.Challenging Traditional Theories – Physicists Develop New Method To Quantify Quantum Entanglement
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.Challenging Traditional Theories – Physicists Develop New Method To Quantify Quantum Entanglement
도전적인 전통 이론 – 물리학자들은 양자 얽힘을 정량화하는 새로운 방법을 개발합니다
주제:녹채양자 컴퓨팅양자 물리학상파울루 연구 재단 작성자: 상파울루 연구재단, 2024년 2월 20일 양자 입자 얽힘 개념 그림
상파울루 주립대학교 연구원들은 양자 얽힘을 정량화하는 새로운 방법을 개발하여 기존 이론에 도전하고 잠재적으로 양자 컴퓨팅을 발전시켰습니다. 이 연구는 처리 능력을 향상시키는 데 있어 얽힘의 중요성을 강조하고 기존 컴퓨팅의 한계에 대한 통찰력을 제공하며 Google 및 IBM과 같은 회사가 주도하는 양자 기술의 급속한 발전을 강조합니다.
-얽힘은 양자 물리학의 기본 원리이자 양자 컴퓨팅의 효율성을 결정하는 중요한 요소입니다. 얽힘은 둘 이상의 시스템이 양자 상태를 별도로 설명할 수 없는 방식으로 상호 연결되는 양자 물리학의 현상입니다. 시스템이 상호작용하고 얽히면 강한 상관관계가 나타납니다. 얽힘 정도가 양자 컴퓨터의 최적화와 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이 개념은 양자 컴퓨팅 에 매우 중요합니다 .
-시스템이 얽힐수록 양자컴퓨터의 성능은 좋아진다. 브라질 리오클라로에 있는 상파울루 주립대학교 지구과학 및 정밀과학 연구소(IGCE-UNESP) 물리학과 소속 연구원들이 실시한 연구에서 얽힘을 정량화하는 새로운 방법과 최대화 조건을 테스트했습니다. 응용 분야에는 양자 컴퓨터 구성 최적화가 포함됩니다. 연구에 관한 기사는 Physical Review B 에 Letter로 게재되었습니다 . Hellmann-Feynman 정리 분석 이 연구는 헬만-파인만 정리가 특정 조건에서 어떻게 분해되는지를 보여주었습니다.
-이 정리는 제어 매개변수에 대한 시스템 자체 에너지의 의존성을 설명하며 양자 화학에서 입자 물리학에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되는 양자 역학의 핵심 부분입니다. “간단히 말하면, 우리는 유한 온도와 양자 임계점을 탐색하기 위해 열역학에서 널리 사용되는 Grüneisen 매개변수의 양자 아날로그를 제안합니다. 우리 제안에서 양자 Grüneisen 매개변수는 자기장 또는 특정 수준의 압력일 수 있는 제어 매개변수와 관련하여 얽힘 또는 폰 노이만 엔트로피를 정량화합니다.” 기사의 마지막 저자인 Valdeci Mariano de Souza IGCE-UNESP의 한 교수는 Agência FAPESP에 말했습니다. "우리의 제안을 사용하여 우리는 양자 임계점 부근에서 얽힘이 최대화되고 헬만-파인만 정리가 임계점에서 분해된다는 것을 입증했습니다."
Souza의 경우 이 결과는 물리학의 기초 연구에 기여하고 양자 컴퓨팅에도 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 인텔 공동 창업자인 고든 무어(Gordon Moore)는 기존 컴퓨터에 사용되는 트랜지스터의 수가 2년마다 두 배로 늘어날 것이라는 1965년 예측을 회상하며, 이러한 고전적 컴퓨터 성능의 급속한 성장은 지속될 수 없지만 최근의 기술 발전으로 양자 컴퓨팅이 비약적으로 발전할 수 있게 되었다고 말했습니다. , Google 및 IBM과 같은 거대 기업이 선두에 있습니다. “기존 컴퓨팅에서는 정보를 처리하기 위해 0과 1로 표현되는 이진 언어가 사용됩니다. 그러나 양자 역학은 상태를 중첩하고 처리 능력을 크게 증가시킵니다. 따라서 양자얽힘 연구에 대한 관심이 높아지고 있다”고 설명했다.
참고: Lucas Squillante, Luciano S. Ricco, Aniekan Magnus Ukpong, Roberto E. Lagos-Monaco, Antonio C. Seridonio 및 Mariano de Souza의 "얽힘 나침반으로서의 Grüneisen 매개변수 및 Hellmann-Feynman 정리의 분석", 6 2023년 10월, 물리적 검토 B DOI: 10.1103/PhysRevB.108.L140403 이 연구는 Souza가 제안하고 설계했으며, 그가 지도하는 박사후 연구원인 Lucas Squillante가 중요한 기여를 했습니다. 다른 공동 작업자로는 Antonio Seridonio(UNESP Ilha Solteira), Roberto Lagos-Monaco(UNESP Rio Claro), Luciano Ricco(아이슬란드 대학교), Aniekan Magnus Ukpong(남아프리카 공화국 KwaZulu-Natal 대학교)이 있었습니다. 기사 작성으로 이어지는 연구는 프로젝트 11/22050-4 및 18/09413-0 을 통해 FAPESP의 지원을 받았습니다 .
