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![arXiv:2005.04681v2 [quant-ph] 2020 年 8 月 20 日](/simg/1\1a14729d4445558482c88e67525625f0fccca6c1.webp)
arXiv:2005.04681v2 [quant-ph] 2020 年 8 月 20 日
计算量子物理学 (CQP) 的使命是为研究人员提供在计算机上建模量子系统的工具。由于量子力学中的大多数问题无法通过分析解决，数值方法一直受到追捧，并在量子力学的发展中发挥着重要作用。在 20 世纪 90 年代末至 21 世纪 10 年代初期间，实验物理学的几波进展推动了 CQP 领域的活动，例如超冷物质量子光学的出现（以实验室中玻色-爱因斯坦凝聚态的产生为标志 [1]）和超导微波技术的快速发展（导致第一代量子计算机原型的诞生 [2]）。几乎一夜之间，CQP 不仅成为理论量子物理学的一个分支，帮助后者获得新知识，而且还成为设计新实验和设计量子设备的方法工具箱。 CQP 的新地位加强了量子物理学与高性能计算 (HPC) 之间的联系，并改变了该领域研究活动的特征。从 2010 年代开始，熟悉尖端计算技术并了解如何使用它们处理更大、更复杂的模型成为专业知识的重要元素。到目前为止，CQP 代表了量子物理学、应用数学和 HPC 的协同组合，其中最后一个组成部分的重要性不亚于前两个组成部分。在本文中，我们概述了用于量子系统动力学数字模拟的算法的演变 [3]。因此，我们不讨论用于寻找基态或/和第一激发态的不同对角化、重正化和变分技术（除非相应的技术是所讨论的模拟算法的一部分）。我们将重点放在资源扩展、集群实现和并行化等计算方面，并尝试在 HPC 技术发展的背景下解决这些问题。通过采用 Gartner 新兴技术成熟度曲线的思想 [4]，我们可以从图 1 中看出这一演变过程。
![arXiv:2402.01138v3 [eess.SP] 2024 年 8 月 30 日](/simg/7\7062edcea840a5800dabb5780c683ea1721bd4a6.webp)
arXiv:2402.01138v3 [eess.SP] 2024 年 8 月 30 日
与其他模态相比，基于脑电图的情绪识别可以直观地响应人脑中的情绪模式，因此成为脑机接口领域最受关注的任务之一。由于大脑区域内的依赖关系与情绪密切相关，开发用于基于脑电图的情绪识别的图神经网络（GNN）是一个重要的趋势。然而，情绪脑电图中的大脑区域依赖关系具有生理基础，这使得该领域的GNN有别于其他时间序列领域的GNN。此外，目前尚无关于基于脑电图的情绪识别中GNN构建的全面综述或指导。在调查中，我们的分类揭示了统一的图构建框架下现有方法的共性和差异。我们从框架中的三个阶段对方法进行分析和分类，为基于脑电图的情绪识别中GNN的构建提供明确的指导。此外，我们还讨论了几个开放的挑战和未来的方向，例如时间全连通图和图浓缩。
![arXiv:1808.07478v1 [physics.comp-ph] 2018 年 8 月 22 日](/simg/3\31b559ea7e16b975d42434e32673aee842b0ea1f.webp)
arXiv:1808.07478v1 [physics.comp-ph] 2018 年 8 月 22 日
数值模拟在现代燃烧系统的设计中发挥了至关重要的作用。在过去的二十年中，研究的重点是开发大涡模拟 (LES) 方法，该方法利用计算能力的大幅提升来显著提高预测精度。即使超级计算能力有望提升，LES 在设计中的应用仍受到高计算成本的限制。此外，为了帮助决策，必须增强此类 LES 计算以估计模拟组件中潜在的不确定性。与此同时，制造或使用燃烧设备的行业也发生了其他变化。虽然效率和减排仍然是主要的设计目标，但通过优化维护和维修来降低运营成本正成为企业的一个重要部分。燃烧室的数字化有助于实现后者，它允许从一系列设备上的大量传感器收集和存储运行数据。此外，包括燃烧系统上的低功耗硬件在内的多个计算级别也正在变得可用。如果有适当的数值工具可用，如此大的数据集将为设计和维护创造独特的机会。由于 LES 利用超级计算彻底改变了计算引导设计，因此需要新一代数值方法来利用如此大量的数据和计算硬件的多样性。本文回顾了这种异构数据驱动环境的新兴计算方法。有案例表明，在这个领域存在基于物理的燃烧建模的新但非常规的机会。
![arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日](/simg/e\ef4a8befce0fd9b4bff9d7ef7d93ee36f59b29ad.webp)
arxiv：2408.13890v1 [cs.cv] 2024年8月25日
摘要。自动驾驶（AD）的数据驱动方法在过去十年中已被广泛采用，但面临着数据集偏见和无法解释性。受到人类驾驶的知识驱动性质的启发，最近的方法探讨了大型语言模型（LLMS）的潜力，以改善交通情况中的理解和决策。他们发现，使用经过三通链（COT）推理过程的下游数据上LLM的预处理范式可以增强可解释性和场景的理解。，这种流行的策略被证明遭受了臭名昭著的概率，而精制的婴儿床与随之而来的决策不符，而这种决策仍未受到以前基于LLM的AD方法的影响。为了解决这个问题，我们激励了基于多模式的LLM的端到端决策模型，该模型同时执行COT推理并执行计划结果。fur-hoverore，我们提出了配对的婴儿床和计划结果之间的推理决策对准约束，并在推理和决策之间施加了对应关系。此外，我们重新设计了COTS，以使模型能够理解复杂的方案并增强决策绩效。我们将建议的大型语言规划师与推理决策对齐为RDA驱动器。对Nuscenes和Drivelm-Nuscenes基准的实验评估证明了我们的RDA驱动器在增强最终AD系统性能方面的有效性。具体来说，我们的RDA驱动程序在Nuscenes数据集上实现了最先进的计划性能，具有0.80 L2误差和0.32的碰撞率，并且在挑战Drivelm-nuscenes基准方面取得了领先的结果，具有0.82 L2 L2误差和0.38碰撞率。
![arxiv：2308.10183v1 [Quant-ph] 2023年8月20日](/simg/d\de8ecfdce24dc123a9a4c15fbac2e5594ff0b287.webp)
arxiv：2308.10183v1 [Quant-ph] 2023年8月20日
研究了开放量子系统中具有一般参数的动态图的耗散量子渔民信息（DQFI），可以将其视为Liouville空间中量子渔民信息（QFI）的类似物。我们首先在liouville空间中得出了一般的耗散发生器，并根据其分解形式，发现DQFI源自两个部分。一个是Liouvillian Supermatrix对估计参数的特征值的依赖性，该参数显示了线性依赖性。另一个是特征向量与估计参数的变化。这一部分和时间之间的关系呈现出丰富的特征，包括谐波振荡，纯指数增益和衰减以及指数增益和振荡类型的衰减，这些振动类型特别依赖于Liouville Spec-Trum的性质。这与传统发电机的形成鲜明对比，在传统发生器的情况下，仅看到振荡依赖性。此外，我们通过玩具模型来说明理论：带有自旋流噪声的两级系统。尤其是通过使用DQFI，我们证明了在liouvillian的特殊点上无法获得特殊估计精度。
![arxiv：2107.00248v6 [stat.me] 2023年8月29日](/simg/4\40129c1a27531665c9ca23b3377524764afa1504.webp)
arxiv：2107.00248v6 [stat.me] 2023年8月29日
在研究社会现象的实验中，例如同伴的影响或牛群免疫，对一个单位的治疗可能会影响他人的结果。这种“单位之间的干扰”违反了因果推断的传统方法，因此通常会对其他假设进行建模或限制基本的社会机制。对于二元结果，我们提出了可以估计的新估计，而无需进行这种调解，从而允许仅假设治疗的随机化进行间隔估计。然而，这些估计值的因果关系比在更强的假设下可获得的估计值更有限制，仅表明在观察到的分配下的治疗效应在系统下的效应 - 随着每个单元的直接和间接暴露的函数而变化，同时也降低了受隔离量的界限。
![arxiv：2408.09358v2 [CS.CV] 2024年8月20日](/simg/9\9c7601f6283402fa75890197349dd4c7072fda58.webp)
arxiv：2408.09358v2 [CS.CV] 2024年8月20日
