Wim Huiskamp 是荷兰 TNO 国防、安保和安全部门 M&S 部门的建模、仿真和游戏首席科学家。他获得了荷兰特温特理工大学电气工程硕士学位。他的研究领域包括系统架构和分布式实时仿真问题。 Wim 领导 TNO 代表荷兰国防部开展的模拟研究项目。 Wim 是北约建模与仿真小组 (NMSG) 的成员,并担任多个 NMSG 技术工作组的成员和主席。他是 NMSG 的前任主席、NMSG M&S 标准小组 (MS3) 的前任主席,并且是 NMSG 与仿真互操作性标准组织 SISO 的联络人。
摘要。目的:这项工作旨在应用量子希尔伯特(Hilbert)争夺,以增强图像水印的安全性和完整性,而不会影响视觉质量退化。对被调查方法的进一步概念可能会为传统的水印方法提供一个很好的解决方案,以通过新的量子计算概念解决数字图像安全性和完整性的一些问题。方法:本文回顾了量子希尔伯特(Hilbert)争夺,其计算复杂性为𝑂(𝑛22 2)。该过程涉及将图像编码为量子状态,并用希尔伯特曲线置换量子,并使用量子门嵌入水印。结果:定量性能评估指标,例如峰信号与噪声比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM),显示出高峰信号与噪声比(PSNR)值的高峰值信号(PSNR)值,从56.13 dB到57.87 db至57.87 db,结构相似性指数(SIM)(SSIM)(SIM)(SIM)(SIM)(SIM)(SIM)来自0.9985至0.985至0.999990,相应地愿意。这证明了质量降解非常小,结构的细节得到很好的维护。新颖性:所提出的方法将量子计算与传统水印步骤集成在一起,以在数字水印中采用安全有效的方法。进一步的开发应集中于改善有关计算效率的量子电路,将方法的适用性扩展到广泛的图像上,以及在水印中的各种情况,并通过结合量子和经典方法来提高性能和可伸缩性,以找到混合方法。关键字:希尔伯特(Hilbert)争夺,图像水印,量子希尔伯特(Hilbert)争夺,2024年7月收到的绩效测量 / 2024年10月修订 / 2024年11月接受的这项工作已在创意共享4.0国际许可下获得许可。
在描述物理系统时,数学表示的选择非常重要,而这种选择通常由手头问题的性质决定。在这里,我们研究了鲜为人知的量子动力学波算子表示,并探索了它与量子动力学标准方法(如维格纳相空间函数)的联系。该方法以密度矩阵的平方根为中心,因此比标准表示具有几个不寻常的优势。通过将其与从量子信息中引入的净化技术相结合,我们能够获得许多结果。这种形式不仅能够在量子和经典动力学的相和希尔伯特空间表示之间提供自然的桥梁,我们还发现波算子表示可以导致实时间和虚时间动力学的新型半经典近似,以及与经典极限的透明对应。然后证明存在许多场景(例如热化),其中波算子表示具有等效的幺正演化,这对应于密度矩阵的非线性实时动力学。我们认为,波算子提供了一种将以前不相关的表示联系起来的新视角,并且是无法以其他方式保证正性的场景(例如混合)的自然候选模型。
摘要 —我们介绍嵌入式数据表示,即使用与数据所指的物理空间、对象和实体深度集成的数据的视觉和物理表示。轻量级无线显示器、混合现实硬件和自动驾驶汽车等技术使得在上下文中显示数据变得越来越容易。虽然研究人员和艺术家已经开始创建嵌入式数据表示,但描述和比较这些方法所需的优势、权衡,甚至语言仍未被探索。在本文中,我们形式化了物理数据指称的概念——数据对应的现实世界实体和空间——并研究指称与其数据的视觉和物理表示之间的关系。我们区分了情境表示(显示靠近数据指称的数据)和嵌入式表示(显示数据以使其在空间上与数据指称相重合)。通过借鉴可视化、普适计算和艺术中的例子,我们探讨了空间间接、尺度和交互在嵌入式表示中的作用。我们还研究了非情境化、情境化和嵌入式数据显示之间的权衡,包括可视化和物理化。根据我们的观察,我们发现了嵌入式数据表示的各种设计挑战,并提出了未来研究和应用的机会。
