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英镑的非镀金债券所有股票筛选索引子基金
过去的表现并不是未来结果的保证。投资涉及风险，包括损失资本的风险。少于一年的绩效收益不到年化。收益是总费用（基于单位价格）和无法抵消的扣除税。指数退货是不受管理的，并且不会反映任何费用或费用的扣除。指数回报反映了收入，收益和损失的所有项目，以及股息和其他收入的再投资。绩效包括股息和其他公司收益的再投资，并在英镑中进行了计算。请注意，FTSE重述了许多基准的历史索引返回。此事实说明中包含的历史基准索引回报是重述的历史基准指数回报。基金的收益不受此重述的影响。增值回报的计算方法可能显示舍入差异。当基金根据其官方净资产价值（NAV）日历关闭时，但是可以确定基本安全价格的很大一部分，则计算出技术NAV。因此，本文指定的过去的绩效是在需要时使用技术导航以及基金的官方NAV在相关期间与互助的官方NAV进行了计算的。根据交易时的市场条件，披露的任何价差仅指示，并由投资经理的酌处权。在2020年11月19日之前，该基金被称为Sterling非Gilts Bond所有股票指数子基金。在2023年6月30日之前，该基金被称为Sterling非Gilts Bond所有股票ESG筛选指数子基金。在2021年12月1日之前，该基金的基准是Bloomberg Barclays Sterming Extregate 100毫米非镀金。
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
作为绝热流的吸引子的集成性
在过去的几十年中，量子混乱与集成性之间的相互作用已经进行了广泛的研究。我们从量子几何张量中编码的几何学的角度来处理这个主题，该几何形状描述了绝热转换的复杂性。特别是我们考虑了两个由两个独立耦合参数化的自旋链的通用模型。一方面，整合性破坏扰动是全局的，而另一个是仅在边界处被破坏的。在这两种情况下，耦合空间中最短的路径都会朝着可集成区域，我们认为这种行为是通用的。因此，这些区域是与自然界中类似河流类似的绝热流量的吸引者。从物理上讲，指向整合区域的方向的特征是比平行于集成性的方向更快，而随着系统接近可集成点的影响，它们之间的各向异性在热力学极限中差异。我们还提供了证据，表明从整合到混沌行为的过渡对于这两个模型都是通用的，类似于连续的相变，并且具有局部可集成性破坏的模型很快就变得混乱，但避免了奇异性。
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
相干理论在吸引子量子神经网络中的作用
量子神经网络 (QNN) 源于在经典神经网络 (NN) 的并行处理特性中添加了关联、纠缠和叠加等量子特性，这种方法有望提高神经网络的性能 [1-3]。尝试用量子计算机实现神经计算（深度学习）通常会导致不兼容，因为前者的动态是非线性和耗散的，而后者的动态是线性和幺正的（耗散只能通过测量引入）。尽管如此，最近还是提出了一组显示联想记忆的 QNN 的理想特性 [4]：i）QNN 应产生在某些距离测量方面最接近输入状态的输出状态；ii）QNN 应包含神经计算机制，如训练规则或吸引子动态；iii）QNN 的演化应基于量子效应。吸引子神经网络 (aNN) 是一类特殊的 NN。它们由 n 个相互作用的节点（人工神经元）集合实现，这些节点动态地向系统能量最小的状态之一演化 [5]。这种亚稳态被称为吸引子或模式。吸引子神经网络用于模拟联想记忆，即从一组存储的模式中检索出根据汉明距离最接近噪声输入的状态的能力。显然，吸引子的数量越多，联想记忆就越大，即 aNN 的存储容量就越大。aNN 的一个典型例子是 Hopfield 模型 [6]，它由一层 n 个人工神经元组成，用一组二进制变量 {xi}ni=1,xi∈{±1} 表示，它们根据自旋玻璃哈密顿量成对相互作用。理想情况下，aNN 的量子类似物（我们将其称为 aQNN）应该满足上述要求。因此，经典比特在这里被在完全正向和迹保持 (CPTP) 映射作用下演化的量子比特所取代。aQNN 的存储容量对应于
对称共存的吸引子在一个新型的备忘录中 -
