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量子场论中的信息几何
摘要：受信息理论与高能物理之间日益密切的联系的启发，特别是在 AdS/CFT 对应的背景下，我们探索了与各种简单系统相关的信息几何。通过研究它们的 Fisher 度量，我们得出了一些普遍的教训，这些教训可能对信息几何在全息术中的应用具有重要意义。我们首先证明所研究的物理理论的对称性在最终的几何中起着重要作用，而 AdS 度量的出现是一个相对普遍的特征。然后，我们通过研究经典 2d Ising 模型和相应的 1d 自由费米子理论的几何形状，研究 Fisher 度量保留了有关底层理论物理的哪些信息，并发现曲率在两侧的相变处恰好发散。我们以相干自由费米子态为例，讨论了将度量置于理论空间与状态空间所产生的差异。我们还澄清了文献中关于度量和非度量连接的不同平坦度概念的一些误解，这对如何解释几何曲率具有启示意义。我们的结果表明，一般来说，在将某些模型中产生的 AdS 几何与 AdS/CFT 对应联系起来时需要谨慎，并寻求为这一激动人心的领域的未来发展提供一套有用的指导方针。
基于几何模型的手势方法...
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻求最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自统计模型，而统计模型很难解释。相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2 ，这两种基于几何模型的手势识别方法支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 中的十个手势类别，每个手势类别由五名缺乏经验的非母语手语者重复 100 次，并使用可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。结果，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0 .1 秒）之间取得了折衷，这足以实现人机交互。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于理解识别过程。
双重几何量子控制
量子信息处理要求在控制量表的控制中未经表述的精度。这是由于环境中普遍存在的噪音和不可避免的控制缺陷而变得具有挑战性的，这可能会降低控制权限。在开发量子最佳控制技术方面已取得了巨大进步[1-27]。载体量子计算[28]，其中大门基于几何阶段[29 - 35]，是在存在噪声的情况下增强门填充的一种方法。使用几何而不是动态阶段实现量子门可以减轻噪声的影响，这些噪声会在不受干扰的控制空间中留下整体循环。几何阶段可以使用绝热[36 - 38]或非绝热驾驶[39 - 49]来计算；后者通过减少操作时间来减轻磨损。非绝热的尸体（几何）门已在超导系统[50，51]，被困的离子[52，53]和氮呈（N- V）中成功实现。人类方法的一个优点是，它在选择实验友好的脉搏形状来产生大门时具有很大的灵活性。然而，尽管自动门具有沿载体循环的误差的抵抗力，但它们仍然容易受到横向上的噪声的影响，这种噪声在许多量子平台中很常见。
几何囊性模型和
自2022年以来，几何图形模型一直在Orapa Mine运营。该模型被用作短期和长期计划的计划工具，以识别和管理可治疗性挑战。考虑到最佳矿石混合和混合比例的选择，该计划由几何参数告知。这是在每个星期结束时和每个月的和解过程。基于定量分析的水平，几何囊性模型本身受到限制。鉴于此，Orapa矿已经开发了一个定量模拟模型，以弥合此间隙。模拟模型将能够预测关键过程效率（吞吐量，整体设备效率，功耗），并允许战略规划最大程度地减少无法实现业务目标的可能性。模拟模型已完成，预计将由Q3 2023实施。简介Orapa Mine在2022年实施了几何耐铝模型。由Grills和Lohrentz（2020）开发的模型用作战术计划空间中的预测工具，也用于中长期计划。该模型利用了冶金响应变量（MRV），尤其是矿石硬度，纤维化粘土含量并产量以预测植物中可能的可治疗性挑战，并告知混合策略以最大程度地减少对植物吞吐量的负面影响。该模型的长期应用将提供五年和资源开发计划的意见。几何模型本身具有一定的局限性，因为它在很大程度上是定性的。这也是对企业和长期可持续性项目的关键意见，以告知矿山和流程设计。根据这种定量模拟模型，该模型已整合了植物设备效率和MRV，以增强定量预测：根据这种定量模拟模型，该模型已整合了植物设备效率和MRV，以增强定量预测：
电磁脉冲和几何扰动弹性
