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量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，这是因为在完全正的、保迹映射下必须具有单调性，这代表了经典粗粒化量子版本 [ 35 , 40 ]。从无穷大的角度来看，作用量φ可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供了酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（有关更多信息，请参见第 2 节），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u ( H ) 是 H 上有界线性算子空间 B ( H ) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [· , ·] 给出的李积。特别地，可以证明 B ( H )（具有 [· , ·] ）同构于 U ( H ) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL ( H ) 的李代数。此外，已知 [ 9 , 15 , 26 , 27 ] GL ( H ) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
季度新闻通讯
新开设的课程： 课程名称：算子理论和算子代数 课程：博士（数学） 讲师：Harsh Trivedi 博士和 Ratan Giri 博士 学习目标：这是一门入门课程。它可应用于数学研究的几个领域，包括微分方程、量子统计力学、量子信息论和数学物理。它主要面向希望在算子理论、算子代数和相关领域进行研究的学生。 课程名称：李代数 课程：博士（数学） 讲师：Ashish Mishra 博士 学习目标：本课程介绍李代数理论。我们的目标是研究有限维复半单李代数的结构及其表示理论。李代数是一个重要的研究领域，在数学的各个领域有着广泛的应用，例如微分几何、组合学、数论、微分方程，以及物理学的许多领域，如量子力学和粒子物理学。为了给学生提供学习李代数高级主题的背景知识，本课程将从模块理论的介绍开始，特别介绍模块的张量积和张量代数的主题。本课程主要面向希望在李代数和相关领域进行研究的学生。
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，因为在代表经典粗粒化量子版本的完全正、保迹映射下，单调性是必须的 [ 35 , 40 ]。从无穷小角度来看，作用量 φ 可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（第 2 节将对此进行详细介绍），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u(H) 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [·,·] 给出的李积。特别地，可以证明 B(H)（具有 [·,·]）同构于 U(H) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL(H) 的李代数。此外，已知 [9,15,26,27] GL(H) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
数学家的量子场论 2024 年春季课程笔记正在建设中
4 正则量化：玻色子 17 4.1 海森堡群及其表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
临床蛋白质组学中的多模式学习：使用化学信息增强抗菌抗性预测模型
1经验推理系，麦克斯·普朗克智能系统研究所，马克斯 - 普朗克 - 环4，图宾根72076，德国2 Bio3-Giga-r医学基因组学，Lie'ge University of lie'ge de l'Hoˆpital University of de l'Hoˆpital 11，layge Gege 4000，Belgium 3 Eth Ai Center，Eth eTh Zu Zu'rich and Zu'rich and Zu'rich and Zu Zu's＆Zu Zu easssse 5研究小组统计遗传学，麦克斯·普朗克精神病学研究所，克雷佩林斯特拉斯特拉赛10，穆恩80804，德国5信号理论与通信系，卡洛斯·卡洛斯三世大学，莱根大学，莱根28911，西班牙6，西班牙6，6 6号，Zurich4058。 （SIB），Amphipoˆle，Quartier Unil-Sorge，Lausanne 1015，瑞士8机器学习与系统生物学系，Max Planck生物化学研究所，Martinsried，Martinsried 82152，德国 *相应的作者。生物系统科学与工程部，瑞士巴塞尔4058号Eth Zurich。电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B. ） ）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.） †同等贡献。 副编辑：Pier Luigi Martelli电子邮件：borgwardt@biochem.mpg.de（K.B.）;电子邮件：oliver@biochem.mpg.de（C.O.）†同等贡献。副编辑：Pier Luigi Martelli
会议报告
