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与尖峰神经网络的对称性感知-Dr -ntu
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利用光谱π介子比探测对称能量
1 密歇根州立大学国家超导回旋加速器实验室，美国密歇根州东兰辛 48824 2 密歇根州立大学物理系，美国密歇根州东兰辛 48824 3 日本理化学研究所仁科中心，广泽 2-1，埼玉县和光市 351-0198 4 京都大学物理系，京都北白川市 606-8502，日本5 高丽大学物理系，首尔 02841，大韩民国 6 达姆施塔特工业大学核物理学研究所，D-64289 达姆施塔特，德国 7 GSI Helmholtzzentrum für Schwerionenforschung, Planckstrasse 1, 64291 达姆施塔特，德国 8 物理、天文学和应用计算机科学学院，雅盖隆大学,波兰克拉科夫 9 克罗地亚萨格勒布 Rudjer Boskovic 研究所实验物理部 10 日本东京西池袋 3-34-1 立教大学物理系 171-8501 11 韩国大田 34047 基础科学研究所稀有同位素科学项目 12 日本仙台 980-8578 东北大学物理系 13 日本东京工业大学物理系 152-8551 14 日本核物理研究所 PAN，ul。 Radzikowskiego 152, 31-342 克拉科夫，波兰 15 德克萨斯 A&M 大学回旋加速器研究所，德克萨斯州学院站 77843，美国 16 尼凯夫国家亚原子物理研究所，阿姆斯特丹，荷兰 17 清华大学物理系，北京 100084，中国 18 德克萨斯 A&M 大学化学系，德克萨斯州学院站 77843，美国 19 IFIN-HH，Reactorului 30，077125 Mˇagurele-Bucharest，罗马尼亚（日期：2021 年 3 月 17 日）
具有对称性的量子态的一般纠缠熵
摘要：当从希尔伯特空间均匀随机地抽取量子纯态时，该状态通常是高度纠缠的。随机状态的这种特性被称为量子态的一般纠缠，长期以来一直从黑洞科学到量子信息科学等多个角度对其进行研究。在本文中，我们探讨了量子态的对称性如何改变一般纠缠的性质。更具体地说，我们研究从给定对称性的不变子空间均匀随机抽取的量子态的二分纠缠熵。我们首先将众所周知的浓度公式扩展到适用于任何子空间的公式，然后表明：1. 与轴对称相关的子空间中的量子态仍然高度纠缠，尽管它比没有对称性的量子态的纠缠程度要低；2. 与置换对称相关的量子态的纠缠程度明显较低；3. 具有平移对称性的量子态与一般量子态一样纠缠。我们还用数字方式研究了一般纠缠分布的相变行为，这表明即使随机状态具有对称性，相变似乎仍然存在。
量子参量振荡器中共振力引起的对称性破缺
参量振子的量子动力学越来越受到理论和实验界的关注 [1-16]。在一定程度上，这种兴趣来自于参量振子的新应用，特别是在量子信息领域的应用。在更广泛的背景下，此类振子为研究远离热平衡的量子动力学和揭示其迄今未知的方面提供了一个多功能平台，隧穿新特征和新的集体现象就是例子。动力学特征之一是多态量子系统中详细平衡的出现和特征，这也是本文的动机之一。在很大程度上，参量振子的重要性在于其对称性。此类振子是具有周期性调制参数（如特征频率）的振动系统，其振动频率为调制频率 ω p 的一半。经典上，振动态具有相等的振幅和相反的相位 [17]，这是周期倍增的一个基本例子。量子力学上，振动态可被认为是符号相反的广义相干态 [18]。弗洛凯本征态是频率为 ω p / 2 的振动态的对称和反对称组合。一般来说，在量子信息中使用参量振子需要进行破坏其对称性的操作，参见文献 [19]。对称性破坏可以通过在频率为 ω p / 2 处施加额外的力来实现。从经典角度来看，这种力的作用可以从图 1(a) 中理解。由于振动态具有相反的相位，因此力可以与两个状态中的其中一个同相，从而增加其
对称性与人工智能相遇 摘要 目录 1 简介
电磁学的麦克斯韦方程、爱因斯坦的狭义和广义相对论以及粒子物理学中基本力的规范理论。从更务实的角度来看，对称性有很多应用，例如晶体学中的应用或它们为问题研究带来的简化：对称性是手头信息背后的组织结构。因此，发现这种模式可以加深理解，就像罗夏赫测试的简单情况一样：注意到墨迹的反射对称性可以帮助孩子猜测这些图画是如何制作的，即通过将吸墨纸折叠起来。这种理解使我们能够简化处理数据的方式，并且在更深层次上可以表明存在更高层次的原理。对称性与简单性甚至优雅之间的这种联系在理论物理学中经常出现。在艺术中，对称性也经常与优雅的概念联系在一起。这并不是说对称的艺术品更美丽，因为众所周知，大多数人更喜欢对称性不是完全对称，而是略有不完美或破碎的面孔、乐曲、绘画和照片 [ 1 , 2 ] 。在物理学中，对称情况的偏差通常被认为是一种有用的近似技术，因为在自然界中很少发现完美的对称性。发现对称性的一个物理学例子是火星的运动。天文学家第谷·布拉赫在 1601 年去世前，收集了它在夜空中位置的最精确记录。