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2.5 Schmidt 分解与净化
本章重点介绍了量子力学的工具和数学。随着这些技术在本书后续章节中的应用，一个重要的反复出现的主题是量子力学不寻常的非经典特性。但量子力学和经典世界到底有什么区别呢？理解这一差异对于学习如何执行经典物理学难以或无法完成的信息处理任务至关重要。本节以对贝尔不等式的讨论作为本章的结尾，贝尔不等式是量子物理学和经典物理学之间本质区别的一个引人注目的例子。当我们谈论一个物体，比如一个人或一本书时，我们假设该物体的物理属性独立于观察而存在。也就是说，测量仅仅是为了揭示这些物理属性。例如，网球的物理属性之一是位置，我们通常使用从球表面散射的光来测量位置。随着量子力学在 20 世纪 20 年代和 30 年代的发展，出现了一种与经典观点截然不同的奇怪观点。如本章前面所述，根据量子力学，未观测粒子不具有独立于观测而存在的物理属性。相反，这些物理属性是系统测量的结果。例如，根据量子力学，量子比特不具有“z 方向自旋 σ z ”和“x 方向自旋 σ x ”的确定属性，每个属性都可以通过执行适当的测量来揭示。相反，量子力学给出了一组规则，这些规则在给定状态向量的情况下，指定当测量可观测的 σ z 或测量可观测的 σ x 时可能出现的测量结果的概率。许多物理学家拒绝接受这种新的自然观。最著名的反对者是阿尔伯特·爱因斯坦。在与鲍里斯·波多尔斯基和内森·罗森合著的著名“EPR 论文”中，爱因斯坦提出了一个思想实验，他认为该实验证明了量子力学不是完整的自然理论。 EPR 论证的本质如下。EPR 对他们所谓的“现实元素”感兴趣。他们认为，任何这样的现实元素都必须在任何完整的物理理论中得到体现。该论证的目标是通过识别量子力学中未包括的现实元素来表明量子力学不是一个完整的物理理论。他们试图做到这一点的方法是引入他们声称的物理属性的充分条件
水分解和锂离子电池的进展
目前，全球能源格局正面临前所未有的危机。为了解决这些困难，创造高效可靠的能源存储和转换技术至关重要。本综述讨论了两项重要的储能技术：水分解和锂离子电池。锂离子电池以其更高的能量密度、更长的效率和更低的成本彻底改变了便捷设备和电动机。同时，水分解通过电解过程为高能量密度的清洁燃料氢气的生成提供了一条途径。在本分析中，我们将探索最新的突破以及最新的材料和催化剂，以提高水分解的生产率和经济可行性。讨论了提高锂离子电池性能和安全性的电极材料、电解质和电池结构。本综述还讨论了这些技术在可再生能源系统中的集成，强调了它们在实现碳中和方面的互补作用。通过全面分析当前的研究和未来方向，我们强调了水分解和锂离子电池在可持续能源领域的关键重要性。
通过正交小波分解特征提取
在过去十年中，对便携式电子设备的需求迅速增加，这促使电池生产的增长增长。自从1990年代开发作为商业能源储能解决方案以来，锂离子电池（LIB）由于其较长的周期寿命，高能量密度，低自我放电速率和高工作电压而引起了科学和工业的极大关注。生产LIB需要大量的聚合物粘合剂 - 通常是聚偏二氟乙烯（PVDF），以进行处理和性能。但是，由于该材料是石化衍生的，因此它远非“绿色”或可持续性。另一方面，聚合物及其构建块在整个自然界中被广泛发现，并且可以以低成本从生物量中获得。因此，用生物质衍生的粘合剂代替PVDF是减少LIB环境足迹的一种有前途的方法。此外，聚合物粘合剂在下一代电池性能中起着至关重要的作用。例如，硅（Si）是一种有前途的大容量阳极材料，因为它具有高理论能力（4200 mahg -1），工作势较低，并且在地壳中具有很高的丰度。但是，由于传统的粘合剂仅与硅的天然表面相互作用，并且无法维持电极的长期完整性，因此其在电荷/放电期间的巨大变化往往会导致循环寿命缩短。自然衍生的聚合物由于其高结构优势而在该角色上取得了更好的成功。在这篇综述中，我们总结了源自各种生物质源的硅阳极粘合剂的最新发展，重点是聚合物特性及其对电池性能的影响。我们根据自己对这些作品的评估提出了各种观点，并对该领域的未来前景进行了简要评论。
加速核电 - 通过Burer-Monteiro分解
