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World File Search System不变性
使用对比学习实现细胞外数据的稳健且可推广的表示
图 1：CEED 框架。在 CEED 中，我们假设波形已经从细胞外记录中提取出来。然后，每个波形都会通过我们的随机视图生成模块，通过应用变换获得不同的视图。这些变换会产生一组预定义的不变性（参见第 3.2.1 节）。使用这些视图，然后训练基于神经网络的编码器（可以采用多层感知器 (MLP) 或变压器的形式）以产生尊重所需不变性的表示。这是通过对比学习实现的，其中鼓励来自相同波形的视图的表示相似，鼓励来自不同波形的视图不相似。训练完成后，学习到的表示可用于一系列下游神经科学任务，例如尖峰分类或形态电细胞类型分类。
ScienceDirect
为了克服这个问题，在（Prajna and Rantzer，2005年）中建立了正向不变性和安全性之间的联系。正向不变性是一种系统集合的属性，可以保证进入集合的轨迹无法逃脱它（Blanchini，1999）。通过找到安全区域的不变子集，可以确保系统安全。为了识别候选不变式集合，在（Prajna等，2007）中提出了将不变式设置作为证书的低零级集的屏障证书方法（Prajna和Jadbabaie，2004年）。尽管已经证明了有或没有随机性的自主系统的该框架的属性，但对于存在控制输入的情况，没有系统的表述。为了解决这个问题，（Ames等，2016）提出了所谓的控制屏障功能（CBF）方法。
启用语言模型的晶体材料的不变令牌化
我们考虑使用语言模型（LMS）生成水晶材料的问题。关键步骤是将3D晶体结构转换为1D序列，以通过LMS处理。先前的研究使用了晶体学信息框架（CIF）文件流，该文件无法确保SE（3）和周期性不变性，并且可能不会导致给定晶体结构的唯一序列表示。在这里，我们提出了一种新的方法，即Mat2Seq，以应对这一挑战。mat2Seq将3D晶体结构转换为1D序列，并确保以单个唯一的序列表示相同晶体的不同数学描述，从而可以实现SE（3）和周期性不变性。实验结果表明，与先前的方法相比，MAT2SEQ具有MAT2SEQ在晶体结构产生中的表现有希望的。
网络安全策略验证
摘要。我们提出了一个统一的理论，用于验证网络安全策略。作为指示图表示安全策略。要检查高级安全目标，表达了对策略的安全不变性。我们涵盖单调安全不变式，即禁止更多的人不会损害安全性。我们为安全不变理论提供以下贡献。（i）安全的方案特定知识的自动完成，这可以简化可用性。（ii）可以通过紧缩拒绝所有政策的安全不变性的保险来修复安全性。（iii）计算安全策略的算法。（iv）网络安全机制中状态连接语义的形式化。（v）一种算法来计算策略的安全状态实施。（vi）所有理论的可执行实现。（vii）示例，从飞机机舱数据网络到分析大型现实世界壁炉的分析。有关详细说明，请参见[2，3，1]。
![arXiv:2003.07877v1 [physics.optics] 2020 年 3 月 17 日](/simg/8\8d9c98312a9a7ed1b3c381cb496f2a4721ee9310.webp)
arXiv:2003.07877v1 [physics.optics] 2020 年 3 月 17 日
具有平移不变性（因而对光学错位具有鲁棒性）的薄膜光学元件对于紧凑型和集成型光学设备的快速开发至关重要。在本信中，我们通过实验展示了一种光束整形元件，它通过空间滤波激光束的基本高斯模式来产生环形光束。该元件由使用溅射薄膜制造的一维光子晶体腔组成。该元件的平面结构和面内对称性使我们的光束整形技术具有平移不变性。产生的环形光束对入射激光束的偏振方向和波长敏感。利用环形光束的这种特性，我们展示了不同波长的同心环形光束的同时产生。我们的实验观察结果与使用有限差分时域法执行的模拟结果高度一致。这种光束整形元件可应用于从显微镜和医学到半导体光刻和微电子工业制造等领域。
