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切换量子参考系进行量子测量
物理观察是相对于参考系进行的。鉴于量子力学的普遍有效性，参考系本质上是一个量子系统。因此，必须相对于量子参考系 (QRF) 来描述量子系统。对 QRF 的进一步要求包括仅使用关系可观测量并且不假设外部参考系的存在。为了满足这些要求，文献中提出了两种方法。第一种方法是操作方法 (F. Giacomini, et al, Nat. Comm. 10:494, 2019)，其侧重于 QRF 之间变换的量化。第二种方法试图从第一性原理推导出 QRF 之间的量子变换 (A. Vanrietvelde, et al, Quantum 4:225, 2020)。这种第一性原理方法将物理系统描述为对称性诱导的约束汉密尔顿系统。在消除冗余之前，对此类系统的狄拉克量化被解释为透视中性描述。然后，引入一个系统的冗余减少程序来从 QRF 的视角推导出描述。第一性原理方法恢复了操作方法的一些结果，但尚未包括量子理论的重要部分——测量理论。本文旨在弥合这一差距。我们表明，冯·诺依曼量子测量理论可以嵌入到透视中性框架中。这使我们能够成功地恢复在操作方法中发现的结果，其优点是可以从第一性原理中推导出变换算子。此外，公式预
时空量子参考系和本征时叠加
在广义相对论中，时空的描述依赖于理想化的杆和时钟，它们确定了一个参考系。在任何具体场景中，参考系都与物理系统相关联，而物理系统最终是量子的。因此，物理定律的相对论描述需要考虑这样的量子参考系 (QRF)，通过它们可以赋予时空以操作意义。在这里，我们引入了时空量子参考系的概念，它与时空中的量子粒子相关联。这种表述的优点是将空间和时间放在同等地位，并允许我们从另一个量子系统的角度描述一组量子系统的动态演化，其中其余物理系统演化的参数与作为 QRF 的粒子的固有时间相一致。至关重要的是，两个不同 QRF 中的固有时间与标准变换无关，但它们可能相对于另一个处于量子叠加态。具体来说，我们考虑一个弱引力场中的 N 个相对论量子粒子系统，并引入一个永恒公式，其中 N 个粒子的全局状态似乎“冻结”，但动态演化以关系量的形式恢复。粒子的位置和动量希尔伯特空间用于通过变换到粒子的局部框架来固定 QRF，使得度量在 QRF 的原点处是局部惯性的。内部希尔伯特空间对应于时钟空间，它在粒子的局部框架中保持适当的时间。得益于这种完全关系的构造，我们展示了从 QRF 的角度看，剩余粒子如何在关系变量中动态演化。这里提出的构造包括当忽略外部自由度时非相互作用时钟的 Page-Wootters 机制。最后，我们发现可以在 QRF 中观察到引力红移的量子叠加和特殊相对论时间膨胀的量子叠加。
洛伦兹对称性的量子参考框架
自从量子参考系 (QRF) 变换首次出现以来，它就得到了广泛的讨论，将物理定律的协方差推广到量子领域。尽管取得了重大进展，但仍然缺乏洛伦兹对称性的 QRF 变换公式。本研究旨在填补这一空白。我们首先引入一种独立于任何优选时间切片概念的相对论量子力学的重新表述。在此基础上，我们定义了在不同相对论 QRF 视角之间切换的变换。我们引入了“量子洛伦兹变换”和“洛伦兹增强叠加”的概念，作用于量子粒子的外部自由度。我们分析了两种效应，即时间膨胀的叠加和长度收缩的叠加，只有当参考系同时表现出相对论和量子力学特征时才会出现这两种效应。最后，我们讨论了如何通过测量相对论 QRF 的波包扩展来观察这些效应。
身份识别毫无意义：量子参考系、事件定位和量子洞论证
研究量子参考系 (QRF) 的动机是考虑我们在描述物理系统时明确或隐含使用的参考系的量子特性。与经典参考系一样，QRF 可用于相对地定义时间、位置、动量和自旋等物理量。与其经典类似物不同，它相对化了量子系统的叠加和纠缠概念。在这里，我们通过将其追溯到叠加中不同分支之间如何识别配置或位置的问题，为叠加和纠缠的框架依赖性提供了一种新颖的解释。我们表明，在存在对称性的情况下，系统在分支之间是处于“相同”还是“不同”的配置取决于 QRF 的选择。因此，相同性和差异性——以及因此产生的叠加和纠缠——失去了绝对意义。我们将这些想法应用到叠加半经典时空的背景下，并使用四个标量场的巧合来构建不同分支中时空点之间的比较图。这使我们能够确定给定事件是位于叠加时空中的“相同”点还是“不同”点。由于此功能取决于 QRF 的选择，我们认为事件的定位不应被视为事件的固有属性。这缓解了之前提出的担忧，即 QRF 变化可能会对干涉实验产生经验后果，例如 Bose 等人 -Marletto-Vedral 的提议。此外，它意味着在量子控制因果序的平坦和弯曲时空实现中，事件的数量相等。我们以“量子空洞论证”作为爱因斯坦著名空洞论证的量子背景的概括，认为在量子对称性存在的情况下，不仅时空点，而且它们的识别和叠加流形中事件的定位都失去了绝对的物理意义。
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
不确定度量的量子参考帧
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里，我们提出了一种策略，以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学，因此使用量子参考框架（QRF）转换。特别是，我们表明，只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的，那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差，这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为，从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明，半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
培训与评估大纲报告 - Army.mil
条件：该部队接到命令，将交战移交给战术作战部队 (TCF)、快速反应部队 (QRF) 或反应部队，如宪兵 (MP) 区域安全部队。上级总部作战命令和战术标准作业程序以及部队 TSOP 可用。与敌人的联系已经中断。反应部队已经确定并且可用。已协调间接火力和烟雾弹以覆盖脱离接触和移交行动。此任务在全天候环境条件下执行。威胁能力涵盖全方位，包括信息收集；敌对势力同情者；包括自杀式爆炸在内的恐怖活动；以及在化学、生物、放射和核 (CBRN) 环境中的常规、空中支援和加强小队行动。必须包括四种或更多种作战环境条件，包括混合威胁、各种地形、时间限制、社会（人口、文化和语言影响）。其他变量可能包括信息（媒体、人口感知）、基础设施（桥梁、电力、道路、城市地区）或经济（当地供应商、合同和供应影响）。此任务的某些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：部队根据规定的时间表、TSOP、OPORD 或 ATP 3-21.10 与安全元素进行战斗交接。要获得 T，必须在外部评估期间执行此任务，在动态且复杂的作战环境中进行，该环境具有四个或更多作战环境 (OE) 变量和夜间混合威胁，且 75% 或更多领导者在场，80% 或更多士兵在场。该部队必须在 80% 的绩效指标、所有关键绩效指标上获得 GO，并且在领导者绩效指标上获得至少 85% 的 GO。领导者声明：为了执行此任务，陆军领导者被定义为在单位组织和装备表 (TOE) 上按等级、段落和头衔指定的高级军官、准尉和/或士官 (NCO) 职位的士兵。领导者不仅被定义为担任领导职务的军官、准尉、士官和陆军文职人员，还包括拥有执行特定任务所需知识和技能的个人，他们是主题专家 (SME)（例如，根据情况和/或任务的要求，在战术到战略层面执行特定任务（例如，进行行动、提供后勤或操作特定的技术设备等）。领导者也可能是分配到该单位并由单位指挥官指定为领导者的人员。实弹射击：否