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论量子轨迹中对称性破缺和耗散冻结的普遍性
最近，几项涉及具有强对称性的开放量子系统的研究发现，主方程的蒙特卡罗解法中的每一条轨迹都会动态地选择一个特定的对称扇区，在长期极限内“冻结”在其中。这种现象被称为“耗散冻结”，在本文中，我们通过介绍该问题的几个简单的数学观点，认为这是开放系统中存在强对称性的普遍结果，只有少数例外。我们使用许多示例系统来说明这些论点，揭示了非对角对称扇区中刘维尔谱特性与冻结发生所需时间之间的明确关系。在这些扇区中出现纯虚特征值的特征模式的极限情况下，冻结不会发生。此类模式表明系统对称扇区之间信息和相干性的保存，并可能导致非平稳性和同步等现象。单个量子轨迹水平上没有冻结现象，这为识别这些无迹模式提供了一种简单、计算有效的方法。
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
人工智能应用中的偏见对人类生活的影响：综述
摘要：人工智能的引入改善了几乎每个部门、行业和人类生活各个部分的运作。人工智能的使用在司法部、组织招聘、警察面部识别和学校招生中至关重要。在各个领域引入人工智能算法的目的是减少决策中的人为偏见。尽管取得了进展，但人们担心人工智能算法也存在偏见。这种说法背后的主要原因是人类开发人员负责算法使用的训练数据。有些领域中的偏见问题直接影响人类生活，并可能对人造成身体或情感上的伤害。一些例子是大学录取、招聘、法院的司法管理、公共福利系统、警察、公共安全和医疗保健。在上述任何领域中，开发过程很有可能有意或无意地在人工智能算法中引入偏见。本文提供了有关人工智能偏见的背景知识以及解决问题的可能解决方案。
非理性选择和业务策略：认知偏见对市场竞争力的影响
本文探讨了认知偏见对企业内战略决策和市场竞争力的普遍影响。认知偏见是与理性判断的系统偏差，严重影响了信息的感知和决策。这种偏见会扭曲战略计划和运营效率，从而导致次优的结果并降低市场竞争力。分析的重点是几种常见的认知偏见，包括自我服务的偏见，使个人责任偏差；基于初始信息影响财务预测和战略决策的锚定偏见；以及沉没的成本谬误，过去的投资不适当地影响了当前的决策，损害了替代方案，潜在的有利可图的途径。探索扩展到这些偏见如何误导市场分析和战略计划，尤其是在扩张和进入新市场时。通过全面的文献综述和定性分析，本文研究了商业环境中认知偏见的表现及其对市场竞争力的影响。认为，认识和减轻这些偏见对于旨在改善决策过程并保持动态市场中竞争优势的公司至关重要。讨论了缓解认知偏见的策略，包括培养一种批判性思维的文化，促进团队内的各种观点，以及通过制止和余额实施结构化的决策过程。认知偏见代表了与规范判断和理性决策的系统偏差。本文强调了战略规划中持续学习和适应性的必要性，以更加与市场现实保持一致并增强整体业务弹性。关键字：认知偏见，战略决策，市场竞争力，锚定偏见，沉没成本谬误，自我服务偏见，业务策略。引言本文深入研究了认知偏见对业务战略和市场竞争力的深刻影响。这些偏见塑造了个人如何看待和解释信息，通常会导致决定与客观理性不同的决定。因此，认知偏见会大大影响组织成果和在市场上的竞争定位。通过各种机制来表现出业务的认知偏见，每种机制都可能使理性的决策和战略计划脱轨。例如，自我服务的偏见使个人将成功归因于自己的努力和失败的外部因素。这些偏见会缩减客观评估和从商业活动中学习，可能阻碍组织的增长和适应（Bazerman＆Moore，2009）。
相互无偏基的熵不确定关系的最优上界
2 | ⟨ ψ | [ A, B ] | ψ ⟩| 取决于初始状态，因此并不固定，以至于当 | ψ ⟩ 的某些选择时它会消失，这些选择不必是可观测量 A 和 B 的同时特征函数。此外，基于偏差的不确定性关系通常不能捕捉可观测量互补方面 [12] 的物理内容和信息内容的传播 [13]。用可观测量的熵来表示不确定性最早是由 Everett [17] 提出的。参考文献 [14] 对此进行了肯定的回答，即位置和动量可观测量的熵之和满足不等式。对于具有连续谱的可观测量，这种熵不确定关系分别在参考文献 [15, 16] 中得到证明和改进。当系统状态为高斯波包时，不等式的下界成立。熵不确定性关系在有限维希尔伯特空间中的可观测量的扩展最早在文献[11]中提出，后来在文献[18]中得到改进。我们希望
通过无偏统计分析来分析 CsPbBr3 钙钛矿量子点的间歇性
摘要：我们应用无偏贝叶斯推理分析方法分析了 CsPbBr 3 钙钛矿量子点的强度间歇性和荧光寿命。我们应用变点分析 (CPA) 和贝叶斯状态聚类算法来确定切换事件的时间以及以统计无偏方式发生切换的状态数，我们已对其进行了基准测试，以适用于高度多状态的发射器。我们得出结论，钙钛矿量子点显示出大量的灰色状态，其中亮度一般与衰减率成反比，证实了多个复合中心模型。我们利用 CPA 分区分析来检查老化和记忆效应。我们发现，量子点在跳转到暗状态之前往往会返回到亮状态，并且在选择暗状态时，它们往往会探索可用的整个状态集。■ 简介
