XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拓扑
量子引力与拓扑量子计算
TGD 导致了 [46, 56] 中讨论的两种关于物理学的观点。在第一种观点 [14, 13, 17] 中，物理学被视为时空几何，在 H = M 4 × CP 2 中被确定为 4 曲面，在更抽象的层面上，物理学是“经典世界的世界”（WCW）的几何，由基本作用原理的优选极值（PE）空间组成，将玻尔轨道的类似物定义为具有奇点的极小曲面。在第二种观点 [29] 中，物理学被简化为数论概念，类似于动量空间的 M 8 中的 4 曲面定义了基本对象。类似于动量位置对偶的 M 8 − H 对偶 [42, 43] 将这两种观点联系起来。 M 8 c (复数 M 8 ) 中的 4 曲面，可解释为复数八元数，它们必须是结合的，即它们的法向空间是四元的。对于给定的时空区域，它们由实参数多项式 P 的根延至 M 8 c 中的多项式来确定。这些根定义了 M 4 c ⊂ M 8 c 的质量壳层集合，通过全息术，它们定义了 H 的 4 维表面。H 级的作用原理由 TGD 的扭转升力决定，是 4-DK¨ahler 作用与体积项 (宇宙常数) 之和。它不是完全确定性的，H 中作为 PE 的时空曲面与玻尔轨道类似，可视为具有框架的肥皂膜的类似物，对应于确定性失效的奇点。除了由 P 的根确定的光骨架本时 a = an 对应的双曲 3 曲面外，框架还提供额外的全息数据。框架包括部分子 2 曲面的类光轨道和连接它们的弦世界面。新颖之处在于，与零能量本体论 (ZEO) [33] 一致的是，类空间数据对于全息术来说是不够的，还需要类时间数据，而弦世界面对于编织和 TQC 来说是绝对必要的。
量子引力与拓扑量子计算
伽罗瓦群置换多项式的根，多项式通过 M 8 − H 对偶确定时空区域。根对应于质量平方值，一般为代数数，因此对应于 M 4 c ⊂ M 8 c 中的质量双曲面。H 图像对应于光锥固有时间常数值 a = an 的 3 双曲面。因此，伽罗瓦群可以置换具有类时分离的点。但请注意，a 的两个值的实部或有理部可以相同。这乍一看很奇怪，但实际上证实了这样一个事实：定义 TQC 的类时辫对应于定义弦世界面的弦状对象的 TGD 类时辫（也涉及重新连接），它们现在不是作为物理状态的类空实体的时间演化，而是对应于定义完全固定全息术所需边界数据的类时实体。它们的存在是由于所涉及的作用原理的决定论的微小失败而必然出现的，并且完全类似于肥皂片的非决定论，肥皂片的框架充当了决定论失败的座位。
金属 - 有机框架的拓扑表征
摘要：金属 - 有机框架（MOF）在二十年前开始出现，导致在剑桥结构数据库（CSD）中沉积了120 000个类似MOF的结构（和计数）。拓扑分析是了解周期性MOF材料的关键步骤，通过简化对完整化学结构的连通性的简化来深入了解这些晶体的设计和合成。虽然一些最普遍的拓扑，例如面部中心的立方（FCU），方格（SQL）和钻石（DIA），但很简单，可以轻松地分配给结构，但MOF是由复杂的构建块构建的，是由复杂的构建块建造的，具有多个不同对称性的节点，具有多个具有不同对称性的节点，因此很难表征拓扑配置。在这些复杂的结构中，表示节点和链接器的定义模糊，尤其是对于在化学术语中不立即明显的情况下，表示形式很容易分歧。目前，研究人员可以选择使用TopoSpro，MoFID和Crystalnets等软件来帮助将拓扑描述分配给新的和现有的MOF。这些软件包很容易获得，并且经常用于将原始MOF结构简化为其基本连接表示形式，然后算法将这些凝结表示形式匹配到基础数学网络的数据库。这些方法通常需要使用内置债券分配算法以及简化和匹配规则。从这个角度来看，我们讨论了拓扑在MOF领域，这些软件包实施的方法和技术及其可用性和局限性的重要性，并查看其在MOF社区中的吸收。
汞合金作为无氢还原剂的拓扑氧化物除外