메모 2402211002 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
대기나 해양의 온도 k가 동시에 1도 상승하거나 내려가면 자연 생태계에 막대한 영향을 준다고 한다. 격자내에 mser 개체가 각자가 가진 부분적인 유효특성의 k에 조절이 필요할 수 있다. 그래서 qpeoms.value에는 수많는 부분적 k와의 얽힘이 상호작용의 변수를 만드는 bar의 존재가 있다.
Example 1.
000300=3 qoms
110001
002001
101001
120000
000030
Example 2.
111011
001110
110110
010110
001111
111101
Example 1.qms. 얽힘의 변수 bar 구조식은 다음과 같다.
variable bar of entanglement/vixer.c'8.2,c'1.1
C'8.2/a5.1,b1.1
C'1.1/b4.1,a7.1
중요한 사실은
그리고 variable bar of entanglement 샘플1. 내부에 생성과 소멸을 샘플2와 합집합에서 드러난다. 여기서 합집합 얽힘의 표면이 동질의 매끄러운 표면의 모습을 보여준다. 허허.
-Entanglement is a fundamental principle of quantum physics and an important factor in determining the efficiency of quantum computing. Entanglement is a phenomenon in quantum physics where two or more systems are interconnected in a way that their quantum states cannot be described separately. When systems interact and become entangled, strong correlations emerge. This concept is very important for quantum computing because the degree of entanglement directly affects the optimization and efficiency of quantum computers.
-The more entangled the system, the better the performance of the quantum computer. A study conducted by researchers from the Department of Physics at the Institute of Geosciences and Exact Sciences (IGCE-UNESP) of the State University of São Paulo in Rio Claro, Brazil, tested a new method for quantifying entanglement and a maximization condition. Applications include optimizing quantum computer configurations. An article about the study was published as a Letter in Physical Review B. Analysis of the Hellmann-Feynman theorem This study showed how the Hellmann-Feynman theorem decomposes under certain conditions.
-This theorem describes the dependence of a system's own energy on its control parameters and is a core part of quantum mechanics, used in a variety of fields from quantum chemistry to particle physics. “Simply put, we propose a quantum analog of the Grüneisen parameter, widely used in thermodynamics, to explore finite temperatures and quantum critical points. In our proposal, the quantum Grüneisen parameter quantifies the entanglement or von Neumann entropy with respect to a controlling parameter, which can be a magnetic field or a certain level of pressure.” The last author of the article, Valdeci Mariano de Souza, a professor at IGCE-UNESP, told Agência FAPESP. “Using our proposal, we demonstrate that entanglement is maximized near the quantum critical point and that the Hellman-Feynman theorem decomposes at the critical point.”
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Memo 2402211002 My thought experiment qpeoms storytelling
It is said that if the temperature k of the atmosphere or ocean rises or falls by 1 degree at the same time, it will have a huge impact on the natural ecosystem. It may be necessary to adjust the k of the partial effective characteristics of each mser entity in the grid. So in qpeoms.value there is the presence of bar whose entanglement with numerous partial k creates a variable of interaction.
Example 1.
000300=3 qoms
110001
002001
101001
120000
000030
Example 2.
111011
001110
110110
010110
001111
111101
Example 1.qms. The structural formula of the variable bar of entanglement is as follows.
variable bar of entanglement/vixer.c'8.2,c'1.1
C'8.2/a5.1,b1.1
C'1.1/b4.1,a7.1
The important thing is
And variable bar of entanglement sample 1. Internal creation and destruction are revealed in the union with sample 2. Here, the surface of the combined entanglement shows the appearance of a homogeneous smooth surface. haha.
.The modeling and simulation of self-organized intracellular twisters in the Drosophila oocyte
Drosophila 난 모세포의 자체 조직 세포 내 트위스터 모델링 및 시뮬레이션
잉그리드 파델리(Ingrid Fadelli), Phys.org 시뮬레이션 소프트웨어 SkellySim을 사용하여 전산 생물학 센터(Flatiron Institute)에서 시뮬레이션을 수행했습니다. 크레딧: Dutta 외 FEBRUARY 21, 2024
세포질 흐름은 살아있는 세포 내부의 세포질(즉, 세포 내부의 젤라틴 액체)의 대규모 운동입니다. 다양한 세포내 과정을 조절하는 것으로 알려진 이 흐름은 세포 발달의 다양한 단계에서 다양한 세포 유형에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 다양한 유형의 세포질 흐름을 조사하고 모델링하면 특정 유형의 세포에서 이러한 흐름이 어떻게 나타나는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거 연구에서는 주로 확산이 너무 느려서 유기체가 수행하는 데 필요한 생물학적 과정(예: 난자, 배아 또는 대형 식물 세포의 발달)을 활성화할 수 없다고 주장되는 대형 세포의 스트리밍 세포질 흐름을 주로 조사했습니다.
