摘要:我们提出了一个分析框架,用于对涉及空间声景叠加的计算表示的信号进行认知组织,在此定义为“程序叠加”,该框架基于随附文章第一部分,我们在该部分讨论了虚拟听觉显示中声景表示的物理(声学)和感知(主观和心理)框架。利用多模式感觉和情境和环境的心理模型、惯例和习语可以加强听众对听觉场景的理解,使用隐喻和对声音真实感的放松期望来丰富交流。除了物理和心理的结合,程序(逻辑和认知)叠加还考虑音频源和虚拟位置之间的隐喻映射,包括视觉和听觉视角的分离、方向和距离的分离、参数化的双耳和空间效应,包括方向性、范围压缩和无差异性、声景分层; “音频窗口”(类似于图形用户界面窗口)、窄播和多重存在作为管理隐私的策略;以及旋转作为革命。这些听觉显示策略利用虚拟放松声现实主义来实现增强的音景表现。
4.3. 数字牙齿模板 ................................................................................................ 53 4.4. 操作员错误 .............................................................................................................. 54 4.5. 临床意义 .............................................................................................................. 55 4.6. 局限性 ...................................................................................................................... 56 4.7. 结论 ...................................................................................................................... 57 资金 ................................................................................................................................ 59 参考书目 ............................................................................................................................. 60
我们对量子力学中出现的叠加、纠缠和测量等术语提出了一种新的解释。我们假设亚普朗克尺度量子系统的波函数结构具有确定性的循环结构。每个循环都包含构成给定波函数的本征态的连续序列。在对波函数进行幺正操作或测量之间,系统选择的当前本征态的顺序排列并不重要,但一旦选定,它将保持不变,直到另一个幺正操作或测量改变波函数。量子力学的概率方面是通过假设一种测量机制来解释的,该机制瞬时起作用,但测量时刻是由经典测量仪器在测量仪器启动后的一个很小但有限的时间间隔内随机选择的。在进行测量的瞬间,波函数不可逆转地坍缩到一个新状态(抹去一些过去的量子信息),并从此继续保持该状态,直到被幺正运算或新的测量所改变。
价格快速上涨,适量的 SEP 持有者足以使累计许可费接近消费者愿意支付的 v ;这只是数量快速下降的另一面。此外,有点出乎意料的是,均衡个人许可费和 SEP 持有者的利润随着 SEP 持有者数量的增加而下降,因为随着下游均衡价格的上升,需求变得更有弹性,SEP 持有者的定价不再那么激进。事实上,我们表明每个 SEP 持有者收取的个人许可费很快趋于零。最后,随着 SEP 持有者数量的增加,制造商的利润和利润下降,进入的制造商减少,均衡行业集中度上升。最终,当销售额足够小,行业的净收入不足以支付沉没的进入成本时,进入停止,下游行业崩溃。
本文感兴趣的特定量子态是两个相位相反的相干态的叠加,通常称为(薛定谔)猫态。猫态可用作量子计算机中的逻辑量子比特基础 [2, 3]。它们还可以用作干涉仪的输入态,干涉仪能够以比光波长通常施加的限制更高的精度测量距离 [4]。仅通过幺正演化将单个相干态转换为猫态需要很强的非线性。此外,猫态对光子吸收的退相干极为敏感。出于这些原因,平均包含多个光子的猫态仅在腔量子电动力学实验中产生,在该实验中,原子与限制在高精度光学腔内的电磁场相互作用 [5, 6]。在这种实验中,腔将光学模式限制在一个很小的体积内,因此
