XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHawking
![arXiv:2001.08485v1 [gr-qc] 2020 年 1 月 23 日](/simg/d\dfa969828771428e4b7b51ceed6b981bf202d2cf.webp)
arXiv:2001.08485v1 [gr-qc] 2020 年 1 月 23 日
摘要。准局部能量问题已得到广泛研究，主要在四维空间中。本文我们报告了关于时空维度 n ≥ 4 中准局部能量的结果。在适当的假设下将三种不同的准局部能量定义推广到更高维度后，我们评估了它们沿光锥切口向光锥顶点收缩的小球极限。真空中的结果可以方便地用 Weyl 张量的电磁分解来表示。我们发现，物质存在时的极限会产生预期的应力张量，但真空极限通常与维度 n > 4 中的 Bel-Robinson 超能量 Q 不成比例。结果定义了 Bel-Robinson 超能量在更高维度中表征引力能量的作用，尽管它具有独特的概括性。令人惊讶的是，霍金能量和 Brown-York 能量在所有维度上的小球极限上完全一致。然而，“新”真空极限 Q 不能解释为引力能量，因为它不为正。此外，我们还给出了高维 Kijowski-Epp-Liu-Yau 型能量的小球极限，并且我们再次看到 Q 代替了 Q 。我们的工作扩展了早期对小球极限的研究 [ 1 , 2 , 3 , 4 ]，也补充了 [ 5 ]。
hamming图上的自由费米斯的多部分信息
量子信息是一个引人入胜的主题，具有彻底改变我们对宇宙的理解的能力，并且已将其作为一种工具来理解在各种不同环境中的相对论现象，例如加速度和黑洞（称为异常和霍金效应）[1,2]。量子纠缠已被用作增强重力波检测器灵敏度的方法。参考文献[3,4]研究了通过收集相互量子相关性并讨论每个光束在干涉仪中传播的方式的差异来消除过滤腔的可行性。参考[5]提出了一种基于量子纠缠的重力波检测的量子速度计测量方案的新实现。除此之外，一些论文原则上研究了受重力波影响的量子特性，包括量子烙印[6]，量子时间扩张[7]，纠缠收集[8]，激发/对单个原子的兴奋/去敏化[9,10]等。在[11]中还研究了重力场对量子纠缠的影响。，但大多数研究都集中在两体纠缠上。在本文中，我们将研究重力波对量子多体态的影响，并讨论实验检测对压力波的可行性。
医护人员对人工智能的看法
人工智能 (AI) 被描述为数字计算机执行通常与智能生物相关的任务的能力（ Copeland，2020 年），这并不是一个新概念。1950 年，艾伦·图灵首次在他著名的论文《计算机器与智能》（Turing，1950 年）中提出了“机器能思考吗？”的问题。然而，近年来，由于机器学习技术的进步以及海量数据集或“大数据”的可用性，人工智能领域取得了显著发展，这导致人工智能应用在社会中日益普及并成为我们日常生活中不可或缺的一部分（Laï et al.，2020 年）。一些例子包括亚马逊的在线购物产品推荐系统、Uber 或 Lyft 等拼车应用程序以及 Cortana、Alexa 和 Siri 等智能个人助理。人工智能技术已经应用于医疗保健领域，有可能深刻改变医疗实践和患者护理。医疗 AI 应用最成功的领域可能是 AI 辅助分析放射图像（Yu 等人，2018 年），该应用利用深度学习（机器学习的一个专门子集，使用神经网络从非结构化数据中学习）来识别甚至专家都可能忽略的疾病模式。例如，《自然》杂志上发表的一篇论文表明，AI 系统在乳房 X 光检查中检测乳腺癌方面的表现可以胜过放射科医生（McKinney 等人，2020 年），而最近一个国际团队开发了一种诊断方法，能够根据患者的症状预测患者是否有可能感染 COVID-19（Menni 等人，2020 年）。尽管取得了这些积极的初步成果，但关于 AI 及其应用的主题仍然存在很多争议和困惑，公众甚至科学界对其潜在益处和风险存在分歧。一方面，最持怀疑态度的人对人工智能的实际能力表示怀疑；另一方面，一些人（包括已故的斯蒂芬·霍金）担心人工智能最终会超越人类智能并变得无法控制（Hawking 等人，2014 年）。在医学领域，有人担心机器学习可能会导致医生技能下降（Cabitza 等人，2017 年）并导致医患关系扭曲（Karches，2018 年）。然而，这种担忧往往不是针对人工智能或机器学习，而是针对它们的使用方式，因此其他作者认为，适当、明智地使用人工智能可能会带来益处，并可能极大地改善患者护理（McDonald 等人，2017 年；EsteChanva 等人，2019 年；Liyanage 等人，2019 年）。本研究旨在评估皇家自由伦敦 NHS 基金会员工对人工智能项目的认识，并调查他们对人工智能在医疗保健领域的应用的看法。据我们所知，这是首次针对 NHS 中的医疗专业人员对 AI 的态度进行的调查，也是世界上最早的调查之一（Codari 等人，2019 年；Oh 等人，2019 年；Laï 等人，2020 年）。