锥形束计算机断层扫描（CBCT）和全景X射线是牙科医疗保健中最常用的成像方式。CBCT可以产生患者头部的三维视图，从而为临床医生提供更好的诊断能力，而全景X射线可以在单个图像中捕获整个上颌面区域。如果CBCT已经可用，则可以合成全景X射线，从而避免立即进行额外的扫描和额外的辐射暴露。现有方法着重于描绘沿该拱门的近似牙齿拱门并创建正交的投影。但是，这种牙齿拱门提取没有黄金标准，并且此选择会影响合成X射线的质量。为了避免此类问题，我们提出了一种新的方法，用于使用模拟的投影几何形状和动态旋转中心合成不同头部CBCT的全景X射线。我们的方法有效地从CBCT中综合了全景，即使是牙齿缺失或不存在的患者，并且在存在严重的金属植入物的情况下。我们的结果表明，这种方法可以生成高质量的全景图像，而与CBCT扫描仪几何形状无关。
![arxiv：2004.05550V2 [nucl-th] 2020年8月30日](/simg/b\b6a215b08657592079b99f10d14a8b12df0dba63.webp)
arxiv：2004.05550V2 [nucl-th] 2020年8月30日
基于相对论均值场理论（RQMD.RMF）的相对论量子分子动力学是通过包括动量依赖性电位来表达的。在梁能量范围内，质子的定向和椭圆流的状态方程（EOS）的方程。3 <√snn <20 GEV。发现，导向的流量在高能量（√snn> 3 Gev）上很大程度上取决于光电位，在该 3 GEV上，在实验中没有信息可用。发现有效质量在饱和密度和光电位之间的相关性：有效质量的较小值需要较小的光电位强度来描述定向流数据。在√snn> 3 Gev的椭圆流的梁能量依赖性中也可以看到这种相关性，尽管其效果相当弱。另一方面，需要刚性EOS来描述较低能量的椭圆流。对PA碰撞的光电位的实验限制将在高能量下提供有关EOS的重要信息。在RQMD.RMF模型中很好地描述了定向的质子和椭圆流的质子，从√SNN = 2进行了很好的描述。3至8.8 GEV。 相比之下，要重现10 GEV高于10 GEV的导向流的崩溃，必须降低压力，这表明EOS在√snn = 10 GEV附近的软化。3至8.8 GEV。相比之下，要重现10 GEV高于10 GEV的导向流的崩溃，必须降低压力，这表明EOS在√snn = 10 GEV附近的软化。
![arxiv：2109.03601v1 [physics.ed-ph] 2021年8月25日](/simg/7\765aa02abb3730b3081cdf21c4626cc5005087be.webp)
arxiv：2109.03601v1 [physics.ed-ph] 2021年8月25日
量子信息科学技术（QIST）在过去十年中取得了显着发展，因此它不再仅在研究实验室的领域中，而是开始开发并应用于工业应用和产品。随着这个新的量子行业的出现，需要一名新的劳动力，接受质疑技能和知识的培训。为了帮助支持这项劳动力的教育和培训，大学和大学需要了解学生可用的工作类型，以及哪些技能和学位与这些新工作最相关。此外，学生需要知道如何量身定制学位，以最好地与量子行业的当前需求保持一致。我们报告了对量子行业57家公司的调查的结果，目的是阐明与这家新员工有关的工作，技能和学位。我们发现了一系列工作机会，从高度特定的工作，例如量子算法开发人员和错误校正科学家到业务，软件和硬件领域的更广泛的工作类别。这些更广泛的工作需要一系列技能，其中大多数与量子无关。此外，除了高度特定的工作外，对Surviy做出回应的公司正在寻找一系列学位水平，以履行这些新职位，从单身汉到硕士，再到博士学位。借助这些知识，学生，讲师和大学管理员可以就如何解决未来量子劳动力的挑战做出明智的决定。
![arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日](/simg/e\ed15f9ead4a578fa32118d0ea636ba51852a48eb.webp)
arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日
全球气候模型（GCM）对于通过模拟地球系统来预测气候变化至关重要。，GCM输出由于模型未确定性，参数化简化和复杂气候现象的表示不足而表现出系统的偏见。依靠历史观察数据和统计技术的传统偏见校正方法通常忽略了未观察到的混杂因素，从而导致偏见。本文提出了一种新型的偏见校正方法，以利用GCM和Observational数据来学习一种因素模型，以捕获多引起潜在混杂因素。受到基于因果关系时间序列的最新进展的启发，我们的方法首先构建了一个因素模型，从历史数据中学习潜在混杂因素，然后应用它们以使用高级时间序列预测模型来增强偏见校正过程。实验结果证明了降水输出准确性的显着证明。通过吸收未观察到的混杂因素，我们的方法为气候模型偏见校正提供了底饰和理论上的解决方案。