Theresa Kraus 博士是 FAA 历史学家。在 2009 年接受新成立的历史办公室的这一职位之前,她曾担任 FAA 的 ATO 运营规划研究和技术开发办公室的分析师。在加入 ATO 之前,她曾是前 FAA 历史办公室的高级历史学家。在 1991 年加入 FAA 之前,她曾在美国陆军军事历史中心工作,在那里她共同撰写并共同编辑了陆军官方的沙漠盾牌行动/沙漠风暴历史《旋风战争》。她获得了马里兰大学历史学博士学位,并在军事和航空杂志和期刊上发表过大量文章,以及多本书/书籍章节。她目前正在编写 FAA 历史系列第 6 卷。她的书的暂定标题是《变化世界中不断发展的机构:联邦航空管理局,1977-1988》。本书将重点介绍联邦航空管理局在吉米·卡特和罗纳德·里根总统任期内为提高国家空域系统的安全性、保障性和效率而做出的现代化努力。
TBI产生大脑的快速变形,导致一系列特定的病理事件。所产生的大脑解剖结构和神经生理学的变化会破坏影响认知,自主和情绪功能的多个脑网络,以及行为的其他方面(Eslinger等,2007)。对大脑连接的损害,涉及广泛分布的大脑网络,是认知障碍发展的关键因素(Mesulam,1998)。弥漫性轴突损伤最近被称为创伤性轴突损伤,发生在近后抗体中的轴突损伤,并落下,其中减速和旋转力导致大脑白质的剪切,尤其是在额叶内(Marquez de la Plata等人,2011年)。TBI后,白质的完整性与损伤的严重程度以及结果相关。Kraus等。 (2007)记录,各种白质结构的完整性的降低与注意力,记忆和执行功能的度量较差有关。 tbi在各个个体的可变位置产生了复杂的弥散轴突损伤模式,因此很难将白质破坏定位(Kinnunen等,2011)。 尽管白质破坏是TBI后认知障碍的重要决定因素,但常规的神经影像学会低估了其程度。 扩散张量成像(DTI)是一种新型的神经影像学方法,用于研究人脑中白质区的解剖学和完整性(Lawes等,2008; Beaulieu,2009; Thiebaut de Schotten et al。,2011)。Kraus等。(2007)记录,各种白质结构的完整性的降低与注意力,记忆和执行功能的度量较差有关。tbi在各个个体的可变位置产生了复杂的弥散轴突损伤模式,因此很难将白质破坏定位(Kinnunen等,2011)。尽管白质破坏是TBI后认知障碍的重要决定因素,但常规的神经影像学会低估了其程度。扩散张量成像(DTI)是一种新型的神经影像学方法,用于研究人脑中白质区的解剖学和完整性(Lawes等,2008; Beaulieu,2009; Thiebaut de Schotten et al。,2011)。最近的研究表明,与其他神经影像学方法相比,DTI不仅在急性阶段,而且在慢性阶段的创伤性损伤之后,对TBI的离散轴突损伤进行了更敏感的测量(Thomas等,2009,2011; Rimrodt等,2010; Charlton et al。从DTI地图集中得出的解剖信息也可以用于评估TBI中白质损害的扩展。在本文中,我们着重于TBI的身体和神经病理学原因对白质损害的影响,并描述了典型的临床临床预测的三个单一病例代表。 )。最后,我们培养了使用DTI测量TBI轴突损伤的研究中报告的初步结果。
[Aub09] Guillaume Aubrun. 关于具有短 Kraus 分解的几乎随机化信道。数学物理通信,288(3):1103–1116, 2009。2 [B ˙ Z17] Ingemar Bengtsson 和 Karol ˙ Zyczkowski。量子态的几何形状:量子纠缠简介。剑桥大学出版社,2017 年。3 [CN16] Benoit Collins 和 Ion Nechita。量子信息论中的随机矩阵技术。数学物理学杂志,57(1),2016。2 [Col18] Benoit Collins。Haagerup 不等式和最小输出熵的可加性违反。休斯顿数学杂志,1:253–261,2018。2 [Has09] MB Hastings。使用纠缠输入实现通信容量的超可加性。《自然物理学》,5(4),2009。2 [HLSW04] Patrick Hayden、Debbie Leung、Peter W Shor 和 Andreas Winter。随机化量子态:构造与应用。《数学物理通信》,250:371–391,2004。2 [LM20] C´ecilia Lancien 和 Christian Majenz。弱近似幺正设计及其在量子加密中的应用。《量子》,4:313,2020。4 [Wat05] John Watrous。关于由 schatten 范数诱导的超算子范数的注释。《量子信息与计算》,5(1):58–68,2005。3
激光扫描提供没有结构元素的点云。另一方面,高质量的数字地形模型在考虑地形结构元素方面表现出色。IPF 开发的结构线检测方法基于应用于数字地形模型的水流分析(Rieger,1992 年)。这种方法仅限于河流为主的地区,这些地区的地表由水流形成。利用这种算法可以提取显示水流最多的 3D 河流线。这种线信息可用于获得具有高地貌质量的数字地形模型(Gajski,2000 年)。这种方法在某些地区显示出合理的结果,但在平坦地区存在问题,因为无法很好地确定水流。第二种方法专注于断线的推导,特别是堤坝上边缘的断线。它在对象空间中对原始点及其 x、y 和 z 坐标进行操作。在迭代过程中,原始点被分类到相对于断线的“左”和“右”区域。这些区域由一对移动平面近似。此方法的详细信息和第一批结果在出版物(Kraus,Pfeifer,2001)中介绍。目前,我们正在对该方法进行改进和进一步开发。
