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基于距离的量子相干性和非经典性方法
相干性是光的波动性和物理学的量子性背后的概念。在量子力学中，薛定谔猫很好地说明了相干性，即宏观不相容情形的相干叠加。当叠加态的相干性消失时，所有量子特性都消失，取而代之的只是对猫态的经典无知。实际上，退相干是解释经典世界出现的最流行机制 [1]。这是量子光学和经典光学中发展迅速的研究领域。在经典光学中，近年来干涉相关现象扩展到矢量光引起了人们的兴趣 [2-6]。在量子光学中，相干性作为量子信息处理等新兴量子技术的基础的发现促使了这项研究 [7]，量化相干性已成为资源理论 [8,9] 所表达的中心任务。从相干性作为量子特征的理解来看，似乎有理由将其作为从第一原理研究非经典行为的任何方法的基础。在本文中，我们建立了量子相干性与非经典性之间的定量关系。我们发现非经典性是通过改变基可以显示的最大相干性，这与偏振度是在幺正变换下可以达到的两个填充模式之间的最大相干性相同[10-12]。基于l1范数的相干性量化器已被建立为有限维空间中相干性的良好度量[8,9]。在本文中，我们用类似Hellinger的距离来表示这种相干性测度。我们还定义了与此距离相关的所有量值的量化器。在第二部分中，我们建立了这些量化器并推导了有限维空间中它们之间的关系。在第三节中，我们计算了一些相关状态的相干性。在第四节中，分析在无限维空间中重现。在第五节中，我们研究该理论是否可以扩展到具有连续光谱的参考可观测量。Fi-
人工智能（AI）在开放和距离中的作用...
总而言之，尽管AI通过使ODL更具个性化，高效和易于使用来增强ODL的巨大潜力，但它也提出了一些挑战和局限性。解决这些问题需要仔细考虑技术，伦理和监管因素。在ODL中，AI的成功集成将取决于将创新与负责任的监督平衡，以确保以促进公平，隐私和包容性的方式使用该技术。展望未来，ODL中AI的未来范围似乎很有希望。随着自然语言处理，机器学习和数据分析的进步，进一步增强了AI工具的功能。持续的研究和创新可能会导致更复杂的系统，这些系统可以提供更具个性化，可扩展性和有效的教育经验。但是，要完全利用AI的潜力，必须制定全面的法规，以解决道德问题，保护用户隐私并确保所有学习者的公平访问权限。因此，AI在ODL中的作用将继续发展，但其成功将取决于创新，道德考虑和包容性政策的谨慎平衡。
远红灯对垂直农场产生的西红柿产量提高的影响
番茄（Solanum lycopersicum L.）是全球种植的主要农作物之一，也是世界上最重要的蔬菜作物之一。全球番茄产量从1970年代的3500万吨大幅增加到2020年的约1.86亿吨（Faostat，2023年）。具有重大生产区域是温带区域，西红柿也在全球的热带和亚热带气候区中生产。中国（6500万吨），印度（2100万吨），土耳其（1300万吨），美国（1200万吨）和埃及（埃及（700万吨））是总产量排名的西红柿的主要生产商（表1）。番茄品种的形状和大小不同。它们可以分类如下：经典圆形，李子和李子，牛排，樱桃和鸡尾酒，藤蔓或桁架，以及区域性品种和地面。西红柿是用于新鲜食用或食物加工的，可以在开放式田野或受保护环境（例如温室）中生长。
适合太空应用的远心 F-theta 鱼眼镜头
摘要：我们设计了一种视野为 360° x180° 的超广角镜头 - 鱼眼镜头 - 用于太空环境。作为案例研究，假设镜头安装在穿过彗星尾部的旋转探测器上。镜头随着穿过彗星彗发的探测器旋转，可以绘制从内部尾部看到的整个天空，提供有关等离子体和尘埃空间分布的前所未有的数据。考虑到镜头的预期太空应用，设计时已考虑了辐射硬化玻璃。镜头的一个关键特性是投影在焦平面上的天空分布图的“角度尺度”均匀性 (F-theta)，从而可以获得可靠的整个天空重建。我们还精心设计了近乎远心的设计，以便允许放置在焦平面上的滤光片正常工作。本文介绍了一种远心鱼眼镜头，其工作分辨率为像素限制，波段范围为 500 nm 至 770 nm，并具有 F-theta 失真。
RRTS 让密拉特与德里距离更近
为语音通话和短信提供单独的特别资费券 (STV)。Lahoti 在接受 PTI 采访时表示，虽然可以鼓励消费者使用数据，但不能“强迫”他们这样做。他说，TRAI 的重点不仅是保护行业利益，还有消费者的利益，消费者必须有选择只为自己需要的服务付费的权利。监管机构还准备对其 IT 系统进行大规模改造，预计此举将导致电信公司和其他行业利益相关者的多重申报合理化和减少。已被聘请为顾问的德勤即将提交其 IT 系统改造报告。Lahoti 表示，监管机构随后将任命一家机构负责改造，整个工作将优先进行并于今年完成。 TRAI 的 2025 年优先事项清单中包括有关卫星通信频谱的建议——这可以说是这场高风险游戏中最受关注的事件之一，一方是 Jio 和 Airtel 等电信公司，另一方是埃隆·马斯克的 Starlink。Lahoti 拒绝就建议的具体细节或发布时间表发表评论，只是表示“我们正在根据其优缺点审查所有意见，我们将采取平衡的观点”。
基于可分离状态优化的量子 Wasserstein 距离 arXiv.2209.09925