通过基因了解拷贝数变异：16p11.2 缺失和重复综合征的分子视角
神经发育障碍 (NDD) 包括广泛的病理状况，影响全球 4% 以上的儿童，具有共同的特征并呈现出多样化的遗传来源。它们包括临床定义的疾病，例如自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、运动障碍例如抽动症和图雷特综合症，但也包括更加异质性的疾病，例如智力障碍 (ID) 和癫痫。精神分裂症 (SCZ) 最近也被提出属于 NDD。NDD 的相对常见原因是拷贝数变异 (CNV)，其特征是染色体一部分的增加或丢失。在这篇综述中，我们重点关注 16p11.2 染色体区域的缺失和重复，这些缺失和重复与 NDD、ID、ASD 以及癫痫和 SCZ 有关。人类携带者呈现的一些核心表型可以在动物和细胞模型中重现，这也突出了 16p11.2 CNV 相关表型所依赖的显著神经生理和信号传导改变。在这篇综述中，我们还概述了 16p11.2 基因座内的基因，包括部分已知或未知功能的基因以及非编码 RNA。在调节与 16p11.2 缺失相关的一些病理表型方面，MVP 和 MAPK3 之间观察到了一种特别有趣的相互作用。阐明它们在细胞内信号传导中的作用及其功能联系将是设计 16p11.2 CNV 相关综合征新治疗策略的关键步骤。
经典极限中的相干控制：光学晶格中的对称性破缺
分子过程的相干控制源于通向同一最终状态的多种途径 1、2 之间的干涉，通常是通过激光照射引起的。最近的理论研究表明，类似的过程可以出现在经典力学的某些场景中 3、4，并且这种控制可以在经典极限下持续存在 5。基于非线性响应和通过海森堡表示观察干涉的考虑 6、7 表明，当控制在经典极限下存活时，它之所以如此，是因为对量子动力学有贡献的干涉项是由外部驱动的，即与外部激光场的振幅成比例。从这个意义上说，量子干涉贡献在质上与双缝实验等中的贡献不同。负责量子控制的量子干涉现象存在非零经典极限的可能性很大，需要仔细探索。在本文中，我们通过计算研究了在预计可通过实验实现的拟议光晶格场景中接近经典控制极限的方法。该设计允许人们探索控制作为有效的 → 0 以及退相干对量子控制的比较影响。下面的计算结果还强调了经典规则动力学与混沌动力学领域的量子响应差异。作为一种特殊的控制场景，我们关注对称性破坏，其中空间对称系统被具有频率分量和 2 的激光场照射。这样的场产生相位可控的净偶极子或电流，而不会在电位中引入偏置（例如，参见参考文献 1、3、5、8-10）。我们提出的系统是一个移动或振动的一维光学晶格 11,12，如下图所示，通过规范变换，可以将其视为与空间均匀电场相互作用的静止空间对称周期势。我们考虑了 → 0 极限以及退相干的影响，后者
从二维或三维荧光图像对小鼠脑内皮网络进行无偏分析
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解，但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而，越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献，包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此，迫切需要实施开源和标准化方法，以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案，旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色，然后进行光学切片荧光，使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
从二维或三维荧光图像对小鼠脑内皮网络进行无偏分析
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解，但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而，越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献，包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此，迫切需要实施开源和标准化方法，以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案，旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色，然后进行光学切片荧光，使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。