b'B'The分数量子厅(FQH)状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量,例如准粒子电荷,霍尔电导,霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷,这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s(k),在长波长的情况下,在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k)。FQH接地的一个基本特征是,确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2,3],较低的结合在长波长度的强度下,构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下,当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时,界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上,可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在,即,前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作,涉及一类旋转不变的模型波函数(Laughlin [6],Moore-Read [7],Read-Rezayi [8]),与欧几里得的保形场理论有关,并使Haldane结合饱和[9,10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态(零能量特征态),并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是,它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d,因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件:最大性手性的较弱版本是,纠缠谱的低较低部分(或同等地,拓扑模式)仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足,而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中,我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件?我们在附录B中显示,连续旋转不变性是必需的。之所以如此,是因为角动量的波动有助于O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)4的静态结构因子4,但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统,先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13],即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /(2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1)jain状态[14]不满意,不满意n> 1,不满足n> 1,不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是,尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题,并提供了明确的证据,表明弱的最大手性不足。因此,我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此,我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组,并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)的系数\ XC2 \ Xaf S 4)4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中,并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
量子游动自诞生以来就被用于开发量子算法,可以看作是通常电路模型的替代品;将稀疏图上的单粒子量子游动与线格上的双粒子散射相结合就足以执行通用量子计算。在这项工作中,我们解决了一类不具有平移不变性的相互作用的线格上的双粒子散射问题,恢复了 Bose-Hubbard 相互作用作为极限情况。由于其通用性,我们的系统方法为解决一般图上的更一般的多粒子散射问题奠定了基础,这反过来又可以设计不同或更简单的量子门和小工具。作为这项工作的结果,我们表明,当相互作用仅作用于线图的一小部分时,可以高保真地实现 CPHASE 门。
摘要 - 探索无人机(UAV)进行交付服务有望减少交付时间和人力资源成本。但是,这些无人机与地面的接近性可以使它们成为机会性犯罪的理想目标。因此,无人机可能会被黑客入侵,从目的地转移或用于恶意目的。此外,作为一种分散的(PEER-PEER)技术,区块链具有不大的潜力,可以在无人机之间实现安全,分散和合作的交流。考虑到这一目标,我们提出了区块链授权,不可变和可靠的交付服务(鸟类)框架,以应对数据安全挑战。鸟类通过可扩展网络部署通信中心。在鸟类的注册阶段之后,根据特定共识证明(POC)进行无人机节点选择,其中仅根据其信誉来评估无人机。选定的决赛入围者被授予Birds Global Order履行系统的证书。模拟结果表明,与常规溶液相比,鸟类需要更少的无人机,从而减少了成本和排放。所提出的鸟类框架满足了众多用户的要求,同时需要减少网络流量和消耗低能量。索引条款 - 无人飞机,可靠性,隐私,区块链和送货服务。
由于学习高维概率致密性的困难,用于新物理过程异常检测的方法通常仅限于低维空间。尤其是在组成级别上,在流行密度估计方法中,很难纳入理想的特性,例如突变不变性和可变长度输入。在这项工作中,我们基于扩散模型引入了粒子物理数据的置换不变的密度估计值,该模型是专门设计用于处理可变长度输入的。我们通过利用学习的密度作为置换式异常检测评分来证明我们的方法论的功效,从而有效地识别了仅背景假设下的可能性很小的JET。为了验证我们的密度估计方法,我们研究了学习密度的比率,并与受监督分类算法获得的密度相比。
摘要:系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型,这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数,并提供了转移函数,噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数,噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序,将状态空间模型转换为可解释的形式,该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
摘要 — 本文首次提出了一种具有频率不变点的无轭母线电流传感器。现有的矩形母线电流传感器由于大块母线中的涡流而存在频率依赖性问题。所提出的传感器具有用于母线传感区域的新型 C 形结构。首次观察到该结构在 C 形母线的两侧提供了一组频率不变点。在所提出的方案中,使用两个差分形式的集成磁通门传感器来测量这些不变点处的磁通密度。使用 Ansys Maxwell 涡流求解器执行的基于有限元法 (FEM) 的 3-D 分析提供了频率不变点的精确位置。制作了一个原型,并使用德州仪器的 DRV-425 集成磁通门传感器在实验室中对 C 形母线传感器进行了功能测试。实验中,放置在频率不变点的磁通门传感器测量了从 50 Hz 到 1000 Hz 的多个频率下的磁通密度。测试结果表明,使用所提出的 C 形母线,由于频率依赖性而导致的误差从 14 % 降低到 0.85 %。
摘要 - 自治车辆(AV)越来越受到黑客的攻击。但是,AVS的系统安全至关重要,因为任何成功的攻击都会导致严重的经济损失,设备损失甚至人类生命的损失。评估新算法的良好安全原则是表明该提案对强大的对手有抵抗力。因此,在这张海报中,我们意识到最糟糕的攻击类型,称为隐形攻击,对转向控制系统,这对于AVS的横向控制很重要。我们提出的隐形攻击的核心是使用模型预测性控制(MPC),状态空间模型(SSM),系统识别(SI)和动态时间扭曲(DTW)允许攻击者准确模拟系统行为,从而允许它们执行不可检测的攻击。
投射气候变化是一个概括问题:我们使用过去,现在和将来的气候中的物理模型推断了最近的过去。当前的气候模型需要在小于模型网格大小的尺度上发生的过程,这是模型投影不确定性的主要来源。最近的机器学习(ML)算法有望改善这种过程表示形式,但往往会推断出不受培训的气候制度。为了获得最佳的物理和统计世界,我们提出了一个框架,称为“气候风险” ML,将气候过程的知识纳入ML算法,并表明它可以在三种不同的大气模型中维持广泛的气候条件和配置范围的高线准确性。我们的结果表明,将物理知识明确地纳入地球系统过程的数据驱动模型中可以提高其在气候制度中的一致性,数据效率和义务。
构建局部表面表示最近在3D视觉中引起了很大的关注,从而使复杂的3D形状成为较简单的局部地理序列。受到2D离散代表学习的进步的启发,最近的方法提出了将3D形状分解为常规网格,每个单元格与从可学习的代码簿中采样的离散代码相关联。不幸的是,现有方法忽略了局部刚性自相似性以及与方向可能变化有关的3D几何形状固有的歧义。因此,此类技术需要非常大的代码手册来限制几何和姿势的所有可能变异性。在这项工作中,我们提出了一种新颖的生成模型,该模型通过将local的几何形状紧密地嵌入旋转和翻译不变的manner中来证明产生质量。此策略允许我们的离散代码代码书通过避免本地和全局冗余来表达更大范围的几何结构。至关重要的是,我们通过仔细的体系结构设计表明,我们的方法可以从本地嵌入中恢复有意义的形状,同时确保全球一致性。进行的实验表明,在相似的设置下,我们的方法优于基线方法。