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用于非高斯光子量子态产生的多路复用合成器
摘要 处理具有非经典光子统计的简单有效的光子态源对于实现量子计算和通信协议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种创新方法，与以前的提案相比，该方法大大简化了非高斯状态的制备，利用了现代量子光子学工具提供的多路复用功能。我们的提案受到迭代协议的启发，其中多个资源一个接一个地组合在一起以获得高振幅的复杂输出状态。相反，在这里，协议的很大一部分是并行执行的，通过使用沿与所有输入模式部分重叠的模式的单个投影测量。我们表明，我们的协议可用于生成高质量和高振幅的薛定谔猫状态以及更复杂的状态，例如纠错码。值得注意的是，我们的提案可以用实验中可用的资源来实现，突出了它的直接可行性。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
来自凯勒结构的玻色子和费米子高斯态
我们证明玻色子和费米子高斯态（也称为“压缩相干态”）可用其线性复结构 J 来唯一表征，该结构是经典相空间上的线性映射。这扩展了基于协方差矩阵的传统高斯方法，并提供了一个同时处理玻色子和费米子的统一框架。纯高斯态可以用兼容凯勒结构的三重 ( G , Ω , J ) 来识别，由正定度量 G、辛形式 Ω 和线性复结构 J 组成，其中 J 2 = − 1 。混合高斯态也可以用这样的三重结构来识别，但 J 2 ̸ = − 1 。我们应用这些方法来展示如何将涉及高斯态的计算简化为这些对象的代数运算，从而得到许多已知和一些未知的身份。我们将这些方法应用于研究（A）纠缠和复杂性、（B）稳定系统的动力学、（C）驱动系统的动力学。由此，我们编制了一份全面的数学结构和公式列表，以并排比较玻色子和费米子高斯态。
有条件的非高斯量子状态准备的实用框架
图2。（a，b）从ANCRE报告124（允许）中提取的电力部门中的脱碳化楔形，并考虑了每个国家 /地区最雄心勃勃的场景； “全球范围”是指16个最著名的国家。这些直方图显示了在没有任何技术进化的情况下电力部门的发射轨迹，并且（灰色）在脱碳场景框架内发射的演变；两种核心对允许不同技术的降低（例如，黄色和橙色的太阳能，蓝色的水力）之间的差异； CCS意味着碳捕获和隔离。可以在参考文献126中找到“脱碳楔”方法的进一步描述。
使用高斯工艺回归方法的电动汽车锂离子电池的电荷估计
应将通信发送到Selvarani N：N.Selvarani@psnacet.edu.edu.edu.in Info Info Machine and Computing杂志（http://anapub.co.ke.ke.ke/journals/jmc/jmc/jmc/jmc.html） 2024;从2024年8月18日修订； 2024年8月12日接受接受，2024年10月5日©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 为了确保在电动汽车中使用清洁能源的安全，可靠和负担得起的性能，对LIB的精确负荷状态的估计非常重要。在本文中，提出了具有不同内核函数的SOC预测的高斯过程回归，并通过良好的健康和福祉进行了评估和分析的表现。使用GPR的一个有用的好处是能够量化和估计不确定性，从而评估社会估计的可靠性。内核函数是提高GPR性能的关键超参数。GPR认为电池的温度和电压彼此独立，因为它们各自的输入参数与行业，创新和基础架构相关联，而目标依赖性变量是电池SOC。最初，训练过程涉及确定内核函数的理想超参数以准确表示数据的特征。使用测试数据评估预测电池SOC的准确性。根据仿真结果，基于指数核函数的平方元函数估计SOC具有很高的准确性和较低的RMSE和MAE，从而确保了能源效率和Q Uality Education。关键字 - 充电状态，GPR，内核功能，RMSE，Lib-Lithium Ion电池，能源效率和优质教育。
超导量子比特非高斯纠缠态的计量学表征
多粒子纠缠态是量子信息处理和量子计量的重要资源。特别是，非高斯纠缠态被预测比高斯态具有更高的精密测量灵敏度。在计量灵敏度的基础上，传统的线性拉姆齐压缩参数 (RSP) 可以有效地表征高斯纠缠原子态，但对于范围更广、灵敏度更高的非高斯态则无效。这些复杂的非高斯纠缠态可以通过非线性压缩参数 (NLSP) 进行分类，它是 RSP 对非线性可观测量的推广，可通过 Fisher 信息识别。然而，NLSP 从未通过实验测量过。使用 19 量子比特可编程超导处理器，我们报告了在其非线性动力学过程中产生的多粒子纠缠态的表征。首先，我们选择 10 个量子比特，通过单次读取几个不同方向的集体自旋算子来测量 RSP 和 NLSP。然后，通过提取所有 19 个量子比特随时间演化状态的 Fisher 信息，我们观察到超过标准量子极限的 9.89 + 0.28 − 0.29 dB 的较大计量增益，这表明多粒子纠缠程度很高，可实现量子增强相位灵敏度。得益于高保真全控制和可寻址单次读取，具有互连量子比特的超导处理器为设计和基准测试可用于量子增强计量的非高斯纠缠态提供了理想平台。
