PRX导读|2024年7月1日-31日

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序言 京师物理公众号本着服务于中国物理学者和物理专业研究生的宗旨，将 PRX 的导读意译为中文。由于水平有限，不免出现一些不准确的地方乃至错译的地方。公众号下方有留言功能，欢迎专家学者通过留言指出不准确或错译的地方，共同提高公众号的服务质量。留言经编辑确认后，会显示在文章下方，供后来浏览者参考。 01 高维数据的层次模型揭示了深度神经网络如何利用其多层来降低数据维度并从有限的一组示例中学习。 How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy Model Francesco Cagnetta, et al. Phys. Rev. X, 14 , 031001 (2024) https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.14.031001 02 使用拉曼边带冷却将捕获的极性分子冷却至其运动基态为设计此类分子的偶极 - 偶极相互作用以处理量子信息奠定了基础。 Raman Sideband Cooling of Molecules in an Optical Tweezer ………………………………