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高斯态
其中 r 是 2 n 维实向量，H 是对称矩阵，称为哈密顿矩阵，不要与哈密顿算子 ˆ H 混淆。矩阵 H 可以假定为对称的，因为其中的任何反对称分量都会增加一个与恒等算子成比例的项（因为 CCR），因此相当于在哈密顿量上增加一个常数。当高阶项不显眼且可忽略不计时，通过二次哈密顿量来建模量子动力学非常常见，量子光场通常就是这种情况。此外，二次哈密顿量在其他实验中也代表了一致的近似，例如离子阱、光机械系统、纳米机械振荡器和许多其他系统。对于相互作用，量子振荡器的“自由”局部哈密顿量 ˆ x 2 + ˆ p 2 （以重新缩放的单位表示）显然是二次的。任何二次汉密尔顿量的对角化都是一个相当简单的数学程序。因为，正如我们将看到的，这种对角化依赖于识别彼此分离的自由度，所以由二次汉密尔顿量控制的系统在量子场论文献中被称为“准自由”。尽管它们的动力学很容易解决，但这样的系统仍然为量子信息理论提供了非常丰富的场景，其中用于分析二次汉密尔顿量的标准方法成为强大的盟友。
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
高斯煎饼：对现实的内窥镜重建
摘要。在结直肠癌诊断中，常规结肠镜检查技术面临着临界局限性，包括有限的视野和缺乏深度信息，这可能会阻碍检测预癌病变。当前的方法很难为结肠表面提供全面和策划的3D重建，这可以帮助最大程度地减少缺失的区域并重新进行癌前息肉。解决这个问题，我们介绍了“高斯煎饼”，这种方法利用了3D高斯分裂（3D GS）与经常基于神经网络的同时定位和映射（RNNSLAM）系统相结合。通过将几何和深度正则化引入3D GS框架 - 我们的方法可确保高斯与结肠表面更准确地对齐，从而使3D重建更加顺畅，并对详细的纹理和结构进行了新颖的观看。在三个Di-verse数据集中进行的评估表明，高斯煎饼增强了新型视图的合成质量，超过了当前的领先方法，PSNR增长了18％，SSIM提高了16％。它还提供了超过100×的更快渲染和超过10倍的培训时间，使其成为实时应用程序的实践工具。因此，这有望实现临床翻译，以更好地检测和诊断结直肠癌。代码：https：//github.com/smbonilla/gaussianpancakes。
SUS GAUSSIAN分布及其...
我们证明存在一个通用常数c> 0，因此对于每个d∈N，r d上的每个cen subgaussian分布d，每个偶数偶数p∈N，d variate polyenmial（cp）p/ 2·p/ 2·v v v∥p 2 - e x〜d -e x〜d〜d〜d v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜是平方polynoms of Square polynoms of Square polynoms sum s sum s sum sarear polynoms s。这表明每个次高斯分布都是SOS信誉的次高斯 - 这种条件可为各种高维统计任务提供有效的学习算法。作为直接的推色，我们在计算上有效算法，并为以下任务提供几乎最佳的保证，当给定任意次高斯分布的样品时，我们可以遵守均值估计，可列表的均值均值估计，均值分离的均值混合模型，可靠的均值估计，可靠的估计量，强大的估计，可强大的估计，估算强大的估计，估算。我们的证明是对Talagrand的通用链接/主要措施定理的必要利用。
流式优化的3D高斯脱落
3D高斯脱落（3DGS）已成为一种开创性的3D场景表示技术，提供了前所未有的视觉质量和渲染效率。但是，3DGS场景的大量数据卷在流媒体上构成了重大挑战。现有对3DGS的研究主要集中在压缩和提高效率上，忽略了流传输的具体质量。此外，3DG中的球形谐波颜色表示使基于视口的传输分配复杂化。在没有明显质量下降的情况下实现层次结构高斯流也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了SRBF-Gaussian，这是一种彻底改变传统3DGS格式的新范式。我们的方法基于球形径向基础函数（SRBF）和HSL颜色空间引入了与视口有关的颜色编码，从而可以选择性地传输与视口相关的颜色数据。这在保持视觉质量的同时减少了数据传输。我们实施自适应高斯修剪和传输，以适应当前的视口和网络条件。补充 - 我们开发了连贯的多级高斯表示，以在质量水平之间平稳过渡。我们的系统结合了用户 - 行为感知的流策略，以预测和预先提取相关数据。在云VR方案中，我们的方法表明了实质性改善，PSNR增长了5.63％-14.17％，延迟下降7.61％-59.16％，总体经验质量（QOE）提高了10.45％-30.12％。
自由空间高斯光束的表征...
为了最大限度地减少大范围无线光通信 (WOC) 应用中的发散并扩大潜在的链路范围，可以使用位于传输光纤端点焦距处的适当准直透镜对光束进行准直，以减少光束扩散的影响。使用靠近接收光纤端点的类似透镜将光束重新聚焦回光纤中。本报告深入探讨了与研究类似自由空间光通信系统相关的概念，并从理论上优化接收光束点尺寸以确保接收数据信号的最大效率。在研究真实系统时，考虑大气条件至关重要，因为它们具有重大影响。此外，本文还回顾并讨论了最近的进展和发展。
高斯leonardo多项式和...
这项研究首先介绍了高斯莱昂纳多多项式序列。我们获得此序列的基本属性，例如生成函数，Binet的公式，矩阵形式。此外，我们使用Leonardo编号研究了编码端解码方法。最后，我们检查了向接收器发送不正确的错误检测和校正。参考文献[1] Bacaer，N。，《数学种群动力学的简短历史》，Springer-Verlag，伦敦，2011年。[2] Horadam，A。F.，《美国数学月刊》，70（3），289，1963。[3] Shannon，C。E.，《贝尔系统技术杂志》，27（3），379，1948。[4] Moharir，P。S.，IETE研究杂志，16（2），140，1970。[5] Basu，M.，Prasad，B.，Chaos，Solitons分形，41（5），2517，2009。[6] Catarino，P。M.，Borges，A.[7] Soykan，Y。，《数学进步研究杂志》，18（4），58，2021。[8]çelemoğlu，ç。[9] Gauss，C.F。，理论残留物biquadraticorum：评论Secunda，典型Dieterichtianis，1832年。[10] Halici，S.，Sinan，O。Z.
语言插入的高斯碎片（腿）
摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方，仓库，商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统，该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat（腿）：详细的3D场景表示形式，该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练，因为机器人遍历其环境，以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部，在该场景中我们查询场景中的物体，以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较，并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率，但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明，多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量，并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询，其精度高达66％。请参阅项目网站：berkeleyautomation.github.io/legs
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。