Theoretical prediction of masses and decay constants of bottomonium and bottom-charm mesons with spin dependent Cornell potential
本文在第一阶微扰理论框架下采用自旋依赖的康奈尔势,准确预测了底夸克偶素和底粲介子的质量谱及衰变性质,通过引入量子色动力学(QCD)跑耦合效应,实现了与实验数据的高度一致,并证明了该框架的有效性。
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本文在第一阶微扰理论框架下采用自旋依赖的康奈尔势,准确预测了底夸克偶素和底粲介子的质量谱及衰变性质,通过引入量子色动力学(QCD)跑耦合效应,实现了与实验数据的高度一致,并证明了该框架的有效性。
本文引入了一种接收器受限的费舍尔信息框架,该框架将状态级灵敏度与信道及读取约束分离,揭示了现实实验因素(如测量误差和校准不确定性)如何从根本上改变量子传感器的性能和最佳工作条件。
本文介绍了设计、实现并积极评估了一种“量子比特优先”的中学课程,该课程利用光偏振和真实的贝尔测试实验,有效地教授量子力学的概念基础与数学形式体系。
本研究表明,在镍薄膜中进行适度铝掺杂(5 wt.%)通过平衡降低的钉扎作用与可控的结构无序,优化了磁晶各向异性和磁化反转,而过度掺杂则通过缺陷主导的钉扎作用和增加的晶格应变导致磁性能退化。
本文提出了一种利用大语言模型对 NIST 数据库中的原子光谱学文献进行分类的自动化框架,该框架在识别元素物种方面实现了高精度,同时强调了细粒度主题代码分配仍是误差的主要来源。
本文提出了一种仿真驱动型框架,用于识别旨在最大化工程正电子基底中纠缠度的最佳耦合系数,并提出了一种具有自适应反馈的原型架构,以在动态扰动下维持该状态。
本文通过将混合高维量子态(qudit states)的有限副本最优克隆问题表述为基于杨图标签(Young-label)转移的凹规划问题,解决了这一长期存在的难题,不仅提供了精确的数值最优解,还证明了渐近克隆器可能会遭受显著的保真度损失,并引入了一种无需半正定规划即可实现近优性能的闭式解“Knothe–Rosenblatt”克隆器。
本文介绍了最优量子测量解码(OQMD),这是一种通过可训练的单比特旋转来优化量子结果到经典标签映射的方法,旨在显著提高多分类准确率,同时避免与双比特 CNOT 门相关的误差和延迟。
本研究提出了一种结合实验光声测量、分子动力学模拟和物理信息神经网络的混合多尺度框架,用于表征多孔硅随掺杂浓度变化的热导率,并推导出一个将纳米级声子力学与宏观热传输特性联系起来的广义解析模型。
本研究利用 SCAPS-1D 数值模拟,通过分析层厚度、掺杂浓度、带隙和缺陷密度对设计的影响,以确定实现高效率的最佳结构参数,从而优化非晶/晶体硅异质结(HIT)太阳能电池的设计。