1 巴斯克大学 UPV/EHU，西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心，西班牙 3 圣塞瓦斯蒂安多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙 4 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂 5 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 6 阿尔弗雷德雷尼数学研究所，匈牙利布达佩斯 7 布达佩斯理工经济大学分析系，匈牙利布达佩斯
钻石距离中统一通道的查询最佳估计
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问，我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述，即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O（D 2 /ε）应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果，这些结果使用O（D 3 /ε2）[通过标准过程断层扫描]或O（D 2。< /div>）5 /ε）[Yang，Renner和Chiribella，Prl 2020]应用。为了显示此结果，我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法，该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后，我们证明了一个互补的下限，即使访问未知统一的逆版本或受控版本，估计也需要ω（D 2 /ε）应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。
计算量子熵和距离的新量子算法
我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依熵、量子 R´enyi 熵、迹距离和保真度。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于之前的最佳算法（甚至是量子算法），其中一些算法实现了指数级加速。具体来说，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算加性误差 ε 内的冯·诺依曼熵、迹距离和保真度的量子算法的时间复杂度分别为 ˜ O ( r/ε 2 )、˜ O ( r 5 /ε 6 ) 和 ˜ O ( r 6 . 5 /ε 7 . 5 )。相比之下，先前的冯诺依曼熵和迹距离的量子算法通常具有时间复杂度 Ω( N )，而先前的最佳保真度算法具有时间复杂度 ˜ O ( r 12 . 5 /ε 13 . 5 )。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。这是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。与现有方法相比，我们的技术的优势在于不需要对密度算子进行任何限制；与此形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要对密度算子的最小非零特征值有一个下限。
危机期间距离欲望的驱动因素和阻尼器
1德国HEIDE的FHWESTKüste应用科学大学德国旅游研究所。电子邮件：koechling@fh-westkueste.de在南非西北大学的2棵树（经济学，环境和社会的旅游研究） *通讯作者摘要摘要在危机期间的复杂消费决策代表着新兴的研究途径，尤其是在界限旅行的背景下。研究从n = 2,021德国人的代表性在线样本作为潜在的长途旅行者产生的数据，该研究研究了哪些社会人口统计学，心理和行为因素积极地（驱动因素）或负面（抑制剂）影响了危机事件表征的当代时代期间的距离欲望。在将多个线性回归（以远距离欲望为因变量）应用于危机期，享乐主义旅行动机，对风险的高亲和力和以前的长距离旅行经验的高度亲和力是距离欲望的驱动因素，而社会人口学因素（例如收入或年龄）以及渴望保持较低的气候足迹的愿望并不影响着巨大的影响。结果可以支持在危机期间影响长途旅行行为的尝试，因为他们澄清了哪些旅行动机和其他因素推动了对德国长距离旅行的渴望。关键字：距离欲望；长途旅行意图；多个线性回归；危机；距离衰减；旅行目的地选择。引用：Köchling，A.，Matiza，T。和Eisenstein，B。（2025）。危机期间距离欲望的驱动因素和阻尼器：德国市场的观点。欧洲旅游研究杂志，39，3905。https：//doi.org/10.54055/ejtr.v39i.3640。出版历史记录：收到：10/02/2024;修订：12/07/20124，14/07/2024;接受：16/07/2024;在线发布：15/01/2025;卷日期：01/03/2025。协调编辑：Estela Marine-Roig
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。