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第一单元-生物医学工程原理
原始人类认为疾病是“来访”，是受到冒犯的神灵或精灵的古怪行为。因此，医疗实践是巫医和男女巫医的领域。然而，即使魔法成为治疗过程不可或缺的一部分，这些早期从业者的崇拜和艺术也从未完全局限于超自然现象。这些人利用他们的自然本能并从经验中学习，发展了一门基于经验法则的原始科学。例如，通过获得和编码某些可靠的实践，草药治疗、接骨、外科手术和助产术得到了发展。正如原始人类通过观察了解到某些植物和谷物可以食用并且可以种植一样，治疗师和巫师观察某些疾病的性质，然后将他们的经验传授给后代。有证据表明，原始治疗师对治疗艺术的兴趣是积极的，而不仅仅是直觉的，他们充当外科医生和工具的使用者。例如，欧洲、亚洲和南美洲各地都收集到了被钻孔者凿孔的头骨。这些孔是用燧石工具从骨头上凿出的，以便进入大脑。虽然人们只能推测这些早期外科手术的目的，但魔法和宗教信仰似乎是最有可能的原因。也许这个手术把邪恶的恶魔从头骨中释放出来，这些恶魔被认为是极度疼痛（如偏头痛）或摔倒在地（如癫痫）的原因。从孔周围骨头的圆边可以看出，这种手术是在活着的病人身上进行的，其中一些病人实际上还活着，这表明骨头在手术后又长出来了。这些幸存者还获得了特殊的神圣地位，因此，在他们死后，他们的头骨碎片被用作护身符来抵御抽搐。从这些开始，医学实践已成为所有人类社会和文化不可或缺的一部分。一些最成功的早期从业者的命运值得关注。
![arxiv：2412.11918v1 [Quant-ph] 2024年12月16日](/simg/e\ed3f2b369bed5135dca7fbf16cfa70d45057deef.webp)
arxiv：2412.11918v1 [Quant-ph] 2024年12月16日
从量子场的真空状态收集量子资源是相对论量子信息中的一个核心话题。尽管存在一些从量子真空中收集纠缠的建议，但对其他量子资源的关注较少，例如非稳定器，通常被称为魔法，并被稳定器rényi熵（SRE）量化。在这项工作中，我们展示了如何使用Minkowski Spacetime中加速的Unruh-Dewitt探测器从无质量场的真空状态收集SRE。特别是，可以收获特定的非本地形式的SRE，而SRE无法通过本地操作擦除。我们通过对CHSH不平等的分析来结束工作：除非已经存在这些资源，否则不能从量子领域提取违规行为。
随机电路中纠缠复杂性的转变
纠缠是量子力学的决定性特征。二分纠缠以冯·诺依曼熵为特征。然而，纠缠不仅仅用数字来描述，它还以其复杂程度为特征。纠缠的复杂性是量子混沌开始、纠缠谱统计的普遍分布、解缠算法的难度和未知随机电路的量子机器学习以及普遍的时间纠缠涨落的根源。在本文中，我们用数字方式展示了如何通过在随机 Clifford 电路中掺杂 T 门来实现从简单纠缠模式到通用复杂模式的转变。这项工作表明，量子复杂性和复杂纠缠源于纠缠和非稳定器资源的结合，也称为魔法。
对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。
高维量子计算
[1] d 级系统中的增强容错量子计算，ET Campbell，Phys. Rev. Lett. 113，230501 (2014)。[2] 使用量子 Reed-Muller 码在所有素数维度中进行魔法状态蒸馏，ET Campbell 等人，Phys. Rev. X 2，041021 (2012)。[3] 来自绝对最大纠缠态的最佳量子纠错码，Z. Raissi 等人，J. Phys. A: Math. Theor. 51 075301 (2018) [4] 通过 qutrits 对量子电路进行渐近改进，P. Gokhale 等人，ISCA '19，554–566 (2019)。 [5] 大约瑟夫森结量子比特中的拉比振荡，JM Martinis 等人，Phys. Rev. Lett. 89, 117901 (2002)。
量子神经网络的评论：方法，模型，困境
摘要 - 量子计算机硬件的快速开发为实现QNN奠定了硬件基础。由于量子特性，与经典相比，QNN显示出更高的存储容量和计算效率。本文将从三个部分中回顾过去六年中QNN的开发：实施方法，量子电路模型和面临的困难。在第一部分中，实现方法主要是指用于构建QNN模型（例如VQA）的某些非衍生算法和理论框架。第二部分引入了QNN的几个量子电路模型，包括QBM，QCVNN等。第三部分描述了目前遇到的一些主要困难问题。简而言之，这个领域仍处于探索阶段，充满了魔法和实践意义。
扭曲角驱动的电子结构的扭曲双层的演变
图1 |在紧张的扭曲的双层石墨烯设备中，隧道光谱的演变具有连续变化的扭曲天使，跨越了多个魔法角度。a，样本示意图。tbg堆叠在HBN底物上，而在STM尖端和TBG之间的偏置电压V B通过石墨电极应用。底部显示了三种类型的堆叠配置（AA，AB和DW）。b，TBG上的大面积的STM地形图，由两个图像（200 nm×200 nm和100 nm×100 nm，偏置电压v B = -800 mV，隧道电流I T = 20 PA），未锁定的黄色盒子标记了研究区域，而黑点则表示扩展区域（见图。S1用于整个研究区域）。c，莫伊尔三角波长及其相应计算的扭曲角。左图是b中的黄色虚线盒中的区域。B和C中的两个红色三角形对应于同一位置。l 1，l 2，l 3定义为每个Moiré三角形的三个边的长度，这些长度绘制在右图中。每个Moiré三角形的相应计算的扭曲角和应变值显示在右Y轴上。d，七个AA站点中心的隧道光谱，在c中以红点为标志。魔法角度为红色。e，d i /d v colormap沿着C，AA，AB，DW，BA和AA站点的橙色虚线采集。e的上面板详细指示了虚线的路由。f，d i /d v colormap沿C中的箭头白色虚线采集，其中还标记了七个AA位点的位置。设定点：d -f，v s = -200 mV，i t = 200 pa。