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World File Search System矢量场
机器人操纵与流量匹配
从使用卷积网络的传统行为克隆[1]到基于变压器的学习结构[2]，广泛的研究已经对视觉场景的机器人动作轨迹进行了建模。最新的作品基于扩散模型[3]的成功，以生成运动轨迹以捕获多模式动作分布。流匹配是另一种新颖的生成方法。与随机的扩散概率模型共享理论相似性，流匹配旨在回归确定性矢量场，以将样品流向目标分布。证明，与解决扩散模型中的复杂随机微分方程相比，流动匹配目标的简单性可以在稳定的训练和发电质量中表现出色。尽管在图像生成方面取得了最新进展[4]，但在机器人域中的流量匹配的应用仍未得到充满反感[5，6，7]。我们提出了流程匹配策略，以从原始视觉输入中学习模拟和现实世界的机器人行为并进行系统评估。
图生成的变分流匹配
我们将流匹配作为变异推理的公式，我们称为变异流匹配（VFM）。基于此公式，我们开发了Catflow，这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现，计算上有效，并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是，我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化，这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明，这种变分的解释既可以接受catflow目标，又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联，其中动力学是随机的而不是确定性的，并基于重新持续的VFM目标，在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下，CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。
研究论文 洛伦兹对称性破坏引起的朗道型量子化对狄拉克场的影响
最近，Kostelecký 和 Samuel [1] 证明，在弦场论的背景下，当扰动弦真空不稳定时，由张量场控制的洛伦兹对称性 (LS) 破坏是自然的。Carroll 等人 [2] 在电动力学的背景下，研究了在修正的陈-西蒙斯拉格朗日空间中，即在 (3 + 1) 维中，存在背景矢量场的理论和观察结果，这种空间保持了规范对称性，但破坏了洛伦兹对称性。这些研究的目的之一是扩展可能涉及 LS 破坏的理论和模型，以寻找可以回答通常物理学无法回答的问题的基础物理理论。从这个意义上讲，标准模型 (SM) 已成为这些扩展的目标，这些扩展以 LS 破坏为特征，最终形成了我们今天所知道的扩展标准模型 (ESM) [3, 4]。近年来，LS 破坏已在物理学的各个分支领域得到广泛研究，例如磁矩产生 [5]、Rashba 自旋轨道相互作用 [6]、Maxwell-Chern-Simons 涡旋 [7]、涡旋状结构 [8]、卡西米尔效应 [9, 10]、宇宙学
Hasselmann的范式用于基于随机谎言传输的随机气候建模
为随机气候模型开发了一种通用的方法，该方法是为Ide alive-allized大气模型的示例开发的，该模型基于Hasselmann的随机气候模型。也就是说，通过随机谎言传输方式将随机性纳入了理想化耦合模型的快速大气成分中，而缓慢移动的海洋模型仍然确定性。更具体地说，通过将随机转运引入开尔文的结合定理中的材料环中，可以构建随机模型盐（随机对流）。所产生的随机模型以及基本的确定性气候模型也可以保留循环。在本文中引入了一种称为La-salt的盐（La-salt）（拉格朗日平均盐）。在LA-SALT中，我们用其预期值代替随机矢量场的漂移速度。La-salt的显着特性是其较高矩的演变受线性确定性方程的控制。我们的建模方法是通过确定局部存在的结果，首先是确定性气候模型，该结果将可压缩的大气方程耦合到不可压缩的海洋方程，其次，对于两个随机盐和LA-SALT模型而言。
Microsoft Word - B.SC. 物理科学_物理、化学、数学_-CB.docx
物理学-DSC 2A：电和磁（学分：理论-04、实践-02）理论：60 讲座矢量分析：矢量代数（标量和矢量积）回顾、梯度、散度、旋度及其意义、矢量积分、矢量场的线、表面和体积积分、高斯散度定理和斯托克斯矢量定理（仅陈述）。（12 讲座）静电学：静电场、电通量、高斯静电定理。高斯定理的应用-点电荷、无限长电荷线、均匀带电球壳和实心球、平面带电片、带电导体引起的电场。电势作为电场的线积分，由点电荷引起的电势，电偶极子，均匀带电球壳和实心球。根据电位计算电场。孤立球形导体的电容。平行板、球形和圆柱形电容器。静电场中单位体积的能量。介电介质、极化、位移矢量。电介质中的高斯定理。完全充满电介质的平行板电容器。（22 讲）磁性：静磁学：毕奥-萨伐尔定律及其应用-直导体、圆形线圈、载流螺线管。磁场的发散和旋度。磁矢势。安培环路定律。材料的磁性：磁强度、磁感应、磁导率、磁化率。简介
新型超声波流量计测量不同速度分布的流体流量
摘要。本文介绍了一种用于较低流速的非侵入式流量计的开发及其首次测试。该仪表在物理上基于流体流动与从发射器到接收器穿过流体的超声波信号的相互作用。超声波流量计是目前比较常用的仪表，其优点是非侵入性（即零压力损失）和能够无缝测量任何（例如不透明）液体的流速，而无需接触液体，这一点众所周知。然而，超声波流量计测量链中仍有一些部分正在研究和开发中。它可以是信号处理本身（主要是）、其设计解决方案、不同流动情况的测量（在具有均匀速度分布的流场中测量、在具有轴对称速度分布的流场中测量、在具有一般速度分布的流场中测量）、应用的信号处理方法的验证、不确定性的评估。本文描述的流量计本身将用于空气工程中的无故障测量，但也可用作构建更复杂超声波仪表的训练设备。因此，该流量计包含比通常更多的信号发射器和接收器，并且在测量过程中捕获所有发射器-接收器组合。这种仪表称为超声波断层扫描仪，其原理也在本文概述中。到目前为止，这里没有重建的矢量场。
