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什么是参数设计
作为建筑师中最有争议的主题之一，参数设计通过基于算法的方法将意图与结果结合了结果，从而产生了吸引全球观众的复杂几何形状。本视频探讨了使参数设计如此独特的原因，从其起源到当前的软件应用程序。它首先检查了安东尼奥·高迪（Antonio Gaudi）颠倒教堂模型的工作中参数设计的早期起点，在那里使用悬挂的加权串创建了复杂的链条拱门。该视频还深入研究了其他开创性建筑师的贡献，例如Luigi Moretti，后者创造了“参数体系结构”一词和弗雷·奥托（Frei Otto），他的实验方法使用肥皂膜铺平了与参数建模的方式。近年来，软件包使设计人员更容易通过合并图表而不是文本的视觉脚本接口进行参数建模。诸如Grasshopper，生成组件和Dynamo之类的程序使建筑师可以快速有效地创建复杂的设计，从而在其创造性方法中为它们提供了前所未有的灵活性。随着架构和设计数字工具的兴起，参数架构已成为一个革命性的概念，正在改变建筑物的设计和构建方式。它不仅定义了一组参数和规则，而且还会生成复杂的可自定义设计，这些设计难以手动实现。它的应用不仅可以在建筑中看到，还可以在产品设计，家具设计，时装设计甚至动画中看到。这就像一部科幻电影中的东西！在计算机模型中使用各种设计选项播放的过程使建筑师和设计师可以突破可能的边界，从而使参数架构成为一个令人兴奋的领域，超越了传统的建筑实践。参数模型与手动建模相比提供了一种更有效，更具成本效益的方法来彻底改变建筑设计。这些设计依赖于决定其形式的预定的计算机算法或参数，从而可以提高精确性和独创性。使用参数和变量的使用使设计人员能够操纵结构的各个方面，例如尺寸，角度和材料特征，从而促进锻造性和灵活性。算法设计是参数体系结构的一个基本方面，利用数学算法来改变参数并产生符合特定标准的设计。这种方法既鼓励了创造力又可以精确，从而使建筑师轻松地生成复杂的形状和形式。生成建模使设计师能够快速测试众多概念，并通过迭代调整来完善他们的想法。参数设计在建筑设计中有许多应用，包括可持续设计，建筑师可以优化建筑物的功能以提高能源效率并减少浪费。通过微调参数，例如绝缘，方向和材料，绿色设计变得更加实用。此外，参数设计在生成复杂的有机形式方面擅长展示独创性和创造力。但是，技术使建筑师能够快速解决设计问题。参数体系结构还可以在立面设计中亮起，从而允许创建对环境条件做出反应的视觉令人惊叹和动态的外墙。建筑师可以操纵参数以创建功能和艺术元素，从而突破建筑物设计的界限。为了有效地实施参数体系结构，建筑师依赖于专业的软件和工具，包括蚱hopper，犀牛3D和发电机。这些工具使设计师能够轻松创建复杂的模型，从而促进建筑设计中的创新和创造力。参数设计：探索参数设计基本原理的革命性方法可以创建参数模型，从而允许设计探索和空间创建。与建筑师和工程师等专业人士的合作，可以增强知识共享和进步。数字制造技术可以精确地转化为物理世界，从而通过能源效率和可持续性提供长期节省。存在挑战，包括对复杂性，施工困难以及工艺的潜在丧失的关注。参数设计代表了体系结构的重大转变，从而创建了触觉上令人震惊但功能高效且可持续的结构。随着技术的不断发展，AI准备领导塑造明天的城市和建筑物。Zaha Hadid的陈述“有360度，那为什么要坚持一个呢？”强调了现代参数设计的创新性质，它违反了惯例并突破了建筑的界限。谁知道？参数设计是一种建筑方法，已经存在了几个世纪，但其名称是由Patrik Schumacher在2008年创造的。此方法使用计算机算法来创建复杂的结构和形状，从而通过参数和规则在设计响应与意图之间建立联系。与传统的体系结构相反，参数设计依赖于算法程序来雕刻建筑和工程组件之类的功能。其对输入参数的使用，称为“参数”，允许建筑师在设计的各种迭代中实验，同时确保所得的结构保持在纯压缩中。参数设计不是一个新概念；众所周知，安东尼·高德（Antoni Gaud）使用机械模型来创建自己的建筑物，并在19世纪结束时使用参数方法。他在教堂颠倒模型上的工作展示了这种方法的潜力，使他能够改变每个拱门的形状，并观察其如何影响连接的拱门。参数架构的开发涉及多个建筑师，包括Luigi Moretti和Frei Otto，他们使用了非数字技术，例如肥皂膜和路线来确定紧张紧张结构的最佳设计。参数建模的探索性方面已经引起了两类：基于传播的系统，这些系统从原始输入和约束系统中产生未知的形状，这些系统使用算法定义了必需品。根据某些限制进行了调整设计目标，例如一个永不停止发展的难题。