XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全息
贡献报告-Indico Global
在此演示文稿中，我将激励和构建受强磁场的手性血浆的流体动力描述。这样的描述可以应用于夸克Gluon等离子体或天体物理等离子体。kubo公式，该公式将22个传输系数与特定相关函数相关联。在这些运输系数中，8是新颖的。已知的传输系数，例如大厅的粘度和霍尔电导率，现在分为两个，一个纵向和一个横向到磁场。我们通过计算特定全息模型中的所有传输系数来成功检查有效性检查。在这种全息双重的双重化学潜力下，出现了量子临界点。我们计算纠缠端的纠缠熵，并在此临界点附近猜测一个C功能，最终针对量子关键转运的理论描述。通过凝结物理学的实验可访问的系统显示这些特征是Weyl Semimetals。
![arxiv：2502.07366v1 [stat.me] 2025年2月11日](/simg/8\89b2f180849147a459f426aef53f9e4f9cb4c95f.webp)
arxiv：2502.07366v1 [stat.me] 2025年2月11日
holobiont由宿主有机体及其微生物群组成。在动物育种的背景下，因为可以将Holobiont视为选择运行的单个单元，因此将微生物群数据整合到基因组预测模型中可能是改善表型和遗传值的预测的有希望的方法。尽管如此，全息型跨代数据很少来解决这一假设，因此填补了这一空白，我们提出了一个新的仿真框架。我们的方法是基于跨代全息素模型的模拟器（RITHMS）的R实现，是一个开源软件包，它在MOBPS软件包上构建，并结合了微生物群的独特特征，尤其是垂直和水平传输以及由于环境和宿主基因的调制。此外，Rithms可以考虑各种选择策略，并且适合不同的遗传体系结构。我们在各种情况下使用RITHM模拟了跨代全息学数据，改变了遗传力，微生物性和微生物群。我们发现，模拟数据准确地反映了预期特征，特别是基于微生物多样性指标，分类单元之间的相关性，垂直和水平传播的调节，对环境效应的响应以及根据选择策略的演变的演变。我们的结果支持我们的仿真框架的相关性，并说明了其在构建选择指数平衡遗传增益和微生物多样性的可能用途。RITHMS是一种高级，灵活的工具，用于生成跨代全息素数据，该数据结合了遗传学，微生物群和环境之间的复杂相互作用。
JHEP01(2025)025
摘要：我们在机器学习框架内研究了从量子纠缠中产生的 AdS 黑洞时空的体积重建。利用神经常微分方程和蒙特卡罗积分，我们开发了一种针对连续训练函数量身定制的方法，以从纠缠熵数据中提取一般各向同性体积度量。为了验证我们的方法，我们首先将我们的机器学习算法应用于从 Gubser-Rocha 和超导体模型中得到的全息纠缠熵数据，这些模型是全息中强耦合物质的代表性模型。我们的算法成功地从这些数据中提取了相应的体积度量。此外，我们通过使用半填充费米子紧束缚链的纠缠熵数据将我们的方法扩展到多体系统，以临界一维系统为例，并得出相关的体积度量。我们发现紧束缚链和 Gubser-Rocha 模型的度量相似。我们推测这种相似性是由于这些模型的金属性质。
强场Qed
摘要：Sachdev-Ye-Kitaev（Syk）模型是一个具有随机相互作用和强烈混乱动力学的N Majorana费物的系统，在低能量时，它可以接受全息二重描述，作为二维Jackiw-Teititelboim。因此，SYK模型提供了一种量子重力的玩具模型，该模型可能可行，可以使用近期量子硬件进行模拟。以减少这种模拟所需的资源的目的为动机，我们研究了SYK模型的稀疏版本，其中相互作用项被概率1 -p删除。具体而言，我们按数值计算光谱形式（SFF，Hamiltonian的特征值对相关函数的傅立叶变换）和最接近的邻居特征值间隙比R（表征连续特征值之间间隙的分布）。我们发现，当p大于过渡值p 1（缩放为1 /n 3）时，SFF和r均与完整的非扩展模型所获得的值匹配，并且具有随机矩阵理论（RMT）的期望。但对于p 低于较小的p 2，它也比例为1 /n 3，甚至连续特征值的间距与RMT值不同，这表明了光谱刚度的完全分解。 我们的结果对使用传送不忠作为损失函数获得的非常稀疏的SYK模型的全息解释提出了怀疑。低于较小的p 2，它也比例为1 /n 3，甚至连续特征值的间距与RMT值不同，这表明了光谱刚度的完全分解。我们的结果对使用传送不忠作为损失函数获得的非常稀疏的SYK模型的全息解释提出了怀疑。
