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量子多体的物理几何方法...
在本文中，我们讨论了以下主题：第2节：Hunziker-Van Winter-Zhislin（HVZ）定理（热身）。第3节：本征functions的指数下降。第4节：约束状态的数量。短距离系统和负离子。第5节：非常负离子的不存在。在教派中。2-4，我们提供了已知结果的简化证明，而宗教的结果。5是新的。请注意，Ruskai [r]较早，独立地获得了相似但稍弱的结果（即负离子的基态能量从下方界定为1）。所有必要的定义均在各宗派中给出。1，其中一些技术结果被纳入附录。对相关结果和扩展的讨论在本文末尾的标题“备注”下进行。最后，我们承认，据估计，无论价格如何，我们总是赞成捷径。可能会改进我们使用的许多估计值以给出身体上有趣的结果。该论文的公告出现在[S3]中。
大脑可以表示为双曲几何吗？
具有 3-D 双曲空间 H 3 。当 h eff = nh 0 时，任何携带暗物质的系统的磁体 (MB) 都提供了任何系统的表示（反之亦然）。MB 能否提供这种表示，作为因果菱形 (cd) 的 3-D 双曲面的镶嵌，定义为 M 4 的未来和过去定向光锥的交点？由 SL (2, Z) 的子群或其用代数整数替换 Z 的泛化标记的镶嵌点将由其统计特性决定。H 3 处神经元磁像的位置将定义 H 3 的镶嵌。镶嵌可以映射到庞加莱盘的模拟 - 庞加莱球 - 表示为未来光锥的 t = T 快照（t 是线性闵可夫斯基时间）。t = T 之后，神经元系统的大小不会改变。镶嵌可以将认知表征定义为一组离散的时空点，其坐标为可分配给表示 MB 的时空表面的有理数的某种扩展。有人可能会认为 MB 具有更自然的圆柱对称性而不是球对称性，因此也可以考虑在 E 1 × H 2 处使用圆柱表示
物理学家首次测量量子几何
麻省理工学院的物理学家及其同事首次在量子层面测量了固体中电子的几何形状。科学家早就知道如何测量晶体材料中电子的能量和速度，但到目前为止，这些系统的量子几何形状只能从理论上推断，有时甚至根本无法推断。
神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
第20届东亚几何拓扑会议
房间3 13：30–13：50在大道（Kindai University）在同源球的结上纯粹是整容手术和Casson-Walker In-raniant 13：55-14：15 Yuta Nozaki（Yokohama National University Yuta Nozaki（Yokohama National University youkohama National University）中相关渐变元素的元素40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40：40： Tatsumasa Suzuki（Meiji University）关于Pochette手术及其概括14：45-15：05 Seungwon Kim（Sungkyunkwan University）非剪裁，交替的联系，在4孔
grnet：G-PCC压缩的几何恢复...
摘要 - 基于损耗的几何点云压缩（G-PCC）不可避免地会损害点云的几何信息，这在诸如分类等任务等任务中的重新结构和/或误导决策中降低了经验质量（QOE）。为了解决它，这项工作提出了GRNET，以恢复G-PCC压缩大规模点云的几何形状。通过分析原始和G-PCC压缩点云的内容特性，我们将G-PCC失真归因于两个关键因素：点消失和点位移。点云上的可见障碍通常由个体因素或由两个因素施加的超级因素主导，这取决于原始点云的密度。为此，我们采用了两个不同的模型进行坐标重建，称为坐标扩展并分别攻击点消失和位移点。INADDITION，4- byteauxilaryDensitySinformation在BITSTREAM中发出信号，以帮助选择扩展，协调坐标，坐标，或它们的组合。在被送入坐标重建模块中之前，G-PCC压缩点云首次是由用于多尺度信息融合的特征分析模块处理的，其中基于K NN的变压器在每个尺度上都利用了基于K的变压器，以适应邻域几何学的邻域几何学动力学来有效恢复。以MPEG标准化委员会建议的常见测试条件显着提高了G-PCC锚点，并且在各种点云（例如，实心，密度和稀疏的样品）上的最先进方法均超过了最先进的方法。同时，与现有基于学习的方法相比，GRNET运行速度相当快，并且使用较小的模型，从而使其对行业从业人员有吸引力。
glskeleton：几何laplacian骨骼化...
摘要 - 曲线骨架是几何建模和计算机图形群落已知的，它是形状删除者之一，它凭直觉指示对象的拓扑特性。近年来，研究还提出了应用曲线骨骼来协助机器人推理和计划的潜力。但是，原始的扫描点云模型通常不完整且嘈杂。此外，处理大点云在计算上也效率低下。专注于物体不完整和分布较差的对象云的曲线骨骼化，在这项工作中提出了有效的基于Laplacian的骨骼化框架（GLSKeleton）。我们还提出了引入的局部还原策略（LPR）方法的计算效率，而无需牺牲主要的拓扑结构。使用开源数据集进行了全面的实验来基准性能，并且它们在收缩和整体骨骼化计算速度方面都有显着改善。
神经几何动力学，复杂性和可塑性
我们探索了神经动力学的相交以及在框架中不同时间标准的光中迷幻的效果，从而整合了动力学，复杂性和7个可塑性的概念。，我们称之为该框架神经几何动力学，因为它与General 8相对论对时空与物质相互作用的描述的相似之处。“快速时间”动力学动态景观内的轨迹9个ries的几何形状是由10个差分方程及其连接参数的结构所塑造的，其连接参数本身是由国家依赖性和独立于状态独立的形式机制驱动的“慢11个时间”。最后，可塑性过程的12个调整（替代性）以“ Ultraslow”时间尺度进行。13迷幻药使神经局势呈扁平，从而导致神经动力学的熵和复杂性14，如在神经影像学和建模研究中所观察到的，与功能整合的破坏相关的复杂性增加了15。我们强调了临界性，快速神经动力学的复杂性和突触可塑性之间的关系16。Patho-17逻辑，刚性或“流口化”神经动力学导致超强的封闭曲目，18允许较慢的塑料变化以进一步巩固它们。然而，在迷幻的影响下，复杂动力学的不稳定的出现会导致更加流动性和20个适应性的神经状态，这一过程被21种迷幻药的可塑性增强作用所增强。我们的框架提供了这24种物质的急性影响及其对神经结构和功能的潜在长期影响的整体观点。25这种转变表现为疾病的急性全身性增加，并且可能影响短期动力学和长期23个塑料过程的复杂性可能长期持续增长。
定向过程中的在线几何质量管理
增材制造 (AM) 具有节省材料、大规模定制和小批量生产定制产品的优势，是一种强大且很有前途的制造技术。然而，目前 3D 打印过程缺乏质量管理，这是采用这种先进技术的主要障碍。3D 打印部件的几何不准确性是 AM 的主要质量问题之一，特别是当最终产品对其几何精度有较高要求时。在本研究中，使用激光线扫描仪开发了一种在直接能量沉积 (DED) 过程中进行连续监控的在线几何质量管理方法。我们提出的方法包括：（1）多层单道部件的实时逐道扫描，（2）打印过程中多层单道部件的在线几何提取，以及（3）在线绘制和比较设计模型和建造模型。