这项工作提出了一种快速的算法BM-Global，用于核总规化的凸和低级别基质优化问题。bm-Global效率通过低成本步骤来降低客观值，从而利用非概念但光滑的居民 - 蒙特利罗（BM）分解，而有效地逃脱了鞍点，并在saddle点上逃脱了鞍点，并以bm的态度来确保快速的核能速率，以确保快速的全局核能核能，以确保全局的核能范围，以确保全局的全局核能，以确保全局的核定速率，以确保界限的全局效率。在其上，多个近端梯度步骤。所提出的方法可以自适应地调整BM分解的等级，并可以通过多种识别工具在优化过程中自动确定BM分解问题的最佳等级。bm-Global因此，与现有矩阵 - 因子化方法相比，在参数调整上花费的时间少得多，这需要详尽的搜索才能查找此最佳等级。在现实世界中的大型建议系统，正规化内核估计和分子构象方面进行了广泛的实验，以确保BM-全球确实可以有效地呈现出潮汐的局部最小值，以使现有的BM的方法与状态级别相比，这是一个范围较高的核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 均与核能的核能降低了，均匀的核能是 - 正规化程序。根据这项研究，我们在https://www.github.com/leepei/bm-global/上发布了拟议的BM-Global的开源包。
激光诱导的分解光谱
激光诱导的分解光谱（LIBS）是一种简单，快速和敏感的分析技术，已在许多科学学科（例如，化学，物理学，地质学，工程，材料科学，聚合物科学，环境科学，环境科学和金属科学）中使用了近两十年。libs在行业中变得非常流行，尤其是由于便携式仪器的可用性和快速分析，在钢，汽车和飞机制造中变得非常受欢迎。由于该技术可以同时分析光和重元素，因此Libs因其食品分析能力而引起了全球关注，以表征食品中存在的微量营养素，基本成分和有毒物质。没有其他技术在短时间内提供此类综合分析数据，而无需进行任何实质性样本处理。本文回顾了LIB近年来在食品分析中的应用，并讨论了其提高食品成分表征的潜力。
个性化机器学习 - 矩阵分解
- 等级（a）=等级（A⊤）。- WLOG，如果m≥n，矩阵A当等级（a）= n时被视为全等级。在这种情况下，n也是最大可能的等级。- 对于矩阵，其中m = n，仅当a是完整的等级时，存在逆A -1。- 如果矩阵没有完整的排名，则据说矩阵的排名低（或排名不足）。
近似模块化分解很难
摘要。为了理解图表中的基本结构规律，一种基本且有用的技术，称为模块化分解，寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块，并且存在线性时间算法可以找到它们。但是，这个概念太严格了，尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而，概括模块化分解远非显而易见的，因为大多数建议都失去了模块的代数特性，因此大多数不错的算法后果。在本文中，我们介绍了ϵ模型的概念，这似乎是一个良好的折衷，可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中，我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型，另一方面，对于最大值 - 模块，可以计算图表的最大模型，如果图形允许使用1-平行的分解，即用ϵ =1。
系统分解及其要求 - mediaTUM
在软件系统开发中，公司试图通过与不同的子系统分包商签约来处理其系统日益增长的规模和复杂性。对于分布式开发和顺利集成，一个主要的挑战是从系统规范中推导出子系统规范，以便将其交付给分包商。因此，彻底的需求工程为成功的系统开发奠定了基础，采用这种分而治之的方法，为分包商提供他们需要的所有信息。子系统需求中缺少信息是成功进行分布式开发的陷阱，因此子系统需求不能完全满足整个系统需求，或者由于各个子系统的规范不一致，在集成过程中子系统之间不匹配。因此，本研究的研究目标是研究需求工程师如何系统地从系统需求规范中推导出子系统需求规范。指导问题是：
量子系统的运动分解
经典物理学（如汉密尔顿动力学）和量子物理学（如幺正动力学）的标准描述都描述了封闭系统。它们的形式主义排除了描述与周围环境交换能量的系统的可能性。在经典物理学中，这个问题由波特-汉密尔顿理论解决，该理论允许描述开放系统及其相互作用。在量子力学中，不存在这种全面的开放系统理论。量子系统的组合是由张量积构造定义的，因此量子系统的组合和分解要困难得多。在本文中，我们利用有限维量子系统的任何张量积组合都可以重写为直接和分解这一事实，成功地解决了该问题的运动学部分。通过不失一般性地仅考虑其希尔伯特空间是 SU(2) 的可约或不可约表示的基本量子系统，可以得到唯一的这种直接和分解。现在可以根据这个结果建立以量子端口哈密顿方式分解的量子系统的动力学描述，并进行简要介绍。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。