为期两天的程序在此处发布。2023年12月16日研讨会=============================================================================================== Ttile of Lecture =================================================================================================== 9:30- 9:35 Arikawa Kentaro (SOKENDAI Executive Director) Opening Remarks 9:35-10:20 Asai Kiyoshi (The University of Tokyo, Professor) Genomic information deciphered by language models 10:25-11:10 Kawaguchi Risa (Kyoto University, Junior Associate Professor) Deciphering epigenetic landscapes for variations in gene regulatory networks in mammals 11:15-12:00江西“乔治”张（密歇根大学，马歇尔·W。环境改编的基因座，在真核生尼伦堡大学教授中）12：00-12：55午餐休息12：55-13：40 Heng Lie（Heng Lie Tournebize (French National Centre for Scientific Research / De-composing evolution: on population structure and human history University of Toulouse Paul Sabatier, Postdoctoral Researcher) 14:30-14:55 Break 14:55-15:40 Iwasaki Wataru (The University of Tokyo, Professor) Bioinformatics for revealing rules behind genome evolution 15:45-16:45 Richard Durbin (University of Cambridge,教授）从生命之树跨越高质量基因组测序的见解16：45-16：50 Arikawa Kentaro（Sokendai执行董事）关闭言论17：00-19：00接待===============================================================================================
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o:t>~RA~ror:f OF "l"'CIAL :'ORC'"''" D"'TA~IDT1'"' .1 - 1c2 , 第 5 <-pr.·r,Ja FORCT F GltOUP (AIRBORI'f ) , h•t f'P'CH.L ~<'ORC•S , H1 ,.:if o-t.''Nf:'l;' C" -liE F-P 1 'Cii'.L !-'{,RGJ:"f' Ct~·:p ~-T A ~HAU , R 7 PU?LIC o-::- vr '~'N!," , 9- 12 ..:.~CH 1"6(,.(P'R - FNIAL 'YJ?.Rrn;c- OF ;.. '"P"'CI:i..' rc1Crf 11 a 11 ;r'"';..~:;;-;"1' rc·~ ;.:--r...)
难治性系统性自身免疫性疾病的标签适应症
雅克-埃里克·戈滕贝格、1.2 奥罗尔·肖迪尔、1.2 伊夫·阿伦巴赫、3.4 阿尔塞纳·梅基尼安、5 扎希尔·阿莫拉、6.7 帕特里斯·卡库布、4.8 迪维·科内克、9.10 埃里克·哈楚拉、11.12 皮埃尔·夸蒂尔、13.14 伊莎贝尔·梅尔基、15.16 克里斯托夫·里切斯、17.18 拉斐尔·塞罗尔、19.20 本杰明·特里尔、4.21 瓦莱丽·德沃谢尔-彭塞克、9.10 朱利安·亨利、19.20 Marc Gatfosse、22 Laurence Bouillet、23 Emeline Gaigneux、24 Vincent Andre、24 Gildas Baulier、25 Aurélie Saunier、25 Marie Desmurs、26 Antoine Poulet、27 Mathieu Ete、28 Boris Bienvenu、27 Marie-Elise Truchetet、18、29 Martin Michaud、30 Claire Larroche、31 Azeddine Dellal、32 Amélie Leurs、33 Sebastien Ottaviani、34 Hubert Nielly、35 Guillaume Vial、36 Roland Jaussaud、37 Bénedicte Rouvière、38 Pierre-Yves Jeandel、39 Aurelien Guffroy、2、40 Anne-Sophie Korganow、2、40 Mathieu Jouvray、35 Alain Meyer、1.2 Emmanuel Chatelus、1.2 Christelle Sordet、1.2 Renaud Felten、1.2 Jean Sibilia、1.2 Samira Litim-Ahmed-Yahia、1 Jean-Francois Kleinmann、1.2 Xavier Mariette 19.20
一位贵族说政府“陷入困境”，这是千真万确的
但在另一个无益的两极分化中，公众言论越来越被对没有数据支持的奇思妙想的信仰所扭曲，或者被政策制定者所扼杀，他们拒绝相信不符合他们议程的有说服力的、黯淡的数据。决策者可能会说，这些严峻的数字在撒谎，或者他们“不认识它们”，但这需要一个有组织的“谎言”，一个像 mRNA 阴谋论者所青睐的大谎言，因为每个医疗服务信号都亮着红灯。服务正在萎缩，从每一个数据点来看都是如此；卫生和社会护理工作者感到失望（doi:10.1136/bmj.p288 doi:10.1136/bmj.p298 doi:10.1136/bmj.p272doi:10.1136/bmj.p301），并转向工业行动以发出自己的声音（doi:10.1136/bmj.p282）。19 20 12 21 22
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。