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World File Search System高斯
使用Lafesi磁电材料的热能收割机
在连续变化（CV）量子物理学中，高斯国家长期以来一直是研究的富有成果的话题[1-10]。它们自然而然地作为热状态形式的许多非相互作用颗粒的系统的基础状态[11]，或描述了由激光发出的光的相干状态[3]。通过非线性过程，可以将噪声降低到超过射击噪声限制（以互补可观察到的噪声增加的价格），并产生挤压状态[12-17]。出于Metrol-Ogy的目的，这种挤压状态通常足以获得性能的显着提升[18-21]。在理论上，高斯州相对容易处理[8，9]。高斯智能功能描述了连续变量可观察物的量子统计（例如，量子光学中的四倍）。所有有趣的量子特征都可以从相协方矩阵中推导，该协方差矩阵表征了相位空间上的高斯分布。因此，每当模式的数量仍然有限时，符号矩阵分析的技术就足以研究高斯量子状态。这已经对高斯州的纠缠特性产生了广泛的了解[22-27]，最近它也导致了高斯州的量子转向（参见[28]）的发展[29-32]，我们将其称为Einstein-Podolsky-Podolsky-podolsky-podolsky prosen（Epr）。即使它们具有许多优势，高斯州对
光子变化的量子状态：统一特征
非经典状态是量子连接[1-4]，量子传感和计量学[5-11]，量子计算[12-14]和量子加密[15 - 18]的关键推动因素。尤其是高斯州（例如，挤压状态）在量子信息理论中被广泛考虑，用于在连续变量系统中提供非经典性[27-33]。然而，高斯州在各种应用中的量子至高无上都缺乏一些可降低的特性（例如，wigner函数负性）[30]，包括quantum感应和量子计算[10，34]。因此，在量子系统和网络中识别和表征提供性能增长但易于准备的新的非高斯州的新类别非常重要。光子添加的量子状态（PAQSS）[35 - 38]和光子提取的量子状态（PSQSS）[39 - 43]是两种重要的非高斯州，它们表现出非clas骨行为[44 - 49]。分别称为高斯状态上的光子降低或光子辅助操作所产生的非高斯量子状态，分别称为光子添加的高斯状态（PAGSS）和光子提取的高斯状态（PSGSS）。已显示了几种应用程序的PAGS和PSGS的好处，包括量子通信[50 - 52]，量子密钥分布[53 - 55]和量子传感[56 - 58]。虽然在过去的三十年中已经取得了显着的进步[4，35 - 43]，但对光子添加和光子提取状态的完整而统一的表征（就特征函数而言，
量子玻姆启发势能用于建模非高斯时间序列及其在金融市场中的应用
摘要：我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比，此类时间序列与罕见事件相关。因此，采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此，我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后，我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用，该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明，导出的势在高频下取一些负值（其平均值），然后大幅增加，对于罕见事件，该值再次下降。因此，罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒，当系统横穿该势垒时，这种势垒的影响会变得突出。最后，作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子，我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势，以验证非高斯密度中罕见事件的存在，并证明与高斯情况的偏差。
稳健高斯和非线性混合不变聚类特征辅助方法加速脑肿瘤诊断
1 纳季兰大学医学院内科放射学系，纳季兰 61441，沙特阿拉伯；yealmalki@nu.edu.sa 2 世宗大学无人驾驶车辆工程系，首尔 05006，韩国；umair@sejong.ac.kr 3 Secret Minds，创业组织，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦；engnr.waqasahmed@gmail.com 4 国立科技大学（NUST）机械与制造工程学院（SMME）机器人与智能机械工程系（RIME），H-12，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦； karamdad.kallu@smme.nust.edu.pk 