○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
• 粒子漂移的方向从一个太阳黑子周期变化到下一个周期。 • 对于 A>0,当 GCR 进入日光层时,漂移将它们带向两极并沿着电流片向外移动。 • 对于 A<0,模式相反(“A 负”)
在这项工作中,我们提出了一种新的方法,用于使用AutoCododer(AE)(AE)(一种未加权的机器学习技术,具有最少的先验知识)来识别一维量子多体系统中的量子相变。AES的训练是通过在整个驱动参数的整个范围内通过精确的对角线化(ED)获得的减少密度矩阵(RDM)数据进行的,因此不需要对相图的事先了解。使用这种方法,我们通过跟踪AE的重建损失的变化,成功地检测了具有多种类型的多种相变的广泛模型中的相变。AE的学习表示表示,以表征不同量子相的物理现象。我们的方法论展示了一种新的方法,可以使用最少的知识,少量所需数据研究量子相变,并产生量子状态的压缩代表。
相互作用的费米式系统的自发对称破坏是多体理论的主要挑战,这是由于新独立散射channels的扩散曾经在对称阶段不存在或退化。一个例子是由哈伯德模型的铁 /抗磁性破碎对称相(BSP)给出的,其中旋转横向和自旋宽量义通道中的顶点与计算能力的随之增加,以增加计算的计算能力。我们将非扰动的两粒子一致的方法(TPSC)传达出Hubbard模型中的磁相(2)磁相,提供了一种有效的方法,具有牢固的相关性。我们表明,在BSP中,易感性的总规则执行必须伴随着修改的间隙方程,从而导致订单参数,顶点校正和保留金色模式的间隙特征的恢复。然后,我们将理论应用于半填充的立方晶格中哈伯德模型的抗铁磁相。我们将双重占用和交错磁化的结果与使用图表的蒙特卡洛获得的结果进行了比较。我们证明了verx校正在降低希格斯在自旋长态敏感性中的准粒子激发差距方面的核心作用,从而产生了可见的希格斯模式。
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例,并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性,因此不可能完全可控,并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明,具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用,例如:(i)当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时,粒子系统的一般可控性; (ii)在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性; (iii)具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中,例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
超过80%的研究区域减少了思考发生的灰质。这平均约占大脑的4%,与青春期中发生的减少几乎相同。研究人员说,虽然听起来较少的灰质听起来可能不好。它可能反映了称为“神经回路”的互连神经细胞网络的微调,以准备新的生活阶段。
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物,而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中,这项研究发现,沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同,这与当前冲突的划分线相处。
MACEDA解释了该技术对研究的重要性:“我们仅使用四个量子位,一个用于每个可能的领域状态。但是,由于我们的电路涉及大量量子门,因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果,我们应用了缓解错误技术,这有助于提高计算的保真度。”
