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World File Search System对称性
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。
通过耗散规范对称性实现量子非互易相互作用
两个量子系统之间的单向非互易相互作用通常用级联量子主方程来描述，并依赖于时间反转对称性 (TRS) 的有效破坏以及相干和耗散相互作用的平衡。在这里，我们提出了一种获得非互易量子相互作用的新方法，它与级联量子系统完全不同，并且通常不需要破坏 TRS。我们的方法依赖于任何马尔可夫林德布拉德主方程中存在的局部规范对称性。这种新型量子非互易性有许多含义，包括一种在目标量子系统上执行耗散稳态酉门操作的新机制。我们还引入了一种新的、非常通用的基于量子信息的度量来量化量子非互易性。
与破碎的时间反向对称性的相互作用系统的量子模拟
量子相互作用粒子的多体系统，其中分时对称性被打破会产生各种丰富的集体行为，因此是现代物理学研究的主要目标。量子模拟器可以可能用于探索和理解此类系统，这些系统通常超出了经典模拟的计算范围。，具有通用量子控制的平台可以在实验上访问广泛的物理特性。然而，同时实现了强大的可编程相互作用，强烈的时间反转对称性破坏以及以可扩展方式进行高保真量子控制是具有挑战性的。在这里，我们意识到通用捕获离子量子处理器中相互作用的，时间反向破裂的量子系统的量子模拟。使用最近提出的可扩展方案，我们实现了时间反向破坏的合成规场，在捕获离子链中首次显示的是第一次显示的，以及独特的耦合几何形状，可能可以扩展到多维系统的模拟。我们在控制和测量方面的高保真单位分辨率以及高度可编程的相互作用，使我们能够对基态的完整状态断层扫描，以显示持续电流的基态，并观察到与非琐事相互作用的时间逆转系统的动态。我们的结果为模拟具有广泛特征和耦合几何形状的时间逆转的多体系统开辟了道路。
化学群体理论-II。晶体固体中的对称性
（1）晶体结构：识别分子和固体的结构对称性对于了解其物理和某些化学特性的性质很重要。分子对称性由一个点组总结，为此，所有对称元素（点，轴，平面）在一个固定点上相交，该固定点被分配为空间坐标系的起源。例如，考虑使用点组𝒟6h。起源在没有原子的分子中心。其一些对称元素包括六倍旋转轴和六个垂直镜面；相应的操作是由2π/6（60°）的倍数旋转和反射。晶体固体在空间中的多个点显示旋转对称性，因为这些结构也表现出转化周期性，这是由晶格描述的。旋转和翻译对称操作的组合产生了一个空间群。考虑石墨烯的结构，该结构由融合的六元环的平面网络组成。如果忽略了平面中结构的终止，则每个六角形的中心都有六倍的旋转轴，并且每个碳原子都与三倍的旋转轴相交。翻译周期性由连接每个六角形中心的单位单元（平行四边形）表示。作为另一个例子，Cenic 2的结构包含[NIC 2]的平面与[NIC 2]平面的七元环上方和以下的CE原子平面交替。在沿堆叠方向的该结构的投影中，单位单元格是一个矩形，垂直镜面显而易见。此外，这种晶体结构还有另一种类型的对称性操作，对于任何分子：滑动反射而不会发生，其中通过镜面的反射是平行于（沿着（沿着）反射平面的（“滑行”）的位移。自身反射或自身位移都不是对称操作，但是两个操作的组合是用于Cenic 2结构。
近似更高形式的对称性，拓扑缺陷和动态相变
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
具有全局费米子对称性的砖墙量子电路
量子信息和量子多体物理学的一个特别有趣的接口是研究量子电路，它代表量子粒子或材料物理学中系统的（幺正）时间演化。这些电路最基本的形式是“砖墙”电路，其属性由代表墙上一块砖的 2 量子比特门的选择决定。这种类型的研究通常选择两种极端选择之一：要么假设随机选择 2 量子比特幺正（[ 1 ] 及其参考文献），要么相反，选择一个结构化的 2 量子比特门，从而对幺正砖墙 (UBW) 电路进行一定程度的分析控制。事实上，如果将 2 量子比特门选为满足杨-巴克斯特恒等式的所谓 R 矩阵，则可以安排相应的 UBW 电路，使其作为算子与大量守恒电荷进行交换。请参阅 [ 2 – 4 ]，其中提出并分析了此过程；[ 5 – 7 ]，其中研究了此类电路以及与“可积 trotterization”相关的一系列物理现象。参考文献 [ 8 ] 特别将这些想法应用于 XXX 可积自旋 1/2 海森堡磁体的 R 矩阵，并分析了其守恒电荷，包括解析分析和量子计算硬件上的实现。我们指出了利用类似概念的其他实验 [ 9 , 10 ]。
高通量计算筛选具有单斜对称性的新型硅同素异形体
采用随机策略结合群论、图论和高通量计算，系统地扫描了共87种新的单斜硅同素异形体。新的同素异形体中，13种具有直接或准直接带隙，12种具有金属特性，其余为间接带隙半导体。这些新型单斜硅同素异形体中有30多种表现出大于或等于80 GPa的体积模量，其中3种表现出比金刚石硅更大的体积模量。只有两种新的硅同素异形体表现出比金刚石硅更大的剪切模量。详细研究了所有87种Si单斜同素异形体的晶体结构、稳定性（弹性常数、声子谱）、力学性能、电子性能、有效载流子质量和光学性能。五种新的同素异形体的电子有效质量ml小于金刚石硅的电子有效质量。所有这些新型单斜硅同素异形体在可见光谱区都表现出强吸收。结合它们的电子带隙结构，这使它们成为光伏应用的有前途的材料。这些研究极大地丰富了目前对硅同素异形体的结构和电子特性的认识。
量子景观中的非平凡对称性及其对量子噪声的弹性
对参数化量子电路（PQC）的成本景观知之甚少。然而，PQC在量子神经网络和变异量算法中都采用，这可能允许接近量子的优势。此类应用需要良好的优化器来培训PQC。重点的工作重点是专门针对PQC量身定制的量子意见的操作器。但是，对成本景观的无知可能会阻碍这种优化者的进步。在这项工作中，我们在分析中证明了PQC的两个结果：（1）我们在PQC中找到了指数较大的对称性，在成本景观中产生了最小值的指数较大的变性。另外，可以将其作为相关超级参数空间体积的指数减少。（2）我们研究了噪声下对称性的弹性，并表明虽然在噪声下是保守的，但非积极通道可以打破这些对称性并提高最小值的脱位，从而导致多个新的局部最小值。基于这些结果，我们引入了一种称为基于对称的最小值（SYMH）的优化方法，该方法利用了PQC中的基础对称性。我们的数值模拟表明，SYMH在存在与当前硬件相当的级别的情况下提高了整体优化器性能。总的来说，这项工作从局部门传输中得出了大规模电路对称性，并使用它们来构建噪声知识优化方法。