本专着的贡献者:Thierry Advocat、Eugen Andreadis、Catherine Andrieux-Martinet、Yves Barré、Catherine Beaucaire、Mehdi Ben Mosbah、Samuel Blanchard、Vincent Blet、Dominique Bois、Bernard Bonin、Lionel Boucher、Isabelle Brésard、Jean-Charles布劳迪克、埃里克·坎特雷尔、卡罗琳·夏巴尔、克里斯托夫·查尼、弗雷德里克·查顿、杰罗姆·孔德、 Cheikh M. Diop、Didier Dubot、Jérôme Ducos、Sylvain Faure、Cécile Ferry、Muriel Firon、Fabien Frizon、Christine Georges、Christophe Girold、Philippe Girones、Agnès Grandjean、Joël Guidez、Audrey Hertz、Éric Kraus、Emilie Lafond、David Lambertin、弗雷德里克·莱耶、迈克尔·勒孔特、弗洛朗·莱蒙特、西莉亚·勒佩特、安托万Leybros、Daniel L'hermite、Karine Liger、Charly Mahé、Clarisse Mariet、Cyril Moitrier、Gilles Moutiers、Jean-Guy Nokhamzon、Odile Palut-Laurent、Luc Paradis、Bertrand Pérot、Jean-Pierre Perves、Laurence Piketty、Christophe Poinssot、Luc Schrive、罗杰·塞拉诺、伊夫·苏拉巴耶、弗雷德里克·图尔内比兹、艾梅Tsilanizara、Hubert-Alexandre Turc、Julien Venara、Dominique You
Contributors to this Monograph: Thierry Advocat, Eugen Andreiadis, Catherine Andrieux-Martinet, Yves Barré, Catherine Beaucaire, Mehdi Ben Mosbah, Samuel Blanchard, Vincent Blet, Dominique Bois, Bernard Bonin, Lionel Boucher, Isabelle Brésard, Jean-Charles Broudic, Eric Cantrel, Caroline Chabal, Christophe Chagnot, Frédéric Charton, Jérôme Comte, Cheikh M. Diop, Didier Dubot, Jérôme Ducos, Sylvain Faure, Cécile Ferry, Muriel Firon, Fabien Frizon, Christine Georges, Christophe Girold, Philippe Girones, Agnès Grandjean, Joël Guidez, Audrey Hertz, Eric Kraus, Émilie Lafond, David Lambertin, Frédéric Laye, Michaël Lecomte, Florent Lemont, Célia Lepeytre, Antoine Leybros, Daniel Lʼhermite, Karine Liger, Charly Mahé、Clarisse Mariet、Cyril Moitrier、Gilles Moutiers、Jean-Guy Nokhamzon、Odile Palut-Laurent、Luc Paradis、Bertrand Pérot、Jean-Pierre Perves、Laurence Piketty、Christophe Poinssot、Luc Schrive、Roger Serrano、Yves Soulabaille、Frédéric Tournebize、Aimé Tsilanizara、Hubert-Alexandre Turc、Julien Venara、Dominique You
Contributors to this Monograph: Thierry Advocat, Eugen Andreiadis, Catherine Andrieux-Martinet, Yves Barré, Catherine Beaucaire, Mehdi Ben Mosbah, Samuel Blanchard, Vincent Blet, Dominique Bois, Bernard Bonin, Lionel Boucher, Isabelle Brésard, Jean-Charles Broudic, Eric Cantrel, Caroline Chabal, Christophe Chagnot, Frédéric Charton, Jérôme Comte, Cheikh M. Diop, Didier Dubot, Jérôme Ducos, Sylvain Faure, Cécile Ferry, Muriel Firon, Fabien