美国联邦航空管理局 (FAA) 成立了无人机系统集成办公室,旨在将无人机系统 (UAS) 安全高效地集成到国家空域系统 (NAS) 中。为了实现这一目标,UAS 集成办公室和主要的 UAS 利益相关者正与 UAS 社区密切合作,为 DAA 设备制定最低操作性能标准 (MOPS)。• 标准制定的第一阶段侧重于配备在 IFR 飞行规则下在 A 类空域内运行的民用 UAS。第一阶段 MOPS 的运行环境是 UAS 往返于 A 类或特殊用途空域,穿越 D、E 和 G 类空域。• 第二阶段将运行环境扩展至 1) 在 D、E 和 G 类空域中的扩展 UAS 操作,2) 在 C、D、E 和 G 类空域中的起飞和降落操作,以及 3) 穿越 B 类空域。地面操作仍不在范围内。 • 第三阶段将扩大 DAA 设备的支持操作,以解决适用于小型 UAS 以及更专业的 UAS 的用例。这包括以下用例:1) 高空伪卫星发射和回收操作、2) 性能更有限且靠近地形/障碍物的小型 UAS 平台、3) 先进空中机动 (AAM) 和 4) 第 135 部分货运操作。此外,UAS 集成办公室正在与 UAS 社区密切合作,以制定性能标准
民航局得出结论,虽然 D 类空域中修订后的 VMC 最低标准降低了“看见并避免”屏障对空中相撞 (MAC) 风险的有效性,但他们认为,这种负面影响通常可以减轻到可接受的水平;主要是通过在英国 D 类空域提供空中交通管制服务的方式。然而,这些声明反映了一般情况,民航局担心,目前,VMC 最低标准的变更对曼彻斯特低空航线直升机的安全运行产生了不可接受的影响。
基于量子纠缠和相应的量子通信,我们研究一种简单的超光速纠缠通信方案,其关键是建立两个相互纠缠的粒子或装置A和B,我们观测和控制A位置的信息,就可以知道B位置的相应结果,这并不是直接互相发送信息,而是可以超光速的。在狭义相对论中我们规定了必须有两个以光锥相隔的对称拓扑结构,这包括了类空区间的广义洛伦兹变换(GLT),其中相速度是超光速的。这是本方案的基础,可以检验GLT。关键词:量子纠缠;通信;超光速;狭义相对论。 1. 引言基于爱因斯坦-波多尔斯基-罗森(EPR)关联和贝尔不等式,Aspect等人首先通过测量钙辐射级联和时变分析仪发射的光子对的线性偏振关联实现了EPR实验,并与
摘要 本文介绍了(相对论)拉格朗日-汉密尔顿力学系统几何流的经典和量子信息理论。描述了 G. Perelman 熵泛函的正则非完整变形和经典力学系统的几何流演化方程的基本几何和物理性质。研究了此类 F 和 W 泛函在 Lorentz 时空流形和三维类空超曲面上的投影。这些泛函用于阐述拉格朗日-汉密尔顿几何演化的相对论热力学模型以及各自的广义汉密尔顿几何流和非完整 Ricci 流方程。非完整 W 熵的概念是作为经典香农熵和量子冯诺依曼熵的补充而开发的。考虑了基于经典和量子相对熵、条件熵、互信息和相关热力学模型的方法的几何流泛化。利用密度矩阵的形式和量子通道的测量来阐述量子力学系统演化的量子几何流信息理论的这些基本成分和主题。
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。
史瓦西黑洞内部包含将其与类空奇点分隔开的测地线边界。任何跨越测地线边界向奇点迁移的信息都会因因果关系而不可挽回地丢失。如果史瓦西奇点吸收信息,则相应的演化将被视为悖论,因为它违反了信息处理的神圣规则 [1] 。人们通常认为时空涨落会变形其测地线边界附近的史瓦西几何,从而产生一致的量子演化。虽然这种动力学正则化机制的细节尚不清楚,但它们对于黑洞量子信息处理的整体方面(例如黑洞信息悖论 [2 – 4] )非常重要。在本文中,我们表明史瓦西奇点毗邻渐近静默时空区域,即无论初始场配置如何都会抑制空间量子关联的区域。更重要的是,它们适应所谓的 Zeno 边界,该边界标记了由测地线边界终止的超曲面堆栈,具有以下属性:在堆栈中填充量子信息的概率测度朝着奇点单调递减,并在测地线边界处消失。因此,量子事件无法探测测地线边界,量子信息也无法迁移