doi：10.29026/oes.2023.220023深度学习辅助变异性希尔伯特定量阶段成像
我们提出了一个针对相对低载体频率全息图的高准确伪像的单帧数字全息相位解调方案 - 深度学习辅助变异性希尔伯特·希尔伯特定量相成像（DL-VHQPI）。该方法将传统的深神经网络纳入完整的物理模型，利用残留补偿的想法可靠，可靠地恢复测试对象的定量相信息。它可以在略有非轴数数字全息系统下显着拟合频谱重叠引起的相伪影。与常规的端到端网络（无物理模型）相比，所提出的方法可以在维护成像质量和模型概括的同时减少数据集大小。DL-VHQPI通过Numerical Simulation进行定量研究。活细胞实验旨在证明该方法在生物学研究中的实用性。深度学习辅助物理模型的拟议思想可能扩展到各种计算成像技术。
机器学习和纠缠熵
摘要：我们研究了广告的批量重建，即在机器学习框架内的量子纠缠中的黑洞时空的范围。利用神经普通微分方程与蒙特 - 卡洛整合在一起，我们开发了一种用于连续训练功能的方法，以从纠缠熵数据中提取一般的各向同性大量指标。为了验证我们的方法，我们首先将机器学习算法应用于全息括号熵数据，这些数据来自Gubser-Rocha和超导体模型，这些模型是全息图中强耦合问题的代表性模型。我们的算法从这些数据中成功提取了相应的大量指标。此外，我们通过在半填充的费米子紧密结合链中采用纠缠熵数据将方法扩展到多体系统，并示例关键的一维系统并得出相关的散装度量。我们发现，紧密结合链和Gubser-Rocha模型的指标相似。我们推测这种相似性是由于这些模型的金属属性所致。
从量子信息到黑洞再到量子计算的复杂性
摘要 量子计算复杂度估计了从基本操作构建量子态的难度，这是量子计算中最重要的问题。令人惊讶的是，这个量也可以用来研究一个完全不同的物理问题——黑洞内部的信息处理。量子计算复杂度被建议作为全息词典中的一个新条目，它扩展了几何和信息之间的联系，并解决了黑洞内部为什么会长时间增长的难题。在这篇教学评论中，我们介绍了尼尔森倡导的几何复杂性方法，并展示了如何使用它来定义一般量子系统的复杂性；特别是，我们关注 QFT 中的高斯态（纯态和混合态）以及某些类的 CFT 态。然后，我们提出了全息对应中与引力量的推测关系，并讨论了几个测试了不同版本猜想的例子。我们强调了混沌系统中的复杂性、混沌和混乱之间的关系。最后，我们讨论了未解决的问题和未来发展方向。本文是为 EPJ-C Frontiers in Holographic Duality 特刊撰写的。
从量子信息到黑洞
摘要 量子计算复杂度估计了从基本操作构建量子态的难度，这是量子计算中最重要的问题。令人惊讶的是，这个量也可以用来研究一个完全不同的物理问题——黑洞内部的信息处理。量子计算复杂度被建议作为全息词典中的一个新条目，它扩展了几何和信息之间的联系，并解决了黑洞内部为什么会长时间增长的难题。在这篇教学评论中，我们介绍了尼尔森倡导的几何复杂性方法，并展示了如何使用它来定义一般量子系统的复杂性；特别是，我们关注 QFT 中的高斯态（纯态和混合态）以及某些类的 CFT 态。然后，我们提出了全息对应中与引力量的推测关系，并讨论了几个测试了不同版本猜想的例子。我们强调了混沌系统中的复杂性、混沌和混乱之间的关系。最后，我们讨论了未解决的问题和未来发展方向。本文是为 EPJ-C Frontiers in Holographic Duality 特刊撰写的。
全息摄影（C004516）
理论物理学中尚未解决的主要问题之一是将粒子物理学的标准模型与爱因斯坦的引力理论统一起来。与此密切相关的另一个问题是黑洞的微观量子描述。根据贝肯斯坦著名的公式，黑洞的经典熵等于其视界的表面积（以普朗克单位表示）。在量子描述中，该熵应与黑洞不同量子态数量的对数成正比。由于黑洞熵的尺度与边界面积而非体积相似，因此这表明黑洞具有全息描述。马尔达西那的 AdS/CFT 猜想是该方向的重大突破，它将 D 维的经典引力系统与 D-1 维的强耦合规范理论联系起来。这种全息规范-引力对偶性激发了一种全新的统一问题和相关黑洞量子物理学方法。本课程通过量子多体系统、量子场论和量子信息科学的视角，提供基于问题解决的全息术简介。其目的是加深对理论物理学中最重要的发展之一的基础知识的理解，并提高研究技能。