Zinema eta Zientzia cine y y y y ciencia Cinema and Science
电影和科学周期的第八版将集中在一个对科学界感兴趣的概念上：时间。 div>史蒂芬·W·霍金（Stephen W. div>Hawmoves写下了Best Sellera的标题，《短暂的时间历史》：这是大爆炸中的黑洞。 div>H. G. Wells第一本小说的第一本小说插入了科学旅行问题，而又不会忘记巨大的政治深度。 div>乔治·佩尔（George Pale）适应了电影，《时代机器》 - 时代的机器 - （1960）。 div>无处不在的地方，他赢得了七个Os -Carwon奖项 - （Daniel Kwan和Daniel Kwan和Daniel Scheinert，2022年）。 div>底座是底座底座之间的断裂，它将使我们反思多重理论，甚至可以返回霍金和黑洞。 div>特别是在高生活中的黑洞（Claire Denis，2018年）的任务中，他得到了物理学家Jean-Pol Fargeau和专家写作电影剧本的支持。 div>他们还收集了性和生殖实验。 div>
量子黑洞（C004561）
黑洞是宇宙中最神秘的物体之一，但原则上人们对其了解甚少。从根本上理解黑洞及其视界需要将量子力学与广义相对论统一起来，这已被证明是一个非常困难的问题。在本课程中，我们将开发量子黑洞理论的各个方面。从对经典广义相对论中黑洞的彻底分析开始，我们介绍物质场的量子方面，并探索霍金和 Unruh 辐射，从而导致贝肯斯坦-霍金熵和臭名昭著的黑洞信息悖论。理解这两者需要超越经典引力。本课程概述了量子引力方法（例如弦理论）并强调了其中的困难。在最后一章中，本课程探讨了最近关于完全可解的低维量子引力模型的主题。特别是，Jackiw-Teitelboim (JT) 2d 伸缩子引力描述了高维黑洞物理学的近视界近极值状态。此外，学生将进行一个研究项目（以小组形式），并向同学们展示和解释这个令人兴奋的研究领域的一个主题，例如引力冲击波、黑洞膜范式、广义第二定律、量子JT引力、低维引力中的欧几里得虫洞......本课程是对每隔一年提供的“全息摄影”课程的补充。
科学与罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）
罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）于1931年8月8日出生于Colchester Essex UK。他在伦敦大学学院获得了一流的数学学位；英国剑桥的博士学位，并成为伦敦贝德福德学院的助理讲师，剑桥大学研究研究员（现为荣誉研究员），位于伦敦国王学院后的大赛，北约，锡拉丘兹普林斯顿大学和美国康奈尔大学。他还曾在德克萨斯大学任命为期1年的任命，并成为伦敦伯克贝克学院的读者，并在伦敦的伯克贝克学院和牛津大学数学教授（Rouse Ball）任命（在此期间，他在德克萨斯州休斯顿莱斯大学担任数学教授，在此任职数学教授）。他现在是牛津大学瓦德姆学院（现为名誉同胞）的名誉劳斯·鲍尔教授。他获得了许多奖项和荣誉学位，包括骑士，皇家学会会员和美国国家科学院会员，伦敦伦敦数学学会勋章，皇家学会的科普利奖章，沃尔夫奖学金，沃尔夫的数学奖，与斯蒂芬·霍克林共享（莫斯科），诺贝尔（Moscow）和一半，诺贝尔（Moscow）和一半，在2020年，莫斯科（Moscow）和一半Genzel和Andrea Ghez。他设计了许多非周期性瓷砖图案，包括在牛津的安德鲁·威尔斯数学大楼的入口处进行大型铺路，以及加利福尼亚州旧金山的Transbay Center。
黑洞蒸发的因果幺正量子比特模型
黑洞信息（丢失）悖论是一个有关黑洞蒸发和演化过程的幺正性难题的问题（见霍金[9]，或Chakraborty和Lochan[4]、Harlow[8]、Polchinski[16]和Marolf[10]的评论）。幺正性守恒的假设（尤其是我们的假设）意味着几种一般的情况。例如，可以采用这样的假设（我们也这样做），即信息在黑洞蒸发过程中（以某种方式）逐渐释放。然而，这个观点（显然和其他观点一样）需要某种令人信服的物理机制，或者（在缺乏机制的情况下）至少需要某种可行的信息传输抽象算法。研究该悖论的一个显而易见的方法是，从特定的物理机制中抽象出问题，从量子比特的角度分析问题。在文献中，我们可以找到许多量子比特模型，它们或多或少成功地再现了黑洞演化的各个步骤（例如，参见 Broda [ 2 , 3 ]、Giddings [ 6 , 5 ]、Giddings 和 Shi [ 7 ]、Mathur [ 11 , 12 ]、Mathur 和 Plumberg [ 13 ]、Osuga 和 Page [ 14 ] 或 Avery [ 1 ] 的评论）。不幸的是，在所有这些模型中，因果关系这一重要问题似乎都没有引起应有的重视，因此没有明确排除超光速通信的可能性。与此相反，我们目前的处理方式优先考虑因果关系。更准确地说，在我们的方法中，我们严格控制通过量子比特传输的信息的方向。
