社会经济和政治方面颁发了 160 万美元的奖励。 • 美国能源部资助了数百万美元的实验和理论高能物理项目。 • 美国能源部和英国石油公司资助了普渡大学卡卢梅特分校的数百万美元研究，帮助印第安纳州西北部钢铁和石油行业提高效率、改善当地经济并改善五大湖的水质。
2202.07017.pdf
1. 简介 量子计算是一种利用量子现象进行计算的新范式。目前，有噪声中型量子 (NISQ) 计算机 [1] 的出现，加上量子计算霸权的最新进展 [2, 3]，人们对这些设备的兴趣日益浓厚，因为它们可以比传统机器更快地执行计算任务。在许多近期应用 [4, 5] 中，量子机器学习 (QML) [6, 7] 领域被认为是利用 NISQ 计算机的一种有前途的方法，包括应用于高能物理 [8, 9] 等不断发展的研究领域。如今，量子处理单元 (QPU) 基于两种主要方法。第一种方法基于量子电路和基于量子逻辑门的模型处理器，最流行的实现者是 Google [10]、IBM [11]、Rigetti [12] 或英特尔 [13]。第二种方法采用退火量子处理器，例如 D-Wave [14, 15] 等。这些设备的开发和量子优势的实现 [16] 表明，未来几年将发生计算技术革命。然而，在 QPU 技术发展的同时，我们仍然必须对量子计算进行经典模拟，这一直是量子研究的基石，以阐述新的算法和应用。从理论角度来看，它是测试和开发量子算法的基本工具，而从实验角度来看，它为基准和错误模拟提供了平台。基于电路的量子计算机可以使用薛定谔或费曼方法进行经典模拟 [17, 18]。前者基于跟踪完整量子态并通过专门的矩阵乘法程序应用门。后者受到费曼路径积分的启发，可用于通过对不同历史（路径）求和来计算最终状态的振幅。薛定谔的方法是内存密集型的，因为它需要存储完整的
使用 SoCMake 的硬件和软件构建流程
随着电子产品需求的不断增长，新型专用集成电路 (ASIC) 设计的开发周期也越来越短。为了满足这些较短的设计周期，硬件设计人员在设计中应用了 IP 模块的可重用性和模块化原则。带有集成处理器和通用互连的标准片上系统 (SoC) 架构大大减少了设计和验证工作量，并允许跨项目重复使用。然而，这带来了额外的复杂性，因为 ASIC 的验证还包括在集成处理器上执行的软件。为了提高可重用性，硬件 IP 模块通常用更高抽象级别的语言（例如 Chisel、System-RDL）编写。这些模块依靠编译器（类似于软件编译器）来生成 RTL 仿真和实现工具可读的 Verilog 源文件。此外，在系统级，可以使用 C++ 和 SystemC 对 SoC 进行建模和验证，这进一步凸显了软件编译的重要性。这些要求导致需要一个支持典型硬件流程和工具以及 C++、C 和汇编语言的软件编译和交叉编译的构建系统。现有的硬件构建系统被发现存在不足（见 II），特别是对软件编译（即 C++、C 和汇编语言）的支持极少甚至没有。因此，CERN 的微电子部门启动了一个名为 SoCMake [1] 的新构建系统的开发。SoCMake 最初是作为片上系统抗辐射生态系统 (SOCRATES) [14] 的一部分开发的，该系统可自动生成用于高能物理环境的基于 RISC-V 的容错 SoC，后来发展成为用于 SoC 生成的通用开源构建工具。
国际空间站阿尔法磁谱仪测量的 2011 年至 2019 年每日质子通量的周期为 1 至 100 GV
1 亚琛工业大学 I. 物理研究所和 JARA-FAME，52056 亚琛，德国 2 中东技术大学 (METU) 物理系，06800 安卡拉，土耳其 3 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、萨瓦大学勃朗峰分校、CNRS、LAPP-IN2P3，74000 安纳西，法国 4 北京航空航天大学 (BUAA)，北京，100191，中国 5 中国科学院电工研究所，北京，100190，中国 6 中国科学院高能物理研究所，北京，100049，中国 7 中国科学院大学 (UCAS)，北京，100049，中国 8 INFN Sezione di Bologna，40126 博洛尼亚，意大利 9 博洛尼亚大学，40126意大利博洛尼亚 10 麻省理工学院 (MIT)，美国马萨诸塞州剑桥 02139 11 马里兰大学东西方空间科学中心，美国马里兰州帕克城 20742 12 马里兰大学 IPST，美国马里兰州帕克城 20742 13 CHEP，庆北国立大学，韩国大邱 41566 14 CNR – IROE，意大利佛罗伦萨 50125 15 欧洲核子研究中心 (CERN)，瑞士日内瓦 1211 23 16 DPNC，日内瓦大学，瑞士日内瓦 1211 4 17 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，LPSC-IN2P3，法国格勒诺布尔 38000 18 格罗宁根大学卡普坦天文研究所，邮政信箱 800， 9700 AV 格罗宁根, 荷兰
来自一般量子操作的量子芝诺动力学
物理学是一门经常基于近似的科学。从高能物理到量子世界，从相对论到热力学，近似不仅能帮助我们解运动方程，还能降低模型复杂性并集中于重要效应。这种近似的最大成功案例之一是有效的动力学生成器（哈密顿量、林德布拉量），它们可以在量子力学和凝聚态物理学中推导出来。用于推导它们的技术的关键要素是分离不同的时间尺度或能量尺度。最近，在量子技术中，人们采取了一种更积极的方法研究凝聚态物理学和量子力学。通过调整系统参数和设备设计可以逆向设计动力学生成器。这使得我们可以创建有效的生成器，用于许多信息论任务，例如绝热量子计算[1]、油藏工程[2]、量子门[3]等等。绝热量子定理[4,5]是此类近似的关键因素。它利用了慢时间尺度和快时间尺度的明确分离，由于其简单性、优美性和有趣的几何解释，吸引了一代又一代的物理学家。绝热量子定理最初的表述与动力学生成器有关。另一方面，在量子技术中，我们经常处理离散动力学，如固定门和量子映射。在连续描述和离散描述之间进行转换并不总是很简单，有时似乎是不可能的。这种困难在非马尔可夫量子信道中表现得更加明显：这些是物理操作[完全正和迹保持（CPTP）映射[6]]，没有物理（例如林德布拉）生成器[非马尔可夫量子信道不能通过