这些数据中有一个底层结构，约翰尼斯·开普勒花了很多年才将其梳理成椭圆形 1 。从这种更简单的数据表示中，艾萨克·牛顿能够推导出引力定律，该定律表现出中心对称性，毫无疑问，与最初的观测集合相比，它更简单、更深入、更普遍地描述了天体的运动。快进许多年，我们现在明白，牛顿定律可以通过将对称性强加于一个称为作用的抽象对象上来获得。我们在本文中的想法是为布拉赫和牛顿之间的开普勒中间步骤的自动化或人工智能 (AI) 版本奠定基础。面向任务的功能性 AI 一般概念实现称为机器学习 (ML)。它涉及为计算机提供一般处方的算法，以便逐步逼近（或学习）适当的规则来重现特定的观察结果。这与传统程序形成了鲜明对比，传统程序缺乏这里所需的表达能力。目前，科学，尤其是物理学，正在经历一场革命 [ 3 ] ，因为在具有大数据集的实验领域中采用的 ML 方法被应用于更正式的领域，甚至用于符号数学 [ 4 ] 。ML 确实特别擅长模式识别，因此我们提出一个问题：当这些方法用于从数据中提取信息时，它们是否也能检测到它们所接触的数据中对称性的存在？如果可以，它们会自动这样做吗？它们是否自然地根据对称模式组织信息？在本文中，我们迈出了回答上述问题的第一步。除了好奇心和想要了解自然法则和机器学习的发展方式的愿望之外，我们还运用我们的方法来研究物理和艺术之间的深层联系。在第 2 节中基于物理的设置上训练算法之后，我们在第 3 节中将它们应用于艺术品并评估它们的对称性。这项工作可以进行许多扩展和应用，在第 4 节中我们将讨论这个方向的一些想法。
对称下的 Clifford 群和幺正设计
S. Sang 和 TH Hsieh，Phys.牧师研究 3, 023200 (2021)。 A. Lavasani、Y. Alavirad 和 M. Barkeshli，Nat.物理。 17, 342–347 (2021)。
数字图像中的镜像对称检测 - SciTePress
对称性是解决数字图像和视频分析与识别各种问题的重要分类特征。镜像对称性可用于分割和分类对象。通过找到的对称轴，可以在图像上确定对称对象的方向。例如，可以在通过分割远程图像中的图像获得的众多对象中确定飞机的对称轮廓及其方向（图 1）。确定图像中对称对象的方法可以在各种设置中解决问题，例如，它们寻找具有轴向或中心、全局或局部对称性的对象（Liu 等人，2010 年）、（Lee 和 Liu，2012 年）、（Widynski 等人，2014 年）。该方法的另一个重要方面是使用图像中对象的初步分割或直接处理图像而无需初步处理。我们考虑确定分割图像的全局轴对称性的问题。假设对物体进行了分割，但这种分割的质量不是很高。图 1 显示了一个例子。在分析通过地球遥感获得的图像时会出现这样的问题。图像尺寸非常大，在没有初步分割的情况下寻找对称物体需要大量的计算时间。根据阈值或使用训练有素的神经网络对源图像进行分割。结果是二进制图像，其中
![具有轴手性和对称性的双苯并[rst]五芬……](/simg/1\122466e03902cc11f82375947dca685fb2d691a5.webp)
具有轴手性和对称性的双苯并[rst]五芬……
探索由两个多环芳烃 (PAH) 单元组成的新型联芳烃是进一步开发具有独特性能的有机材料的重要策略。在本研究中，采用一种高效、通用的方法合成了具有两个苯并[rst]五芬 (BPP) 单元的 5,5′-联苯并[rst]五芬 (BBPP)，并通过 X 射线晶体学明确阐明了其结构。BBPP 表现出轴手性，通过手性高效液相色谱法拆分 (M)- 和 (P)-对映体，并通过圆二色光谱法进行研究。根据密度泛函理论计算，这些对映体具有相对较高的异构化能垒，为 43.6 kcal mol − 1。单体 BPP 和二聚体 BBPP 用紫外可见吸收和荧光光谱、循环伏安法和飞秒瞬态吸收光谱进行表征。结果表明，BPP 和 BBPP 均从形式上暗的 S 1 电子态发出荧光，这是通过借用相邻的亮 S 2 态的 Herzberg-Teller 强度实现的。虽然 BPP 表现出相对较低的光致发光量子产率 (PLQY)，但由于借用了更大的 S 2 强度，BBPP 表现出显著增强的 PLQY。此外，在不同极性溶剂中进行的光谱研究表明 BBPP 中存在对称性破坏电荷转移。这表明通过适当的分子设计，此类 𝝅 延伸的联芳烃具有很高的单重态裂变潜力。
通过对称性破缺实现单向 skyrmion 运动......
通过破坏势能壁垒的对称性 Dae-Han Jung、Hee-Sung Han、Namkyu Kim、Ganghwi Kim、Suyeong Jeong、Sooseok Lee、
从快速度研究核对称能...
重离子碰撞（HIC）中中子与质子的椭圆流比是限制核对称能的重要探针之一，但高精度测量中子流对实验技术来说是一个巨大的挑战。本文研究了质子的椭圆流，发现v 2 符号由负变为正的速度对对称能的密度依赖性很敏感。通过将现有的FOPI质子流实验数据与超相对论量子分子动力学（UrQMD）模型的计算结果进行比较，提取出核对称能的斜率参数为L 0 = 43±20 MeV，置信度为95％。这与最近许多关于核结构性质的研究结果一致，也与最近的ASY-EOS实验结果部分重叠。