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World File Search System维空间
对大语言模型的数学见解
矩阵是一种二维标量组件，在机器学习中起着基本作用，它是以结构化方式表示和操纵数据的关键工具，其中包括特征提取，降低维度降低和降低噪声。诸如主成分分析（PCA）和单数值分解（SVD）等技术用于将高维数据转换为较低维空间。矩阵转置是机器学习中的基本操作。矩阵的转置表示，如果原始矩阵具有行和B列，则转置矩阵将具有B行和列。矩阵转置（旋转）对于乘法方便，在其中神经网络和其他机器学习模型通常处理不同尺寸或乘法所需兼容尺寸的权重和输入，这意味着第一个矩阵中的列数必须匹配第二个矩阵中第二个矩阵的行数。矩阵的倒数（称为a^-1）对于求解诸如ab =之类的方程至关重要（其中in是身份矩阵）
当我们说“墨西哥元是多少？”时我们的意思是什么？
我们假设大脑是某种计算机，并研究比喻性语言所暗示的操作。比喻性语言无处不在，它绕过了所说内容的字面意义，并以隐喻或类比的方式进行解释。这种解释要求在概念空间中进行映射，这导致我们根据易于计算的映射来推测概念空间的性质。我们发现适当类型的映射在高维空间中是可能的，并用最简单的空间（即维度为二进制的空间）来演示它们。二进制向量上的两个运算（一个类似于加法，另一个类似于乘法）允许从现有表示中组成新的表示，并且“乘法”运算也适用于映射。高维空间的属性已被证明与记忆回忆等认知现象相对应。目前的想法进一步表明高维表示适用于认知建模。
等离子准晶体中的四维保守拓扑载体
根据Noether定理，物理系统中的对称性与保守数量交织在一起。这些对称性通常决定系统拓扑，这会随着维度的增加而变得更加复杂。准晶体既没有翻译也不具有全局旋转对称性，但它们本质上居住在一个高维空间中，在该空间中，对称性浮出水面。在这里，我们发现了拓扑电荷向量，该拓扑载体在四个维度（4D）中，这些维度（4D）控制了2D准晶体的真实空间拓扑，并揭示了其固有的保护定律。我们证明了对五边形等离子体式准乳头中拓扑的控制，并由相分辨和时间域近场显微镜绘制，表明它们的时间进化不断地调节其独特的4D拓扑的2D投影。我们的工作提供了一种实验探测4D及以上拓扑物理学的热力学特性的途径。t
基于牛顿-欧拉法的六旋翼飞行器运动方程研究
摘要 本文旨在设计和研究无人驾驶飞行器 (UAV) 六旋翼飞行器在三维空间中的动态模型。基于牛顿-欧拉法确定了导出的运动方程。这些方程具有非线性和耦合性。此外，为了使六旋翼飞行器具有真实的运动，模型中还嵌入了气动效应和扰动。六旋翼飞行器是一种垂直起降 (VTOL) 飞行器，具有悬停能力和灵活性，因此与固定翼飞行器相比毫不逊色。尽管如此，它的动态模型很复杂，被描述为不稳定的，并且不能在不扭转其轴的情况下进行平移运动。除了控制和仿真设计模块外，还通过 LabVIEW 软件建立了结论性数学模型。因此，对多个实验状态的稳定性进行了分析，以便提前展示用于平衡和轨迹跟踪的适当控制器。关键词：——无人机，六旋翼飞行器动力学，非线性控制，耦合和欠驱动模型，牛顿-欧拉方法。
Xiao liuXiao liu
六月研究助理。2020年 - 2024年8月•大型语言模型（LLMS）内的长期杂项机器人学习的发展状态空间建模，LLMS在维护州跟踪的同时执行计划和推理。•体现的AI：提出的diff -Control，一种将控制网络从图像生成到机器人动作的范围的动作扩散策略。[C7]•使用注意机制和可区分的过滤创建了一个多模式学习框架（𝛼 -MDF），该滤波器在潜在空间中进行多种模式的状态估计。[C5]•开发了可区分的集合Kalman过滤器（DENKF）框架，其中包含用于机器人学习的算法先验，即从观察值中学习系统dy -namics，以及从高维空间中的学习表示形式。[C4]•用智能手表部署了无处不在的机器人控制任务的智能滤波框架，即，电视，无人机驾驶。[C6]
双重注意生成对抗网络，火焰和烟分析