现实世界的视觉数据具有固有的层次结构,可以在双曲线空间中有效地代表。双曲神经网络(HNN)是在此类空间中学习特征表示的有前途的方法。然而,计算机视觉中的当前HNN依赖于欧几里得主链,并且仅在任务头中的双曲线空间唯一的项目功能,从而限制了它们充分利用双曲线几何的好处的能力。为了解决这个问题,我们提出了HCNN,这是一种全均匀的卷积神经网络(CNN),专为计算机视觉任务而设计。基于Lorentz模型,我们概括了CNN的基本组合,并提出了卷积层,批准归一化和多项式逻辑回归的新型公式。对标准视频任务的实验证明了在混合和完全双曲的设置中我们的HCNN框架的有希望的性能。总体而言,我们认为我们的贡献为开发更强大的HNN提供了基础,这些HNN可以更好地代表图像数据中发现的复杂结构。我们的代码可在https://github.com/kschwethelm/hyperboliccv上公开获取。
指示与上层量子算法所期望的相比,可观测量当前是否为负。在跟踪等效可观测量的各种选择之间的一个关键区别是,不同的选择可以有不同的副产品算子。从一种逻辑可观测量的选择转移到另一种逻辑可观测量是一种簿记操作,其中副产品算子之间的关系由分离可观测量的稳定器的测量结果决定。因此,最终,在空间中移动逻辑可观测量归结为将许多稳定器测量的贡献正确地乘以其副产品算子。例如,考虑一个具有逻辑可观测量 XL = + X 1 X 2 X 3 和测量的稳定器可观测量 XS = + X 1 X 2 X 4 X 5 的系统。假设稳定器测量结果在误差修正后为 − 1 ,这意味着您确信 − XS = +1 。根据此信息,你可以得出 XL = XL · +1 = XL · − XS = − X 3 X 4 X 5 。换句话说,XS 告诉你如何用量子位 3、4 和 5 而不是量子位 1、2 和 3 来表达逻辑可观测量 XL。它允许你将逻辑可观测量从由量子位 1、2 和 3(使用副积运算符 +1)支持移动到由量子位 3、4 和 5(使用副积运算符 − 1)支持。在现实场景中,由于代码距离大或路由距离长,移动逻辑可观测量将涉及将数百甚至数百万个稳定器乘以可观测量的副积运算符。如果这些稳定器的任何一个(或三个、五个等)测量值错误,则移动的逻辑可观测量的符号将是错误的。这是一个逻辑错误;这将导致灾难性的情况,即量子计算机执行的上层算法将默默地产生糟糕的结果。计算稳定剂的大型乘积与容错量子计算的相关性在量子纠错领域是众所周知的 [ RHG07 ;Hor+12 ;Cha+22 ;CC22b ;CC22a ]。移动逻辑可观测量需要将许多稳定剂相乘,如果将所有东西永远放在同一个地方,就不可能进行任何计算。因此,能够可靠地计算巨大的稳定剂乘积极其重要。鉴于这些事实,奇怪的是没有完善的实验来直接验证计算大型稳定剂乘积的能力(类似于记忆实验是直接验证随时间保存量子比特的能力的完善基准 [ GQ21 ;Rya+21 ;Zha+22 ;Kri+22 ;And+20 ])。本文提出的实验类型“稳定性实验”的目标就是填补这一空白。从高层次来看,稳定性实验实际上与记忆实验非常相似(见图 2)。记忆实验之所以有效,是因为它们设置了一个跨时间的全局不变量的情况,然后检查该不变量。不变量是指在时间结束时测量的状态应该与在时间开始时准备的状态相匹配。这使得记忆实验有些退化。测量结果是提前知道的,因此在算法上不需要在运行时执行所有那些昂贵的量子操作。在大型量子计算中,你会希望优化掉任何看起来像记忆实验的东西。稳定性实验也通过创建和验证全局不变量来工作。主要区别在于,稳定性实验不是使用跨时间的全局不变量,而是设置一个跨空间的全局不变量的情况。具体来说,在稳定性实验期间,稳定器区域的乘积的正确值是提前知道的。这使得稳定性实验有些退化,就像记忆实验一样,在实践中,在大型量子计算中,你会希望优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过,通过避免删除退化的冲动,你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这样您就可以确定您的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如,稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到逻辑量子位正确移动的期望确定性水平。