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衍生
摘要：本研究的重点是针对跨各种夸克（Quark）平均的标量和伪级中的中间线性 - sigma模型（ELSM）对拉格朗日的中间潜在贡献。本研究的重点是与Quanmy染色体动力学（QCD）相关的低能现象学，其中介子及其相互作用是相关的自由度，而不是夸克和gluons的基本成分。鉴于SU（4）配置完全基于SU（3）配置，因此在有限的温度下探索了SU（3）中的介子状态与SU（4）中的介子之间的可能关系。meson状态由不同的手性特性定义，根据其轨道角动量J，奇偶校验P和电荷共轭c对其进行分组。因此，该组织产生具有量子数J PC = 0 ++的标量介子，具有J PC = 0 - +的伪级介子，具有J PC = 1--的矢量介子和j pc = 1 ++的AxialVector介子。我们完成了分析表达式的推导，总共有17个未固定的梅森州和29个诱人的梅森州，以便对不同温度下的非芯片和迷人梅森州进行分析比较，并且可以估计，su（3）和su（3）和su（4）可以估算出（3）和SU（3）。
量子支持向量机，用于B Meson衰变中的连续抑制
抽象量子计算机有可能加快某些计算任务。在机器学习领域中，这种可能性的可能性是使用量子技术，而量子技术可能无法经典模拟，但可以在某些任务中提供出色的性能。机器学习算法在粒子物理学中无处不在，并且随着量子机学习技术的进步，这些量子技术可能会采用类似的采用。在这项工作中，实现了量子支持向量机（QSVM）进行信号背景分类。我们研究了不同量子编码电路的效果，该过程将经典数据转换为量子状态，对最终分类态度。我们显示了一种编码方法，该方法在接收器操作特征曲线（AUC）下达到了使用量子电路模拟确定的0.848的平均面积。对于同一数据集，使用径向基础函数（RBF）内核的经典支持向量机（SVM）的AUC为0.793。使用数据集的简化版本，我们在IBM量子IBMQ_CASABLANCA设备上运行了算法，平均AUC为0.703。随着量子计算机的错误率和可用性的进一步提高，它们可以在高能量物理学中形成一种新的数据分析方法。