超越几何：将神经回路中的计算时间结构与动态相似性分析进行比较
我们如何判断两个神经网络是否在特定计算中使用相同的内部过程？这个问题与神经科学和机器学习的多个子领域有关，包括神经人工智能、机械可解释性和脑机接口。比较神经网络的标准方法侧重于潜在状态的空间几何形状。然而，在循环网络中，计算是在动态层面实现的，两个执行相同计算且具有相同动态的网络不必具有相同的几何形状。为了弥合这一差距，我们引入了一种新颖的相似性度量，可在动态层面比较两个系统，称为动态相似性分析 (DSA)。我们的方法包含两个部分：利用数据驱动动态系统理论的最新进展，我们学习一个高维线性系统，该系统可准确捕捉原始非线性动力学的核心特征。接下来，我们使用 Procrustes 分析的新颖扩展来比较通过此嵌入的不同系统，该扩展解释了矢量场在正交变换下如何变化。在四个案例研究中，我们证明了我们的方法可以解开共轭和非共轭循环神经网络 (RNN)，而几何方法则存在不足。我们还表明，我们的方法可以以无监督的方式区分学习规则。我们的方法为比较分析神经回路中计算的基本时间结构打开了大门。
课程与教学大纲
CO1：应用矩阵理论和向量微积分的概念。 CO2：开发求解微分方程的分析方法。 CO3：应用有限差分和有限体积法求解微分方程。 CO4：在工程问题中实施分析和计算技术。矩阵线性方程组的数学运算、一致性 - 向量空间、线性相关性和独立性、基础和维度 - 线性变换 - 投影 - 正交矩阵、正定矩阵、特征值和特征向量、矩阵的相似性、对角化、奇异值分解。矢量场、线积分、曲面积分 - 变量变换、格林定理、斯托克斯定理和散度定理。常微分方程 (ODE)、初值问题及其求解技术、二阶常微分方程的通解、齐次和非齐次情况、边界值问题、Sturm-Liouville 问题和 ODE 系统 - 偏微分方程 (PDE)、柯西问题、特征法、二阶 PDE 和分类、边界条件类型、热、波和拉普拉斯方程的公式和解。使用 MATLAB/python 进行 ODE 和 PDE 的数值实现 - ODE：初值问题：一阶和高阶方法、边界值问题、射击方法、数据拟合、最小二乘 - 标量传输方程的一阶和高阶数值方法、热、波和拉普拉斯方程的有限差分方法。与该计划相关的案例研究：地震波的声学模型、非均匀介质中的扩散、两个平板之间的流动发展、焊接问题、固体材料中的热传导、扩散的相场解（Allen Cahn 1D 解）、两个或多个分子与 Lennard-Jones 势相互作用的解等。
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
一般相对论和黑洞空位的分析
2差异几何形状的评论5 2.1歧管，光滑的地图和切线空间。。。。。。。。。。。。5 2.2张量代数（一个点的张量）。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.4 Lorentzian度量和Lorentzian歧管。。。。。。。。。12 2.4.1简短的Intermezzo：Lorentz内部产品。。。。。。。。12 2.4.2 Minkowski空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.3索引升高和降低。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.4更多术语。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.5曲线的长度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.6时间方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4.7洛伦兹指标的存在。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5矢量场和流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.7平行运输和测量学。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.8扭转张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.9 Riemann曲率张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.10 Levi-Civita连接。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.11绑带调整器的对称性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.12 ricci张量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.13爱因斯坦方程。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.14异分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。28 2.15指数地图和正常社区。。。。。。。。31 2.16正常坐标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.17本地洛伦兹几何形状。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33