非线性电子电路提供了产生混乱行为的有效方法[1] [2] [3]。Chuas电路是由Cai Shaotang教授在1983年[4] [5] [6] [7]制造的简单非线性混沌电路。chua的电路包含四个基本元素和非线性抗性，但有数百个研究论文。已经深入研究了Chua电路的细节，包括拓扑，数值模拟，动力学特征和物理现象[8] [9] [10] [11] [12]。由于Chua的电路系统具有极端的初始价值敏感性和良好的伪随机性的特征，该特征已在科学和工程中广泛使用，[13]，机器人[14]，随机发生器实现[15]，安全连接，安全连接甚至图像加密[16]，以及同步的加密[17]。在许多非线性系统和电子电路中都发现了多个吸引子的共存[18] [19] [20] [21]。通常，共存吸引子的外观与系统对称性有关，并紧密取决于系统初始条件。与多个吸引子的混乱系统能够在基于混乱的工程技术（例如神经网络[22]，图像加密[23]，控制系统[24]和随机数[25] [25]中提供更多复杂性。因此，与共存的混乱系统目前已成为相当大的兴趣。在1971年，根据Ciruit理论的完整性原理，Chua预测了第四个电子组合和名为Memristor，该原理具有记住过去电荷的独特表现[26] [27]。备忘录是由惠普（Hewlett Packard）实验室创建的，
基于离散和连续吸引子网络的神经形态系统基于忆阻器的生物可信记忆
正是对建立一整套新的数学工具以分析和评估未来神经形态计算系统的启发。忆阻器于1971年被提出[4]，并于2008年通过实验建立[5]，它是一种电阻性器件，是针对这种非冯·诺依曼计算优化的未来神经形态器件。忆阻器可以根据内部状态和外部刺激（如电压脉冲）改变其电阻。先前的研究表明，基于忆阻器的交叉结构可以依靠欧姆定律和基尔霍夫定律，将计算最密集的组件矢量矩阵乘法（VMM）直接映射到电参数，从而加速各种人工神经网络（ANN）。[6,7]在此原理下，VMM计算过程直接在原位进行，从而避免了因从内存中获取数据而导致的内存墙（冯·诺依曼瓶颈）。尤其是在监督学习中，它可以降低前馈过程和从 NP 到 P 的反向传播的计算复杂度。[8] 因此，当前的研究主要集中在分类和回归任务上，以利用这种新的计算机制作为互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电路的补充。然而，忆阻器的不同物理机制，如导电丝的形成/溶解和相变，决定了器件存在需要进一步优化的缺陷。[9,10]
1.7。稳定和吸引子。
其中f∈Cr（lr d，lr d），r≥1。对于符号，对于任何x∈Lrd，c∈LR，我们让b（x，c）= {ξ∈Lrd：| ξ -x | 假设x 0是（7.1）的平衡点。 我们说x 0是稳定的，如果对于任何ǫ> 0，则有一个δ> 0，因此，如果ξ∈B（x 0，δ），则t（ξ）∈B（x 0，ǫ）对于t≥0。 我们说，如果x 0不稳定，则不稳定。 我们说，如果存在常数b> 0，x 0会吸引本地点，以便如果ξ∈B（x 0，b），则| ϕ t（ξ） - x 0 | →0作为T→∞;也就是说，对于任何η> 0和任何ξ∈B（x 0，b），对于t≥t0（η，ξ），具有ϕ t（η，ξ）的t 0（η，ξ）。 我们说，如果存在常数的c> 0，我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0. 如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。 迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。 我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。假设x 0是（7.1）的平衡点。我们说x 0是稳定的，如果对于任何ǫ> 0，则有一个δ> 0，因此，如果ξ∈B（x 0，δ），则t（ξ）∈B（x 0，ǫ）对于t≥0。我们说，如果x 0不稳定，则不稳定。我们说，如果存在常数b> 0，x 0会吸引本地点，以便如果ξ∈B（x 0，b），则| ϕ t（ξ） - x 0 | →0作为T→∞;也就是说，对于任何η> 0和任何ξ∈B（x 0，b），对于t≥t0（η，ξ），具有ϕ t（η，ξ）的t 0（η，ξ）。我们说，如果存在常数的c> 0，我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0. 如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。 迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。 我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0.如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。