量子黑洞的各个方面
1。鹰辐射和黑洞熵黑洞是神秘的物体。在爱因斯坦的一般相对论理论（gr）中，它们被描述为时空的区域，其中什么都没有，甚至没有光，都无法逃脱。有强有力的证据表明这种物体存在于自然界中。一个例子是质量m≈4的银河黑洞（SGR A ∗）。3×10 6m⊙[1]。另一个例子是事件水平望远镜（EHT）观察到的星系M87中心（称为M87 ∗）的超质量黑洞[2];它的质量为m≈6。5×10 9m⊙。可以通过X射线发射（如V404 Cygni，具有m≈9m⊙）或引力波的发射（如Ligo Collocorate [3]）。对黑洞的观察可以深入了解这些物体及其周围环境的天体物理学，但也可以提供约束基本物理的手段（参见例如[4]）。自1970年代初以来就一直知道黑洞遵守与热力学定律具有惊人类比的法律。这些类比在表1中列出了。可以得出具有额外压力项的黑洞力学的第一定律。压力来自宇宙常数，为p = −λ /8πg。这导致了第一定律中的额外项v d p，并将M解释为焓而不是能量[5]。但是，我们不会在这里考虑这一点。因为MC 2扮演了能量的作用，因此我们可以将术语d e = t d s与d m =κ8πgDa进行比较，其中κ是表面重力。由于根据表κ与温度t相比，我们可以暂时识别
![arXiv:2003.07267v3 [quant-ph] 2020 年 7 月 24 日](/simg/3\3b9aff74e5db35a52a43f175306a3232a611610d.webp)
arXiv:2003.07267v3 [quant-ph] 2020 年 7 月 24 日
当 OTOC 饱和后，最初局部信息会被编码到全局纠缠中，从而阻碍局部测量的数据。如果加扰路径不完全清楚或最终状态部分受损，则很难恢复这些信息。例如，一个量子比特被扔进黑洞，很快就会分散并消失在视界后面。利用早期霍金辐射，只需要从黑洞发射出几个量子比特的信息就可以重建丢失的量子比特 [5]，但如果不了解该系统的大量知识，就没有简单的办法做到这一点 [6-8]。为了提出解决类似问题的方案，我们考虑了一种实用的信息加扰和解扰方案。我们将这种方案描述为量子处理器的一个假设应用，例如量子霸权测试 [9] 中的处理器，用于隐藏量子信息。我们的处理器可以比参考文献中的更简单。 [ 9 ] 因为我们要求只有一个量子比特可以准备和测量，这适用于液体 NMR 量子计算机的实验 [ 10 , 11 ]。假设 Alice 有这样一个处理器，它可以在多个相互作用的量子比特的可逆幺正演化过程中实现快速信息扰乱。她应用这种演化来隐藏其中一个量子比特的原始状态，我们称之为中心量子比特。其他量子比特称为“bath”。为了恢复初始的中心量子比特状态，Alice 可以应用时间反转协议。假设 Bob 是一个入侵者，他可以在 Alice 不知道的任何基础上测量中心量子比特的状态，如图 1 所示。如果她的处理器已经对信息进行了扰乱，那么 Alice 确信 Bob 无法获得任何东西
用手性磁效应检测斧头暗物质
摘要在宇宙学扩张中观察到的加速度通常归因于负压，这是由序言引起的。我们探讨了光子轨道半径和球形广告在F（r，t）重力中黑孔的相位转移之间的关系，这是由典型的深色能量（特定的kiselev-ads kiselev-ads ad Adds in the f（r，t）重力。我们将负宇宙常数视为系统检查状态参数ω和F（r，t）重力参数γ的影响。有趣的是，F（r，t）重力框架内的Kiselev-Ads黑洞表现出类似范德华的相变。相比之下，这些黑洞在一般相关性中显示出鹰 - 页面样相变。我们证明，在临界点以下，黑洞经历了前一阶VDW样相变，R PS和U PS用作订单参数，表现为1 /2的批判性指数，类似于普通的热系统。这表明R PS和U PS可以用作表征黑洞相变的顺序参数，这暗示了黑洞热力学系统中临界点附近的潜在通用引力关系。研究光子球半径与疗法的相位转变之间的相关性提供了一种有价值的方法，可以区分不同的重力理论模型，最终阐明了深色能量的性质。最后，由于γ趋于零，因此我们的结果与Kiselev-Ads黑洞的结果完全一致。