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解决悖论：AdS/CFT 和黑洞信息丢失
本报告回顾了通过 AdS/CFT 对偶的视角理解黑洞动力学和解决黑洞信息悖论的最新进展。从黑洞蒸发和信息的考虑介绍了悖论的起源。回顾了 AdS/CFT 对偶的主要原理，其动机是弦理论中对偶的起源以及 AdS 时空中的标量动力学。应用 AdS/CFT 对偶的全息原理将非引力量子理论转化为高维引力理论，计算蒸发黑洞的霍金辐射的纠缠熵以显示是否遵循幺正佩奇曲线。最后，利用对量子极值曲面演化的最新见解来测试 AdS 2 中的黑洞辐射系统是否遵循幺正性。
量子强宇宙审查和黑洞蒸发
辐射。然而，这种辐射只取决于黑洞的几何特性，完全由其质量、电荷和角动量表征，而不取决于最初形成黑洞或进入黑洞的物质的细节。详情见图1。在图1所示的黑洞蒸发过程中，I − 处的初始纯内态（例如，在形成黑洞的下落物质的经典配置周围“达到峰值”的相干内态）与 I + 处的最终外态是酉不等价的，后者必然是混合的，因为 I + 不是蒸发前区域的柯西曲面，这一点在过去已经多次被争论过（例如参见 [ 4 ]）。这就是黑洞信息丢失之谜，简洁地表述为在半经典蒸发图中，最初的蒸发前纯态可以演化为蒸发后混合态的情况。因此，量子决定论似乎失败了（大致称为信息丢失——我们将继续使用这个术语）。有多种方法可以缓解或解决这个难题，但这些方法都不是定论。例如，请参阅[3-6]中的一些有趣的观点和历史记载。我们的目的是论证，与通常的民间传说相反，标准的半经典论证不会导致信息丢失。相反，有强有力的证据表明，量子强宇宙审查似乎阻止了对蒸发最后阶段的真正半经典描述。此外，我们认为，如果从表面上看，半经典引力表明最终奇点的形成，而不是图 1 中的柯西视界，并且没有
加扰和量子隐形传态
摘要 加扰是一个由黑洞中的信息丢失问题引入的概念。本文我们从纯量子信息论的角度讨论了加扰的影响，而不考虑信息丢失问题。我们引入了用于量子隐形传态的7量子电路。结果表明，如果使用最大加扰幺正，隐形传态可以是完美的。由此我们推测“加扰的数量与隐形传态的保真度成正比”。为了证实这一猜想，我们引入了θ相关的部分加扰幺正，当θ = 0和θ = π/ 2时，它分别退化为无加扰和最大加扰。然后，我们利用qiskit（版本0.36.2）和7量子比特真实量子计算机ibm_oslo，以分析和数值方式计算平均保真度。最后，我们表明我们的猜想可能是正确的，也可能是错误的，这取决于贝尔测量的量子比特的选择。
黑洞蒸发的简单全息模型
摘要：最近有几篇论文表明，纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而，这些论文的分析有一个相当令人费解的特点：所有计算都是使用体动力学进行的，而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学，但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案？在本文中，我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解，其中霍金辐射的类似物按预期净化自身，这种净化由纠缠楔分析重现。此外，光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释：与迄今为止提出的模型不同，这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的：它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中，都无需考虑体积量子校正：经典极值表面足以完成这项工作。我们认为，我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比，但我们也强调，任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
黑洞蒸发的简单全息模型
摘要：最近有几篇论文表明，纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而，这些论文的分析有一个相当令人费解的特点：所有计算都是使用体动力学进行的，而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学，但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案？在本文中，我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解，其中霍金辐射的类似物按预期净化自身，这种净化由纠缠楔分析重现。此外，光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释：与迄今为止提出的模型不同，这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的：它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中，都无需考虑体积量子校正：经典极值表面足以完成这项工作。我们认为，我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比，但我们也强调，任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
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是什么：●信息丢失或对象本身的丢失或丢失对象：放错东西，丢失其文书工作，忘记了为什么它有价值的，偶然的处置，数字格式，数字格式变得过时●您的收藏越大，您的收藏越越大，跟踪一切的难度就越大。传家宝要记住为什么它们对您和您的家人很重要●在数字化之后不要把事情扔掉
HC20/HC50 HC25/HC55 弹簧夹
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