双模高斯态压缩势与纠缠势的等价性
© 作者 2023。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
第 1 次消费者认知调查结果（AI 图片）
虽然很多用户没有遇到任何问题，但调查中列出的所有产品和服务都出现了各种问题。此外，正如“沟通”类别中与“提供不正确的信息”相关的问题数量相对较多一样，最常发生的问题类型因产品或服务而异。
滴定de la：厌氧消化成生物炭/ ... div>
这些标题：一种熟食消化成有机c har/ c危害暴风雨管理（精确）论文方向：Claire Gerente（Pron） + Marco Baratieri（Unibz）Co-enstécadrant：Audrey Villot（IMTA）研究团队：团队和绿色IMT大西洋部：DSEE是国际共同所有权的论文吗？是的，如果是的，则设想与沿海的有机体：拟议的主题Unibz具有跨学科的特征？是的，这个博士学位项目旨在支持Biochar/Char的知识，作为媒体，旨在返回地面。这必然要求了解生物量转化过程（生物学，热化学），也需要对城市径流中存在的污染物的吸附剂的多孔材料的表征，并支持植物生长（水保留能力，营养井等）。这些研究的目的是在城市规模上增加产品和流的循环。是否确定了共同融资的来源？是的，如果是，请指定设想哪种共同融资：中产阶级pri +semi-Bourse unibz其他信息：您希望传达的有用信息（如果相关）：
在血管平滑肌细胞中消除后代的动脉粥样硬化，而不是内皮细胞中消除了后代的动脉粥样硬化
1 Centro de Biotecnolologe i y gen gen gen gen rica de Plantas（CBGP），研究所研究Instituto nacional deIncorkingaciónyy y y y y y y agraria y Food（Inia-csic），政治是Cnica de Madrid（UPM），28222333233323332233233 pozuelo de alarar c。 daniel.truchado@upm.es（D.A.T。）; mjuamol@ibmcp.upv.es（M.J.-M。）; sararincre@gmail.com（s.r。）; lucia.zurita@inia.csic.es（L.Z. ）; jaime.tome@upm.es（J.T.-A。） 2 Unidad deInnovación Biom是Dica，调查中心能量是TICAS，中世纪，tecnológicas（ciemat），Avenida Complutense 40，28040，西班牙马德里； chorz@ciemat.es 3 Institution ofResjuctionación健康医院12 de Octubre（IMAS12），Avenida decórdobas/n，28041 Madrid，西班牙4RespessivaciónBiom中心是Red de decáncer（Ciberonc），Avenida de Monforte de Monforte de Monforte de Monforte de lemos 3-5-5统治：fponz@inia.csic.es†当前地址：Biologo de Instituto deBiologoí分子Y Celular de Plantas（IBMCP），UPV-CSIC，C/de l'Enginyer Fausto Elio s/n，46022，46022，Val是Ncia，Spain。）; jaime.tome@upm.es（J.T.-A。）2 Unidad deInnovación Biom是Dica，调查中心能量是TICAS，中世纪，tecnológicas（ciemat），Avenida Complutense 40，28040，西班牙马德里； chorz@ciemat.es 3 Institution ofResjuctionación健康医院12 de Octubre（IMAS12），Avenida decórdobas/n，28041 Madrid，西班牙4RespessivaciónBiom中心是Red de decáncer（Ciberonc），Avenida de Monforte de Monforte de Monforte de Monforte de lemos 3-5-5统治：fponz@inia.csic.es†当前地址：Biologo de Instituto deBiologoí分子Y Celular de Plantas（IBMCP），UPV-CSIC，C/de l'Enginyer Fausto Elio s/n，46022，46022，Val是Ncia，Spain。