更一般地说,稳定性实验可用于量化“类时码距离”(稳定器测量重复的次数)是否需要小于或大于“类空码距离”(表面代码斑块的直径)。通常假设这些数字是相同的,但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由:稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是,由于其代码距离在稳定性实验中,稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化,就像记忆实验一样,在实践中,在大型量子计算中,你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过,通过避免删除退化的冲动,你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如,稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平,即逻辑量子位被正确移动。更一般地说,稳定性实验可用于量化“类时码距离”(稳定器测量重复的次数)是否需要小于或大于“类空码距离”(表面码斑的直径)。通常假设这些数字是相同的,但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由:稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是,由于其代码距离在稳定性实验中,稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化,就像记忆实验一样,在实践中,在大型量子计算中,你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过,通过避免删除退化的冲动,你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如,稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平,即逻辑量子位被正确移动。更一般地说,稳定性实验可用于量化“类时码距离”(稳定器测量重复的次数)是否需要小于或大于“类空码距离”(表面码斑的直径)。通常假设这些数字是相同的,但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由:稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是,由于其代码距离因为它的代码距离因为它的代码距离
在时空中,事件 A 和 B 可以有三种因果关系:A 先于 B ,B 先于 A ,或者 A 和 B 有因果分离,即它们位于一个类空区间。量子力学允许存在与这些情况都不对应的因果结构。启发式地,这可以描绘为将 A 和 B 之间的顺序置于量子叠加中。更准确地说,已经提出了几种使用“过程矩阵”或“量子开关”来实现不确定因果顺序的方法 [1– 6]。虽然这些方法在数学上并不严格等价,但它们都支持一个基本思想:不确定因果顺序本质上是一种量子现象,它为迄今为止主要在时空理论中探索的概念提供了新的启示。最近,在几种量子开关的实现中已经通过实验观察到了这种现象 [7–12]。为了准确衡量量子理论为因果关系研究带来的新元素,可以将因果序的量子控制视为提供非经典通信优势的一种资源,即量子开关中的两个噪声信道可以比任何单个信道传输更多的信息 [13]。这种方法的好处是可以立即阐明量子开关的物理意义,但它依赖于一个目前尚未解决的问题,即任何局部方是否可以操作性地实施这种量子控制 [14]。在本文中,我们假设实证研究已经给出了一个积极的启发式方法:通过量子开关对因果序的量子控制已经通过实验获得。接下来,我们努力从理论上更好地理解此类设置所展示的优势。特别地,一个长期存在的问题涉及这种优势的起源:为了否认量子开关是一个独立的资源,有人认为,两个信道的单程量子叠加,在没有不确定因果顺序的情况下,已经导致了类似的结果[15,16]。在第二部分介绍基本的数学概念之后,我们探讨了这种非因果顺序的有争议的起源。