Frizon, Christine Georges, Christophe Girold, Philippe Girones, Agnès Grandjean, Joël Guidez, Audrey Hertz, Eric Kraus, Émilie Lafond, David Lambertin, Frédéric Laye, Michaël Lecomte, Florent Lemont, Célia Lepeytre, Antoine Leybros, Daniel Lʼhermite, Karine Liger, Charly Mahé、Clarisse Mariet、Cyril Moitrier、Gilles Moutiers、Jean-Guy Nokhamzon、Odile Palut-Laurent、Luc Paradis、Bertrand Pérot、Jean-Pierre Perves、Laurence Piketty、Christophe Poinssot、Luc Schrive、Roger Serrano、Yves Soulabaille、Frédéric Tournebize、Aimé Tsilanizara、Hubert-Alexandre Turc、Julien Venara、Dominique You
摘要 — 量子信息的脆弱性使得在量子信道传输下完全将量子态与噪声隔离几乎是不可能的。量子网络是由量子处理设备通过量子信道互连而形成的复杂系统。在这种情况下,表征信道如何在传输的量子态中引入噪声至关重要。非幺正量子信道引入的误差分布的精确描述可以为量子纠错协议提供信息,以针对特定误差模型定制操作。此外,通过使用端到端测量监控网络来表征此类误差,端节点可以推断网络链路的状态。在这项工作中,我们通过引入量子网络断层扫描问题来解决量子网络中量子信道的端到端表征问题。该问题的解决方案是使用仅在端节点中执行的测量来估计定义网络中所有量子信道的 Kraus 分解的概率。我们详细研究了任意星形量子网络的情况,这些网络的量子信道由单个 Pauli 算子描述,例如比特翻转量子信道。我们为此类网络提供了多项式样本复杂度的解决方案。我们的解决方案证明预共享纠缠在参数可识别性方面具有估计优势。
Kaiden Joseph Knight Allison Marie Kraus With Highest Distinction Corrin Nicole Larson Malaya Lee Kinley M. Ligon Audrey Loney Bonnie Grace Marcelo Shelby Mattingly Laura K. McAninch Nikolaus Jens-Uwe McCraig Nasya Ann McGee James Campbell McGookey Sarah Mae Miller Sydni Christine Money Leah Nelson Drew Newlin Gabriella Renee O'Dell Danielle E. Patrick Nicolas Patterson Elexis Kye Rigney Billy Rios Aguilar Meaghan Meaghan Cecilia Rohan Lauren Ruren Ruth Rutter Genessis Cecilia Cecilia Cecilia Cecilia Salinas Delgado Salinas Delgado Shortridge Lucy Layne Smith Katie Lee Stovall Michael Robert Surridge* I ' yonna L. Sykes Kenan Tinnin Lilly Tomandl Alexander Toms Drayton Jumai Travis Gillian Underhill Tristan Ruth Van Deuren Tran Huynh Vo Claire Watkins Wallace* Chelsie M. Walsman Kenzie Grace Wangstrom Lillian Jo Wasemann Sam Wessel Elizabeth Lee West Trent Wilhelm Rylee Jeanette Williams Williams Becky Wilson Ami Jo Wooten Connor C. Wright
完全去极化的量子通道始终输出完全混合态,因此无法传输任何信息。然而,在最近的一封信 [D. Ebler et al. , Phys. Rev. Lett. 120, 120502 (2018) ] 中,却表明如果量子态通过两个具有不同阶量子叠加的通道(这种装置称为“量子开关”),则信息仍然可以通过这些通道传输。在这里,我们表明,当人们相干地控制通过两个相同的去极化通道之一发送目标系统时,可以获得类似的效果。虽然人们很容易将量子开关中的这种效应归因于通道之间不确定的因果顺序,但因果不确定性在这种新场景中不起作用。这引发了人们对其在量子开关相应效应中的作用的质疑。我们详细研究了这一新场景,发现当量子信道被相干控制时,有关其具体实现的信息可以在联合控制目标系统的输出状态中访问。这允许区分通常被认为是同一信道的两种不同实现。更一般地,我们发现,要完整描述相干控制量子信道的作用,不仅需要指定信道的描述(例如,以 Kraus 算子的形式),还需要根据其实现指定一个额外的“变换矩阵”。