XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgeometric
代数和几何
自从R Forman [15]的离散莫尔斯理论（DMT）的发展以来，离散梯度领域（DGF）的概念在数学和科学的各个领域都发挥了重要作用。这个想法是作为差异拓扑中平滑梯度领域概念的组合类似物而出现的，事实证明，它与平滑的前身一样重要。特别是，在计算拓扑技术相对较新的增长中，DGF已成为主要工具之一。例如，Bauer，Lange和Wardetzky [6]以及Harker，Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]以及在Lewiner，Lopes，Lopes和Tavavares和TavavareS和TavavareS [26]中，Forman的DMT已成功地用于处理减少降噪问题，以及Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]的拓扑数据分析。dmt还看到了在纯粹的理论领域中的重要应用，例如，在建立最小的蜂窝结构中，具有同质性的超平面布置的辅助类型，更通常是不同种类的配置空间；参见Farley [10]，Mori和Salvetti [28]，Salvetti和Settepanella [32]以及Severs and White [33]。dgf也已用于确定两个连接图的复合物的显式同源碱基，这些对象在Vassiliev对标准3 – Sphere中的结中的研究中起着相关作用；参见Shareshian [34]和Vassiliev [35; 36; 37]。
几何量子热力学
在几何量子力学和经典力学之间的相似之处建立，我们探索了量子热力学的替代基础，该基础利用了基础状态空间的不同几何形状。 我们同时开发了微型典型和规范的集合，将连续混合状态引入量子状态的分布。 我们提出了Qudits气体的实验后果。 我们以固有的方式定义量子热和工作，包括单个对象工作，并以与经典，量子和信息理论熵相符的方式重新制定热力学熵。 我们提供了热力学的第一和第二定律和Jarzynki的波动定理。 结果比传统上可用的更透明的物理学，其中数学结构和物理直觉在经典和量子动力学上被认为是紧密对准的。，我们探索了量子热力学的替代基础，该基础利用了基础状态空间的不同几何形状。我们同时开发了微型典型和规范的集合，将连续混合状态引入量子状态的分布。我们提出了Qudits气体的实验后果。我们以固有的方式定义量子热和工作，包括单个对象工作，并以与经典，量子和信息理论熵相符的方式重新制定热力学熵。我们提供了热力学的第一和第二定律和Jarzynki的波动定理。结果比传统上可用的更透明的物理学，其中数学结构和物理直觉在经典和量子动力学上被认为是紧密对准的。
几何校准的可靠性...
1 DIATI，都灵理工大学，意大利都灵，10124 Corso Duca degli Abruzzi,24 Torino – {mariaangela.musci、irene.aicardi、paolo.dabove、andrea.lingua}@polito.it 2 PIC4SeR，都灵理工大学服务机器人跨部门中心，意大利都灵委员会 I，WG IX/9 关键词：相机校准、高光谱帧相机、法布里-珀罗干涉仪、摄影测量。摘要：高分辨率遥感和摄影测量的主要工具之一是轻量级高光谱帧相机，它用于精准农业、林业和环境监测等多个应用领域。在这些类型的传感器中，Rikola（基于法布里-珀罗干涉仪 (FPI)，由 Senop 生产）是最新创新之一。由于其内部几何形状，需要解决几个问题才能正确定义和估计内部方向参数 (IOP)。主要问题涉及每次更改波段序列的可能性以及评估 IOP 的可靠性。这项工作重点关注对每个传感器的 IOP 定义的评估，考虑环境条件（例如，不同的时间、曝光、亮度）和 FPI 相机的不同配置的影响，以便重建一个未失真的超立方体以进行图像处理和物体估计。这项研究的目的是了解 IOP 是否随时间保持稳定，以及在考虑从地面到空中应用的不同环境配置和调查的情况下，哪些波段可以作为每个传感器内部参数计算的参考。初步进行的测试表明，不同实验波段之间的焦距百分比变化约为 1%。
代数和几何拓扑
量化riemann表面S的Teichmüller空间的量化是3维量子重力的一种方法，并且是群集品种的原型典范。s中的任何简单循环都会产生自然的单片函数i。/在Teichmüller空间上。对于S的任何理想三角剖分，此功能i。/是在弧形的凸起的剪切坐标的平方根中的lurent多项式。一个重要的问题是构建此功能的量化i。/，即用量子变量中的非共同劳伦多项式代替它。这个问题与物理学中的框架受保护的旋转特征密切相关，已通过Allegretti和Kim使用Bonahon和Wong的SKEIN代数SL 2量子痕迹解决，以及使用Gaiotto，Moore和Neitzke的Seiberg的Seiberg -Witter -Witter -Witter -Witten Curves，Spectral网络，光谱网络以及Writhes of Writhes的Gaiotto，Moore和Neitzke的Gaiotto。我们表明，量化问题的这两种解决方案一致。我们增强了Gabella的解决方案，并表明它是Bonahon -Wong量子痕迹的扭曲。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力来解决越来越复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断扩大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型非常常见。性能使 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大的问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著缩短解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，例如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。