5 伊巴达特国际大学电气工程系，伊斯兰堡 54590，巴基斯坦 6 卡西姆大学医学院放射学系，沙特阿拉伯布赖代 52571；salduraibi@qu.edu.sa（SKA）；al.alderaibi@qu.edu.sa（AKA） 7 纳季兰大学工程学院电气工程系，沙特阿拉伯纳季兰 61441；miditta@nu.edu.sa 8 扎加齐格大学人类医学学院放射学系，埃及扎加齐格 44631；maatya@zu.edu.eg 9 纳季兰大学应用医学科学学院放射科学系，沙特阿拉伯纳季兰 61441； hamalshamrani@nu.edu.sa * 通信地址：amad.zafar@iiui.edu.pk † 这些作者作为第一作者对这项工作做出了同等贡献。
数据驱动的重叠 - 轨道轮廓建模在冷喷雾添加剂制造
添加剂制造。因此，本研究介绍了使用高斯过程回归模型对重叠轨道进行表面吸引数据驱动的建模。所提出的高斯工艺建模框架明确合并了两个相关的几何特征（即，从喷嘴出口到表面的表面类型和极长），以及广泛采用的高斯超级底座模型，作为先前的域知识，形式为显式均值函数。表明，所提出的模型可以比单独使用高斯超级插曲模型和纯粹的数据驱动的高斯过程模型提供更好的预测性能，从而提供了一致的重叠轨道预测预测。通过将轨道几何形状的准确预测与工具路径计划相结合，可以预计在冷喷雾添加剂制造中可以提高几何控制和产品质量。
格问题的量子算法
我们给出了一个多项式时间量子算法，用于求解具有确定多项式模噪比的带错学习问题 (LWE)。结合 Regev [J.ACM 2009] 所示的从格问题到 LWE 的简化，我们得到了多项式时间量子算法，用于求解所有 n 维格在 ˜ Ω(n4.5) 近似因子内的决策最短向量问题 (GapSVP) 和最短独立向量问题 (SIVP)。此前，还没有多项式甚至亚指数时间量子算法可以求解任何多项式近似因子内所有格的 GapSVP 或 SIVP。为了开发一种求解 LWE 的量子算法，我们主要介绍了两种新技术。首先，我们在量子算法设计中引入具有复方差的高斯函数。特别地，我们利用了复高斯函数离散傅里叶变换中喀斯特波的特征。其次，我们使用带复高斯窗口的窗口量子傅里叶变换，这使我们能够结合时域和频域的信息。使用这些技术，我们首先将 LWE 实例转换为具有纯虚高斯振幅的量子态，然后将纯虚高斯态转换为 LWE 秘密和误差项上的经典线性方程，最后使用高斯消元法求解线性方程组。这给出了用于求解 LWE 的多项式时间量子算法。
用CRISPR-CAS9（Fab-Crispr）Petia Adarska 1,7，Eleanor Fox 1,7,2，Joshua Heyza 3
玻色子的非高斯量子状态是量子信息科学中的关键资源，其应用从量子计量学到易于故障的量子计算。产生的光子非高斯资源状态，例如Schrödinger的CAT和Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP），这是具有挑战性的。在这项工作中，我们扩展了现有的被动体系结构，并探索了一系列自适应方案。我们的数值结果表明，具有等效资源的这些非高斯量子状态的成功概率和保真度的一致性。我们还探讨了损失作为主要限制因素的影响，并观察到自适应方案在成功和损失公差的总体概率方面会导致更理想的结果。我们的工作为非高斯资源状态生成提供了一种多功能框架，有可能指导未来的实验实现。
JabczyńskiJan Karol，GontarPrzemysław：部分相干截断的高斯梁的腐蚀性分析，应用光学，光学S
自1960年代初在上一个century [1-7]中，自1960年代初以来，高功率，衍射有限的激光系统是激光物理和工程中最重要的任务之一[1-7]。这些系统是科学研究，各种技术应用所必需的，最重要的是，军事应用需要[7-9]。高功率连续波激光系统最有前途的技术是Fier激光技术，它与散装晶体或化学激光器相比提供了更好的尺寸，重量和功率。然而，存在基本的物理现象（布里渊散射，拉曼散射，横向模式不稳定性，热启动效应，表面和体积损坏），它们将单个纤维的输出功率限制在几个kws [4、5、9-13]中。在接近划分的模式下，超过100 kW激光输出功率的路径似乎是光束组合技术[14 - 17]分为两组：连续束与单个孔径结合和平行的“瓷砖”光束组合，可以将其实现为不连贯的光束组合（ICBC）和CoherentBeamBeamBeambembc（CBC）。在ICBC的情况下，远场中的功率密度与n（发射器的数量）相关。实验证明了此类系统，并且发现相对于大气中的长传播距离是可行的[18-22]。CBC的最大强度与N 2
manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：