量子物理学中的混沌、耗散、时间箭头 - GovInfo
不变。在“物理状态”中，a c 存在于一个通道，即传入通道中，b c 存在于所有通道中。当然，由于汉密尔顿量的时间反演不变性，任何这些解的时间反演状态也是一个解。确实存在时间反演不变状态，即
![arxiv：2501.11519v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年1月20日](/simg/1\1f38b29da74a8267f0884de0661f83060ee874aa.webp)
arxiv：2501.11519v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年1月20日
简介 - 量子霍尔状态的特点是它们对运输系数的精确量化，例如霍尔电导率[1]，它反映了系统的拓扑不变性。除了电导率之外，已经确定了对托型和几何形状之间相互作用的更深入的见解。其中，大厅的粘度已成为一个关键的几何传输系数，在绝热变化对系统度量的变化下捕获了量子霍尔状态的响应[2-4]。在二维系统中，如果该区域保持恒定，则此类度量变形等同于复杂结构的变化，对于圆环而言，该模块参数τ=τ=τ1 +iτ2，用τ∈H和h，每半平面上升。因此，霍尔粘度可以理解为复杂结构模量空间上的浆果曲率，该曲率控制了量子霍尔态对τ绝热变形的响应。这种联系是在Avron，Seiler和Zograf [2]的开创性工作中首次建立的，将其与量子霍尔状态的固有几何形状联系在一起。重要的是，相应的无耗散传输系数ηh是由与此曲率相关的第一个Chern数进行量化和确定的[5]。这种洞察力不仅强调了大厅的粘度是二维间隙系统的重要特征，从而破坏了时间反转对称性，而且将其定位为基本的拓扑不变性，以补充霍尔电导率。在[5]中，对几何绝热转运的概念进行了扩展，以对较高属（g> 1）的表面进行，并引入了一种新型的运输系数，即中央电荷[6，7]，这是由重力异常引起的。此central电荷量化了量子霍尔对几何变形的普遍响应，将其链接到拓扑和保形场理论不变性。
通过量子经典自适应门控实现时间扭曲不变量子循环神经网络
摘要 自适应门控在通过经典循环神经网络 (RNN) 进行时间数据处理中起着关键作用，因为它有助于保留预测未来所需的过去信息，从而提供一种保持时间扭曲变换不变性的机制。本文以量子 RNN (QRNN)（一种具有量子记忆的动态模型）为基础，介绍了一类新型的时间数据处理量子模型，该模型保持了 (经典) 输入输出序列的时间扭曲变换的不变性。该模型称为时间扭曲不变 QRNN (TWI-QRNN)，它在 QRNN 中增强了一种量子-经典自适应门控机制，该机制通过经典循环模型选择是否在每个时间步骤中根据输入序列的过去样本应用参数化酉变换。TWI-QRNN 模型类源自第一原理，其成功实现时间扭曲变换的能力已在具有经典或量子动力学的示例上通过实验证明。
3D Gross-...
在大N扩展中研究了显式奇偶校验破坏运算符的临界三维总螺旋模型和扭转模型的杂种。识别理论稳定的耦合常数的状态，并发现了该机制中固定点的标准。在一定范围的Chern-Simons水平上，我们发现稳定的电荷相位稳定，具有自发损坏的近似尺度不变性和参数较低的diLATON。Chern-Simons水平可以调整为稳定性边缘，从而产生了精确的尺度不变性，并伴有无质量的Dilaton。对于另一个狭窄的Chern-Simons级别，我们找到了一个保形窗口，该理论流向了Wilson-Fisher类似于Wilson-Fisher的固定点，并且是非对称非对称的非平均平价和时间差异和时间逆转三维的三维形式的连形理论的新颖（且罕见的）例子，具有标量，Spinor，Spinor，Spinor，Spinor和vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector Fields和Vector和Vector。