几何优化和 FastICA 算法
摘要 — 独立成分分析是无监督自适应滤波领域的一个难题。最近，人们对使用几何优化进行自适应滤波的兴趣日益浓厚。ICA 算法的性能在很大程度上取决于对比函数的选择以及用于获得分离矩阵的优化算法。本文从优化的角度关注标准线性 ICA 问题。众所周知，经过预白化过程后，可以通过在合适流形上进行优化的方法来解决该问题。我们提出了一种在单位球面上的近似牛顿法来解决单单位 ICA 问题。讨论了局部收敛性质。通过数值实验研究了所提算法的性能。结果表明，著名的 FastICA 算法可以看作是我们算法的一个特例。此外，还讨论了所提算法的一些概括。关键词——几何优化，独立成分分析，FastICA，标量移位策略，局部收敛
双重几何量子控制
量子信息处理要求在控制量表的控制中未经表述的精度。这是由于环境中普遍存在的噪音和不可避免的控制缺陷而变得具有挑战性的，这可能会降低控制权限。在开发量子最佳控制技术方面已取得了巨大进步[1-27]。载体量子计算[28]，其中大门基于几何阶段[29 - 35]，是在存在噪声的情况下增强门填充的一种方法。使用几何而不是动态阶段实现量子门可以减轻噪声的影响，这些噪声会在不受干扰的控制空间中留下整体循环。几何阶段可以使用绝热[36 - 38]或非绝热驾驶[39 - 49]来计算；后者通过减少操作时间来减轻磨损。非绝热的尸体（几何）门已在超导系统[50，51]，被困的离子[52，53]和氮呈（N- V）中成功实现。人类方法的一个优点是，它在选择实验友好的脉搏形状来产生大门时具有很大的灵活性。然而，尽管自动门具有沿载体循环的误差的抵抗力，但它们仍然容易受到横向上的噪声的影响，这种噪声在许多量子平台中很常见。
glskeleton：几何laplacian骨骼化...
摘要 - 曲线骨架是几何建模和计算机图形群落已知的，它是形状删除者之一，它凭直觉指示对象的拓扑特性。近年来，研究还提出了应用曲线骨骼来协助机器人推理和计划的潜力。但是，原始的扫描点云模型通常不完整且嘈杂。此外，处理大点云在计算上也效率低下。专注于物体不完整和分布较差的对象云的曲线骨骼化，在这项工作中提出了有效的基于Laplacian的骨骼化框架（GLSKeleton）。我们还提出了引入的局部还原策略（LPR）方法的计算效率，而无需牺牲主要的拓扑结构。使用开源数据集进行了全面的实验来基准性能，并且它们在收缩和整体骨骼化计算速度方面都有显着改善。
最大几何量子熵
首先，回想一下参考文献。[ 24 ] 其中 Hughston、Josza 和 Wootters 给出了给定密度矩阵背后所有可能集合的构造性特征，假设集合具有有限数量的元素。其次，Wiseman 和 Vaccaro 在参考文献中。[ 25 ] 然后通过物理可实现集合的动态激励标准论证了首选集合。第三，Goldstein、Lebowitz、Tumulka 和 Zanghi 挑选出高斯调整投影 (GAP) 测度作为热力学和统计力学环境中密度矩阵背后的首选集合 [ 26 ]。第四，Brody 和 Hughston 在几何量子力学中使用了最大熵的一种形式 [27]。HJW 定理。在技术层面上，对于我们的目的而言，最重要的结果之一是 Hughston-Josza-Wootters (HJW) 定理，该定理已在文献 [ 24 ] 中证明，现在我们对其进行总结。考虑一个有限维希尔伯特空间 H S 的系统，该系统由秩为 r 的密度矩阵 ρ 描述：ρ = P r j =1 λ j | λ j ⟩⟨ λ j | 。我们假设 dim H S := d S = r ，因为 d S > r 的情况很容易通过将 H S 限制在由 ρ 的图像定义的 r 维子空间中来处理。然后，可以通过与具有 d S 个正交向量作为列的 d × d S 矩阵 M 进行线性混合，从 L ( ρ ) 生成具有 d ≥ d S 个元素的通用集合 e ρ ∈E ( ρ )。然后，e ρ = { p k , | ψ k ⟩} 由以下公式给出：
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力不断解决更复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断增大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型已十分常见。性能使得 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著减少解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。