电磁脉冲（EMP）和地磁干扰（GMD）事件对国家关键基础设施构成了重大威胁。存在差距在对这些事件的硬化加强国家的基础设施（例如电网和通信系统）中。必须定义和验证EMP或GMD事件，EMP或GMD事件所带来的威胁的广泛性质，跨部门风险评估，优先级和对潜在影响的模型。此外，国土安全部（DHS）被指示进行研究和开发，以更好地了解EMP和GMD事件的影响，并制定技术和指南，以根据第2020年第2020律师事务所（FY20）（FY20）的《国家国防授权法》中根据《国家国防授权法》（FY20）（FY20），13865和6 U.S. 6 U.S. 6 U.S. 6 US COMPACION ACTION中的法定基础结构增强和保护关键基础架构。
基于几何模型的手势识别方法
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻找最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自于统计模型，而统计模型很难解释。与此相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2，两种基于几何模型的手势识别方法，支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 的十个手势类别，每个类别由五名没有经验的非母语手语者重复 100 次，并通过可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。最终，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0.1 秒）之间实现了折衷，这足以满足人机交互的需要。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于对识别过程有所理解。
最大几何量子熵
首先，回想一下参考文献。[ 24 ] 其中 Hughston、Josza 和 Wootters 给出了给定密度矩阵背后所有可能集合的构造性特征，假设集合具有有限数量的元素。其次，Wiseman 和 Vaccaro 在参考文献中。[ 25 ] 然后通过物理可实现集合的动态激励标准论证了首选集合。第三，Goldstein、Lebowitz、Tumulka 和 Zanghi 挑选出高斯调整投影 (GAP) 测度作为热力学和统计力学环境中密度矩阵背后的首选集合 [ 26 ]。第四，Brody 和 Hughston 在几何量子力学中使用了最大熵的一种形式 [27]。HJW 定理。在技术层面上，对于我们的目的而言，最重要的结果之一是 Hughston-Josza-Wootters (HJW) 定理，该定理已在文献 [ 24 ] 中证明，现在我们对其进行总结。考虑一个有限维希尔伯特空间 H S 的系统，该系统由秩为 r 的密度矩阵 ρ 描述：ρ = P r j =1 λ j | λ j ⟩⟨ λ j | 。我们假设 dim H S := d S = r ，因为 d S > r 的情况很容易通过将 H S 限制在由 ρ 的图像定义的 r 维子空间中来处理。然后，可以通过与具有 d S 个正交向量作为列的 d × d S 矩阵 M 进行线性混合，从 L ( ρ ) 生成具有 d ≥ d S 个元素的通用集合 e ρ ∈E ( ρ )。然后，e ρ = { p k , | ψ k ⟩} 由以下公式给出：
第1210章 几何平面元素
• 视线障碍物位于曲线内侧时的停车视距。中央隔离带、桥梁、墙壁、切坡、树林、建筑物和护栏都是视线障碍物的例子。请参阅第 1260 章，检查所选设计速度的停车视距。 • 超高是道路横截面的旋转或倾斜，以克服作用在通过曲线的车辆上的部分离心力。有关设计速度、曲线半径和超高之间关系的设计信息请参见第 1250 章。 • 协调垂直和水平对齐（请参阅第 1220 章）。
NX Nastran - 几何解决方案
随着工程师通过提高计算能力不断解决更复杂的问题，有限元分析模型的规模也不断增大。如今，包含数千万个节点和元素的复杂模型已十分常见。性能使得 NX Nastran 成为需要解决当今日益庞大问题的用户的首选解决方案。共享内存并行处理 (SMP) 与使用一个处理器的传统串行解决方案相比，并行使用多个处理器可以显著减少解决方案的运行时间。共享内存并行处理 (SMP) 是具有共享内存的多处理器节点或具有多个内核的处理器节点的首选技术。SMP 用于较低级别的操作，如矩阵分解和矩阵乘法。由于每个解决方案序列都涉及矩阵乘法，因此只要硬件支持 SMP，就可以在所有解决方案序列中激活 SMP。