火焰和烟雾图像处理和分析可以提高性能，以检测烟雾或射击，并确定许多复杂的火灾危害，最终帮助消防员安全地击败火灾。近年来，在与图像相关的研究领域中，应用于图像处理的深度学习已盛行。消防安全研究人员还因为在与图像相关的任务和统计分析方面的领先表现，将其带入了他们的研究。从输入数据类型的角度来看，传统的火灾研究基于简单的数学回归或依靠传感器数据（例如温度）的经验相关性。但是，可以通过在数据处理和分析中应用深度学习来分析来自高级视力设备或传感器的数据。深度学习在非线性问题上具有更大的能力，尤其是在高维空间（例如火焰和烟雾图像处理）中。我们提出了一个具有深度学习网络和消防安全知识的基于视频的实时烟雾和火焰分析系统。它将火视频作为输入，并产生了火灾闪存的分析和预测。
基于LIDAR的在线导航算法的自治
摘要：在本文中，我们提出了一种新的方法，用于在农业中农作物行之间的自主机器人导航。通过将2D光检测和范围（LIDAR）数据投影到机器人的运动方向上，以执行具有噪声（DBSCAN）的应用程序的一维空间聚类来实现。通过将DBSCAN的虚拟地标与机器人的位置相结合，从粒子过滤器中更新了映射和定位（MAL）。此方法映射的结果并在一次扫描中同时估算机器人的位置。每个机器人的位置取决于当前扫描和以前的扫描的LIDAR数据信息。数据关联是通过将许多连续扫描和卡尔曼过滤器组合在一起的数据来实现全局路径。通过组合本地位置创建的全局轨迹允许机器人实时自动导航，而无需经历从裁剪领域收集所有数据的先前阶段。本文还使用不同的参数进行FIR滤波器校正，以增强所提出的方法的有效性。
用于图像数据分类的硬件高效量子神经网络评估
摘要：量子计算有望在未来从根本上改变计算机系统。最近，量子计算的一个新研究课题是机器学习的混合量子-经典方法，其中参数化的量子电路（也称为量子神经网络 (QNN)）由经典计算机优化。这种混合方法可以兼具量子计算和经典机器学习方法的优点。在这个早期阶段，了解量子神经网络对不同机器学习任务的新特性至关重要。在本文中，我们将研究用于对图像进行分类的量子神经网络，这些图像是高维空间数据。与以前对低维或标量数据的评估相比，我们将研究实际编码类型、电路深度、偏置项和读出对流行 MNIST 图像数据集的分类性能的影响。通过实验结果获得了关于不同 QNN 学习行为的各种有趣发现。据我们所知，这是第一项考虑图像数据的各种 QNN 方面的工作。
koopman的解释和分析加密系统
公钥密码系统依赖于计算上的困难问题，用于安全性，传统上使用数字理论方法进行了分析。在本文中，我们通过查看Di-Hellman密钥交换和激烈的Shamir-Adleman Cryptosystem作为非线性动力学系统来介绍有关密码系统的新颖观点。通过应用Koopman理论，我们将这些动力学系统转换为更高维空间，并在分析上得出等效的纯线性系统。此公式使我们能够通过直接操纵来重建密码系统的秘密整数，从而利用可用于线性系统分析的工具。此外，我们在达到完美精确度所需的最小提升尺寸上建立了上限。我们在所需的举重维度上的结果与蛮力攻击的棘手性一致。为了展示我们的方法的潜力，我们在发现与现有结果之间建立了联系。此外，我们将此方法扩展到数据驱动的上下文，其中Koopman表示从密码系统的数据样本中学到了。
![arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日](/simg/f\f0edfb6b881441392efadaca31f3652c14aa1cee.png)
arXiv:2305.07596v4 [quant-ph] 2024 年 2 月 18 日
在量子信息科学与技术领域，量子态和相关过程的表示和可视化对于研究和教育都至关重要。在此背景下，重点尤其放在少数量子比特的集合上。单量子比特和多量子比特系统存在许多强大的表示，例如著名的布洛赫球和概括。在这里，我们利用维度圆符号作为此类集合的表示，采用所谓的量子比特圆符号和在 n 维空间中表示 n 粒子系统的想法。我们表明，可分离性的数学条件导致可视化的量子态的对称条件，为少数量子比特系统中的纠缠以及因此为各种量子算法提供了新的视角。通过这种方式，维度符号有望将少数量子比特系统中的非平凡量子纠缠特性和过程传达给更广泛的受众，并可以作为直观量子洞察力和形式数学描述之间的桥梁，增强对这些概念的理解。