摘要：在这里，我们报告了使用碱金属铝制凝胶膜的无氢，拓扑氧除外的技术的发展（a x alga，其中a = li，na，k）。这些汞合金提供了一个独特的可调系统，其中选择碱金属，其浓度和Al：GA组成改变了其还原性能。我们证明了这种方法在拓扑上从Lnnio 3（ln = la，nd）的大量和薄膜标本中去除氧的实用性，以形成镍lnnio 2（ln = la，nd）的无限层。例如，Na 0.25藻类在300°C下从LANIO 3提供120小时的散装lanio 2，而在265°C下，相同的汞合金持续48小时，可提供中级LA 2 Ni 2 O 5（LANIO 2.5）。时间和温度的其他变化以及碱金属（a）的选择及其在X藻类中的浓度（x），可以进一步探索拓扑还原性。与基于氢气或氢化物（例如Lih，nAh和cah 2）的标准技术相比，这些汞合金提供了降低潜力的优雅可调性，从而可以控制去除氧气的速率和程度，而无需氢插入的风险。■简介
界面氢键网络的拓扑特性
氢键在水的异常行为中起着至关重要的作用。虽然已经对单个H键的特性进行了广泛的研究，但所得的H键网络的拓扑特征仍然较少探索。在这项研究中，我们采用分子动力学模拟来检查各种水界面，与大量水相比，与表面平行的H键相比，发现了增加的H键。为了量化这些网络的拓扑结构，我们引入了网络渗透和维度的新型估计值。我们的发现表明，H键的比例升高，平行于界面显着影响网络连接，从而减少了水层的数量和距网络实现完全连通性的表面的距离。因此，界面的H键网络表现出的“二维”特征比当地水密度高以及水水H键和水面相互作用之间的竞争更多的是大量水的“二维”特征。
拓扑量子计算和3个manifolds
在本文中，我们将提出一些想法，以使用3D拓扑来进行Quantum Computing。拓扑量子计算在通常的意义上，将信息编码作为物质拓扑阶段打结的量子状态的编码，从而将其锁定成拓扑以防止衰减。今天，基本结构是一个2D系统，可以实现与编织操作的任何人。从拓扑角度来看，我们必须处理表面拓扑。但是，通常的材料是3D对象。这些对象的可能拓扑可能比表面更复杂。从拓扑的角度来看，瑟斯顿的几何化定理给出了三维流形的主要描述。在这里，结的补充确实起着重要的作用，并且原则上是了解3型拓扑的主要部分。为此，我们将在三个球体中的结的补充上构建一个量子系统。整个系统都强烈地基于这种补充的拓扑，该拓扑由不可摘除的封闭曲线确定。每条曲线通过一个相（浆果阶段）为量子状态做出了贡献。因此，可以使用结组（结的基本组）来操纵量子状态。M. Planat等人已经显示了这些操作的普遍性。
拓扑量子：讲义和原始书
这本书最初是为了大致依次读取的。ever，您可能会根据自己的兴趣而跳来跳去。引入了圆圈代码时，它与关于TQFTS一般结构的先前章节非常独立。在我教的课程中，我当然不是分配所有章节 - 我不是虐待狂！我还应该提到，第41章介绍了许多人可能知道的一些基本数学，但我认为应该包括在内。通常以简化讨论的名义在地毯下被扫除的小障碍和警告。我会尝试在这些警告发生时脚注。将许多技术细节推入附录 - 通常可以在第一次阅读中跳过。在我上一本书的余量（Simon [2013]）的余量中，我说我的下一本书（即，这本书）大约是二维电子系统。该主题在分数量子厅效应的部分中涵盖了1。
拓扑量子：讲义和原始书
这本书最初是为了大致依次读取的。ever，您可能会根据自己的兴趣而跳来跳去。引入了圆圈代码时，它与关于TQFTS一般结构的先前章节非常独立。在我教的课程中，我当然不是分配所有章节 - 我不是虐待狂！我还应该提到，第33章介绍了许多人可能知道的一些基本数学，但我认为应该包括在内。通常以简化讨论的名义在地毯下被扫除的小障碍和警告。我会尝试在这些警告发生时脚注。将许多技术细节推入附录 - 通常可以在第一次阅读中跳过。在我上一本书的余量中，我说我的下一本书（即这本书）将大约是二维电子系统。该主题在分数量子厅效应的部分中涵盖了1。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。