Battery Model 80V / 420 Ah 80V / 525 Ah 80V / 630 Ah 80V / 735 Ah 80V/840 Ah Cell Technology Lithium/ Iron Phospate (LiFePO4) Nominal Voltage 83.2 V Rated Capacity 420 Ah 525 Ah 630 Ah 735 Ah 840 Ah Rated Energy Content 34,944 KWh 43,680 KWh 52,416 KWh 61,152 KWH 69,888 kWhnº在80%SOH 4000放电
边界算子是一个线性算子,它作用于一组高维二元点(单纯形),并将它们映射到它们的边界上。这种边界图是许多应用中的关键组件之一,包括微分方程、机器学习、计算几何、机器视觉和控制系统。我们考虑在量子计算机上表示完整边界算子的问题。我们首先证明边界算子具有特殊结构,形式为费米子产生和湮灭算子的完全和。然后,我们利用这些算子成对反对换的事实来生成一个 O(n) 深度电路,该电路精确实现边界算子,而没有任何 Trotterization 或泰勒级数近似误差。错误越少,获得所需精度所需的拍摄次数就越多。
我们利用量子态的 Segal-Bargmann 表示法研究玻色子量子计算。我们认为这种全纯表示法是一种自然表示法,它不仅使用复分析的基本元素给出了玻色子量子计算的规范描述,而且还提供了描绘离散变量和连续变量量子信息理论之间界限的统一图景。利用这种表示法,我们表明,高斯哈密顿量下单个玻色子模式的演化可以描述为经典 Calogero-Moser 粒子的可积动力学系统,对应于全纯函数的零点,以及高斯参数的共形演化。我们解释说,Calogero-Moser 动力学是由于玻色子希尔伯特空间的独特特征(例如压缩)所致。然后,我们将这种全纯表示的性质推广到多模情况,推导出非高斯量子态层次结构,并将纠缠与全纯函数的因式分解性质联系起来。最后,我们将这种形式应用于离散和连续变量量子测量,并获得亚通用模型的分类,这些模型是玻色子采样和高斯量子计算的推广。
血浆分散系统的正频和负频率分支,以及来自等离子体频率ωp的状态密度的差异。最强的共振发生在与直接带间跃迁相关的调制频率的调制频率下。高阶共振与相关机制相关,但调制频率较低。管理这些共鸣的数学形式主义是希尔的方程式。我们证明了各种周期性调节方案的这些共振,并提供了一个通用的扰动公式(从山丘方程理论的角度来看,它本身就具有弱调制振幅的限制,在损失的情况下,共振宽度限制了。我们发现使用时间调节的等离子介质来增强光学增益的信息。
1。引言表示是主流认知科学和人工智能(AI)中的基础概念(Burge 2010; Cummins 1989; Neander 2017; Shea 2018)。吸引对生物和人造系统内部的表示形式,为我们提供了帮助解释认知和智力的关系性质的工具:具有认知和智能的方式是,以保护和进一步的利益,满足其需求,并保留其存在(以及偶尔在其群体中)与复杂的环境相互作用,并保留其生存(偶尔是该组合的环境)。表示形式的定义特征是它们的性质,也就是说,表示代表与其本身以外的事物有关。地图可能是区域的空间布局;一个句子可以是当前的天气。同样,内部表示是与自身之外的状态,过程和事件有关的生物和人工系统中的状态和过程,通常在体内,
Xu,J。(2025)。大脑网络通过图表学习。新加坡南南技术大学博士论文。https://hdl.handle.net/10356/182865