이러한 느린 확산의 결과로 흐름은 세포 구성요소의 더 빠른 분포를 가능하게 합니다. 예를 들어, 초기 파리 난모세포(즉, 발달 중인 난세포)에서는 세포질 흐름이 무작위로 나타나는 반면, 난모세포가 더 큰 발달 후기 단계에서는 대규모 및 회전형으로 나타날 수 있습니다. Flatiron Institute의 연구원들은 이전 연구를 바탕으로 최근 유체역학적으로 결합된 변형 가능한 섬유로 구성된 시스템에서 자가 조직화된 세포질 흐름을 연구하는 데 사용할 수 있는 다목적 모델링 전략을 도입했습니다.
Nature Physics 에 소개되고 프린스턴 대학과 노스웨스턴 대학의 과학자들과 협력하여 소개된 이 모델은 자가 조직화된 세포질 흐름에 대한 통찰력을 수집하기 위해 초파리(즉, 초파리) 난모세포에 대한 실험에서 수집된 데이터와 결합되었습니다. "나는 한동안 생물학적 활성 물질, 세포내 역학, 복합 유체의 일반적인 영역에서 연구해 왔습니다."라고 논문의 공동 저자인 Michael J. Shelley가 Phys.org에 말했습니다.
"최근 논문에서 다룬 문제는 제가 정말 좋아하는 모든 영역을 결합한 것입니다. "나는 내 친구 Ray Goldstein으로부터 난모세포의 흐름에 관한 이 특별한 문제에 대해 배웠고 Flatiron 동료 David Stein과의 이전 작업이 난모세포 문제에 대한 무언가를 이해하는 데 적용될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 실제로 그랬고 David와 나는 Ray와 함께 작업했습니다. 케임브리지에 있는 그의 동료들은 최초의 매우 간단한 2D 모델을 개발했습니다 ." 해당 연구는 2021년 Physical Review Letters 에 게재되었습니다 .
Flatiron Institute의 연구원들은 이전에 세포 세포골격의 중심 요소인 견고한 생체 고분자인 움직이는 미세소관의 유체역학을 연구하기 위한 다양한 도구를 개발했습니다. Shelley, Stein 및 동료인 Reza Farhadifar, Sayantan Dutta 및 Stas Shvartsman은 이러한 수치 도구를 사용하여 3D 세포에서 자가 조직화된 세포질 흐름의 시작을 연구할 계획이었습니다.
Shelley는 "최근 연구의 주요 목적은 실험적 관찰을 설명하고 예측에 도움이 될 수 있는 미세소관, 분자 모터 및 세포질만을 호출하는 최소한의 모델을 제공하는 것이었습니다."라고 설명했습니다. Shelley와 그의 동료들이 수행한 최근 연구는 물리학과 수학적 이론을 실험 결과와 결합했습니다. 연구자들은 초파리 난모세포에서 자가 조직화된 세포질 흐름을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있는 모델을 만드는 것부터 시작했습니다.
Shelley는 “우리는 분자 모터가 미세소관 위에서 움직일 때 발생하는 응력에 대한 수학적 모델을 작성했습니다 .”라고 말했습니다. "이 모델은 부하가 가해질 때 미세소관이 구부러질 수 있도록 하고, 다른 미세소관의 굽힘에 영향을 미치는 굽힘이 세포질을 이동하도록 허용해야 합니다.
다음으로 SkellySim이라는 고품질 소프트웨어를 사용하여 수천 가지를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 미세소관은 집합적으로 구부러질 때 유체를 집합적으로 밀어서 상호작용합니다."
https://scx2.b-cdn.net/gfx/video/2024/the-modeling-and-simul.mp4
매개변수 p̅=15 및 σ̅=45(사례 II)를 사용한 시뮬레이션에 대한 단면 보기에서 구의 내부 표면에 고정된 미세소관 구성의 시간 경과 . 타임스탬프는 단일 미세소관의 이완 시간으로 정규화된 시간을 보여줍니다. 출처: 자연 물리학 (2024). DOI: 10.1038/s41567-023-02372-1
모델을 개발하고 시뮬레이션을 실행한 후 Shelley와 그의 동료들은 초파리 난모세포에 대한 실험을 수행했습니다. 첫째, 그들은 광학 현미경을 사용하여 발달 중인 난세포의 세포질 운동을 조사한 다음 입자 이미징 속도계를 사용하여 수집한 데이터를 분석하여 세포질 속도 장을 재구성했습니다. "우리의 논문은 아주 적은 수의 구성 요소(예: 미세소관, 모터)의 상호 작용을 통해 어떻게 대규모 수송 시스템(예: 스트리밍 흐름 )이 세포에서 나타날 수 있는지 에 대한 명확한 예를 제공합니다. 및 세포질)"이라고 Shelley는 말했습니다. "아름다움은 견고성에 있습니다.
