经典信号处理和非经典信号处理:信号的节奏 作者:Attaphongse Taparugssanagorn 本书首次出版于 2023 年 剑桥学者出版社 Lady Stephenson 图书馆,纽卡斯尔,NE6 2PA,英国 大英图书馆出版数据编目 本书的目录记录可从大英图书馆获取 版权所有 © 2023 Attaphongse Taparugssanagorn 保留本书的所有权利。 未经版权所有者事先许可,不得以任何形式或任何方式(电子、机械、影印、录制或其他方式)复制、存储在检索系统中或传播本书的任何部分。 ISBN (10):1-5275-2864-2 ISBN (13):978-1-5275-2864-2
对应原则指出,经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而,除了这个启发式规则之外,信息理论的观点表明,经典的力学是量子现实的压缩,较低信息的表示。量子力学通过叠加,纠缠和相干性来编码更多的信息,这些信息由于反应,相位平均和测量而丢失,将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变,其中经典系统需要信息(n)位的信息,而量子描述仅需要O(2 n),显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理,该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制,从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此,我们认为,我们认为经典力学是一种有损的,计算上降低的量子物理学的编码,而不是系统的量子相关性丧失,我们认为经典力学是一种有损的,计算上的编码。
本文始于对传统因果关系和地区概念的调查。本文介绍了特殊相对论和计算机科学的第一个非平凡综合,详细介绍了[EPS]中包含三个定理的工作,证明了古典物理学本身是非本地的。因此,第2和第3节中详细介绍的局部因果关系的概念不再适用于古典物理学。再次,这是有经过验证的定理,而不是假设或猜想的。具有动力学非局部性,我们将详细介绍算法熵是非局部性的半度性定义的算法。所有闭合和孤立的系统随着时间的流逝而在整个宇宙中演变而来,具有未同步的算法熵。具有统一的非局部性,存在算法时,如果可以访问停止序列,则可以推断出具有类似空间分离的系统的算法熵分数。具有相关性非局部性,我们表明,在宇宙中的所有系统中,熵的第二种算法定义是粗粒熵的。
图2:(a)实验离子电导率的奇偶校验图对计算上的相似。红点带有液化石油气电荷,蓝色的指控带有DFT电荷。最左侧的离子电导率,使用nernst-Einstein方法计算。中心,用nernst-Einstein方法计算的离子电导率。用惠勒 - 纽曼方法计算的最直接的离子电导率。(b)实验玻璃传输温度的奇偶校验图针对计算计算的温度。金点是对纯聚合物的模拟,而绿色的聚合物与LITFSI的聚合物。(c)实验离子电导率对计算模拟的奇偶校验图,其中每个聚合物在经过验证测得的玻璃转变温度下模拟,并由玻璃转变偏移温度从纯聚合物(金)或用盐(绿色)计算的聚合物计算出的玻璃过渡偏移温度。(d)Spearman and Pearson等级相关指标,用于t exp的模拟。(e)在实验温度下模拟的最佳结果与离子电导率变化下的结果相比。
在这篇综述中,我们讨论了有关机器学习算法开发的最新结果,用于表征磁性的磁性磁纹理,这些磁性质地源自Dzyaloshinskii - Moriya - Moriya相互作用,该相互作用竞争了Heisenberg在Ferromagnets中的Heisenberg同型交换。我们表明,对于经典的自旋系统,有一系列的机器方法,可以根据几个磁化快照的基础,允许其准确的相位进行分类和定量描述。反过来,对量子天空的研究是一个较少探索的问题,因为对使用经典超级计算机进行此类波浪函数的模拟存在基本局限性。一个人需要找到模仿近期量子计算机上量子天空的方法。在这方面,我们讨论了基于从投影测量值获得的斑点数量有限的量子天空状态来估算经典对象的结构复杂性的实现。
先进的声学环境至高无上的机舱是高质量的车载音频的必不可少的背景。CX-60的刚体结构有助于实现这一目标,通过广泛的声音绝缘和NVH措施来抑制不必要的噪声和振动。以此为基础,独特的马自达语音声学音频计划为车辆中的每个人都创造了令人叹为观止的音频体验。和Master Sound Revive Revive Revive Revive降低(MSR NR)在汽车音频系统中首次亮相,可以通过大大降低低级噪音来实现名称所说的话,该声音可以使您更加接近艺术家的意图,从而使您的高质量音频体验带来高质量的音频体验。总的来说,CX-60无论坐在哪里,CX-60都会为每个人提供前所未有的聆听乐趣。
摘要:由于错误和写入过程的不完善,在物理支持中对经典数据的编码可以达到某种程度的精度。此外,由于系统的物理或化学不稳定性,存储数据可能会随着时间的推移而发生一定程度的退化。任何读出策略都应考虑到这种自然的不确定性程度并将其影响降至最低。光学数字存储器就是一个例子,其中信息被编码为一组细胞的两个反射值。使用纠缠的量子读取已被证明可以增强理想光学存储器的读出,其中两个级别是完美表征的。在这项工作中,我们分析了存储器构造不完善的情况,并提出了一种优化的量子传感协议,以在存在不精确写入的情况下最大限度地提高读出精度。所提出的策略在现有技术下是可行的,并且对检测和光学损失具有相对稳健性。除了光学存储器之外,这项工作还对生物系统中的模式识别、分光光度法以及从透射/反射光学测量中提取信息的任何情况都有影响。
在研究量子库计算机之后,我们进行了理论研究,以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构,其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据,类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后,我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后,我们考虑了库设计问题,并提出了一种有效的算法来优化库内部参数,并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符,而无需任何资源预留交换,从而节省了宝贵的无线资源。然而,这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器,这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下,本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD),以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明,我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法