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量子 Souriau 李群热力学
量子 Souriau 李群热力学：具有新见解和新结果的全面综述 1969 年，Jean-Marie Souriau 在几何力学框架内引入了“李群热力学”，为统计力学提供了一种新方法。F. Barbaresco 及其合作者已经证明了 Souriau 模型在信息几何和几何深度学习等各个领域的适用性。本文全面回顾了 Souriau 的辛模型向量子信息理论的扩展。在 F. Barbaresco 和 F. Guy-Balmaz 的工作基础上，他们强调了量子信息几何和李群热力学之间的强烈相似性，本综述探讨了李代数的酉表示的作用以及 Fisher 度量和 Bogoliubov-Kubo-Mori 度量之间的等价性。除了综述之外，本文还介绍了通过整合量子热力学的现代发展进一步扩展经典 Souriau 框架的新结果。具体来说，这项工作将“量子李群热力学”与共伴生轨道的几何学联系起来，利用基于凯勒结构的混合量子态几何框架。该框架包含辛形式、近复结构和黎曼度量，全面刻画了混合量子态的空间，为量子热力学的底层几何结构提供了更深入的见解。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
在线开放研究
葡萄藤代表着全球关键的经济活动，欧洲代表了世界上最大的葡萄园地区（38％）。对于意大利及其皮埃蒙特地区而言，这也是如此，在该地区生产了著名和著名的葡萄酒（例如Barolo和Barbaresco）。葡萄生产率取决于几个因素，包括土壤肥力，管理实践，气候和气象。尤其是关于后者的，需要对气候变化对其产量和质量的影响进行可靠的评估。但是，在这方面，必须了解气候和气象学如何以及多少影响葡萄的生产力和质量，因为只有与世界上几个地区相关的研究。在这种情况下，农作物模型是通过整合与不断变化的环境条件有关的作物生理学知识来研究气候变化对农作物发育和生长的影响的重要工具。然而，开发并主要用于研究对年度农作物气候变化的反应（例如谷物）;尽管合适的作物模型和这些应用程序的应用仍限制在诸如葡萄藤之类的树种作物中。MacSUR2 JPI FACCE项目中包含的该研究的基本原理是使用第三代陆地模型乌托邦（Torino University of Torino University of Storine与大气与大气的土地过程相互作用模型）[1]，以评估土壤和盖层参数的所有组成部分，以及在特定的土地上，vine of vine of vine vine vine vine vine vine。在演讲中，将说明这项工作的初步方面。这项工作的初步步骤是比较乌托邦的计算以及我们团队在过去的实验中获得的一些实验数据集所产生的数据集。这种控制的原因是要确保乌托邦产量可以被视为葡萄园气候的能力代表。因此，选择了一些山蒙特斯葡萄园，每种葡萄园的特征是相同的气候但微气候条件，其中在营养季节（例如在Masgrape中）进行了大量变量的测量。随后，在本研究中，将使用自由使用的全局数据库GLDA（全球土地数据同化系统）进行的其他模拟的结果与观察结果驱动的模拟的结果进行了比较，以检查该模型是否仍然能够重现葡萄园的微气候特征。这项研究的初步部分给出了令人满意的结果；因此，我们可以转到项目的第二阶段。在此阶段，使用GLDAS数据库，将与乌托邦进行长期仿真，以便在气候兴趣时期（30年或更长时间）获得输出数据。该数据库可用于执行气候统计数据并评估某些参数的可能趋势，最终与葡萄生产相关。