모델을 제어하는 매개변수 공간의 큰 부분에서 시스템은 단지 트위스터를 형성하기를 원합니다. 이것은 작업을 수행하기 위한 생물학적 자기 조직의 훌륭한 예라고 생각합니다." 특히, 연구진은 그들의 모델을 사용하여 세포 모양이 트위스터 방향에 미치는 영향을 예측할 수도 있었습니다. 그들의 예측은 초파리 난모세포의 세포질 흐름 역학이 엄청나게 복잡할 수 있지만 궁극적으로는 단순한 최종 상태(즉, 트위스터)를 초래한다는 것을 시사합니다. Shelley와 그의 동료들이 수집한 발견은 곧 세포질 흐름, 특히 이 단순한 트위스터 상태에 초점을 맞춘 추가 탐사를 위한 길을 열었습니다.
이는 생물학적 세포의 중요한 과정을 뒷받침하는 물리학에 대한 흥미롭고 새로운 발견으로 이어질 수 있습니다. Shelley는 “이 연구는 고성능 컴퓨팅 과 최신 알고리즘이 생물물리학적 현상을 이해하는 데 가져올 수 있는 힘을 보여주었습니다 .”라고 덧붙였습니다. "다음 연구에서 우리는 이러한 트위스터 흐름이 셀 전체에서 구성 요소를 혼합하거나 한 지점에서 다른 지점으로 전달하는 방법을 탐색할 계획입니다. "난모세포 내에는 고리관을 통한 것과 같은 매우 흥미로운 다른 수송 시스템이 있습니다. 저는 일반적으로 세포 작업을 수행하기 위해 세포 세포골격이 자체적으로 조직되는 다양한 방식에 관심이 있습니다."
추가 정보: Sayantan Dutta 외, 자기 조직화된 세포내 트위스터, 자연 물리학 (2024). DOI: 10.1038/s41567-023-02372-1 저널 정보: Nature Physics , Physical Review Letters
https://phys.org/news/2024-02-simulation-intracellular-twisters-drosophila-oocyte.html
메모 2402220525 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
나는 때때로 qpeoms이론이 생물학적 현상을 설명할 수 있을까 궁금했다. 드디어 과학뉴스를 찾았다. 원c과 선l을 결합a과 분리b의 단위로 유체이동을 가능케하는 통로와 이동하는 통로가 자유자재로 시뮬레이션화되는 과정이 상상된다. 허허.
원c_ircle과 선l_ine은 결합a과 분리b를 통해 구조화된 큰 원통형biga에 구조화c(ac) 난모세포와 이동가능한 분리로 선l은 다리역할과 원c은 이동 가능한 구체 형식을 가진 작아진 a1c을 msbase내부에서 세포질을 생물학적으로 이동시킨다.
이는 미세소관(ac)는 집합적으로 구부러질 때, biga내부에 고정된 a구체의 흔들림이나 회전으로 거대한 유체를 집합적으로 밀어서 유체와 clab가 마치 oser처럼 msbase와 생물학적으로 거대화된 물체형상(신체 형성)에 상호작용하는 현상의 설명을 가능케한다. 허허.
Source 1.
Cytoplasmic flow is the large-scale movement of the cytoplasm (i.e., the gelatinous fluid inside the cell) inside living cells. This flow, known to regulate a variety of intracellular processes, can vary significantly across different cell types at different stages of cell development. Investigating and modeling different types of cytoplasmic flows can help us understand how these flows manifest in specific types of cells.
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Memo 2402220525 My thought experiment qpeoms storytelling
I sometimes wondered if qpeoms theory could explain biological phenomena. I finally found science news. A process of freely simulating the passages that enable fluid movement and moving passages as a unit of unit a and separation b of circle c and line l is imagined. haha.
Circle c_ircle and line l_ine are structured in a large cylindrical biga structured through combination a and separation b, with structured c(ac) oocyte and movable separation, line l acts as a bridge and circle c forms a smaller a1c in the form of a movable sphere. Biologically moves cytoplasm within msbase.
This means that when microtubules (ac) are collectively bent, they collectively push a huge fluid by the shaking or rotation of the a sphere fixed inside the biga, so that the fluid and the clab form a biologically large object shape (body shape) with msbase like an oser. It makes it possible to explain phenomena that interact with each other. haha.
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