在设计和架构中，“旧的是新的”，通常是正确的。参数设计已经摆脱了年龄的传统规则，将脚本翻转为我们认为的可能性。是直接线和角度的日子；参数主义是关于使每个结构一种一种结构的一种大胆，清晰的曲线。通过结合复杂性和变化，参数设计就是要拥抱个性，拒绝曲奇切口的架构方法。设计师现在使用计算机技术来分析和模仿自然的复杂模式，将其应用于建筑形状和城市规划。不仅仅是在结构上扔一些曲线；这是关于创建适应周围环境并优先考虑形式和功能的系统。说实话，谁不喜欢他们的设计有些惊喜和喜悦？参数形式可以是数学上的或手动定义的，但是使用算法就像拥有超级大国一样 - 它使设计人员可以专注于更大的图景，而计算机则处理零用的细节。这些创新的设计不仅仅是美学；他们是要创建功能性且鼓舞人心的空间。通过利用计算机的力量，建筑师和设计师的力量可以突破可能的界限并创造真正独特的体验。也许有一天我们将拥有类似于珊瑚礁或森林的建筑物，而不仅仅是弯曲的盒子！设计的未来就是拥抱复杂性，个性和魔力。参数设计彻底改变了建筑行业，使建筑师能够创建复杂而创新的结构，从而突破传统设计的界限。使用数字工具和软件的使用为建筑师提供了前所未有的灵活性和表达方式，从而使他们能够探索广泛的创意可能性而无需限制。Zaha Hadid Architects是一个很好的例子，其建筑物具有光滑，流动的曲线，没有可见的角或边缘。同样，让·诺维尔（Jean Nouvel）的卢浮宫阿布·达比（Abu Dabi）展示了参数设计在创建复杂和令人印象深刻的结构中的潜力。其他值得注意的例子包括北京的Galaxy Soho购物中心和世界贸易中心运输中心的Santiago Calatrava的Oculus。参数设计不仅涉及技术规格，而且还为建筑师提供了一种新的语言来传达他们的想法和愿景。虽然掌握基本概念可能具有挑战性，但数字解决方案使其更容易访问和用户友好。软件包现在提供视觉脚本界面，使设计人员可以将参数映射到功能，从而导致精确而准确的几何形状。参数设计的好处很明显：它在建筑设计中提供了无与伦比的灵活性和创造力，使建筑师可以探索新的可能性而无需限制。
完全量子哈希函数
摘要 - 我们在周期框架上介绍了量子步行中的一种新颖的，完全量子哈希（FQH）功能。我们将确定性的量子计算与单个量子级合并，以替换经典的后处理，从而提高了固有的安全性。此外，我们提出的哈希功能表现出零碰撞率和高可靠性。我们进一步表明，它平均提供> 50％的雪崩，并且对初始条件非常敏感。我们在不同的设置以及现有协议上显示了几个性能指标的比较，以证明其功效。FQH需要最少的量子资源来产生较大的哈希价值，从而为生日攻击提供了安全性。因此，这种创新的方法是一种有效的哈希功能，并通过整合完全量子哈希生成协议为量子加密术的潜在进步奠定了基础。索引术语 - Quantum密码函数·哈希功能。量子步行。碰撞。随机统一矩阵。coe。提示。dqc1。
2003.07974.pdf - 构造函数理论
最近，一类用于检测引力非经典性的实验被提出 [1, 2]。这开辟了一种令人兴奋的可能性：通过测量两个量子探针上引力引起的纠缠，间接探测引力相互作用的非经典性，可以探测到引力中的量子效应。在本文中，我们重点介绍这类实验的理论基础。这些实验基于这样一个事实：如果系统 M（例如引力）可以通过局部相互作用使两个量子系统 QA 和 QB（例如两个质量）纠缠，则 M 一定是非经典的。我们所说的非经典，非正式的意思是，介质 M 必须至少具有两个不能同时以任意高精度测量的变量（即通过相同的测量系统）。这大致就是量子理论中“互补性”的含义，下面将对其进行正式定义。如果 M 遵循量子理论，上述事实可直接从局部操作和经典通信 (LOCC) 定理 [3] 得出：退相干信道不能通过局部操作使两个其他量子系统纠缠。为了将这些定理应用于引力的情况，人们必须假设它遵循量子理论；因此，基于这一假设的实验将测试引力是否具有一定的相干性，从而允许在一定尺度之外出现一些大规模叠加。[1] 中的论证和相关提议 [4, 5] 遵循这种论证思路，并将其推广到不能直接测量介质的量子可观测量的情况。然而，提议的实验旨在探索介质 M 可能遵循或不遵循量子理论的情况（例如引力）。因此，为了为提议的测试提供充分的理论基础，需要在限制较少的假设下证明上述事实，而不完全假设量子理论。 [2, 6] 中提出了一个更具普遍性的论点，不假设介体具有量子动力学的所有性质。
量子可计算的单向函数
•具有语义安全性的公共钥匙加密•具有存在性不可原谅的安全性的公共键签名•带有模拟安全性的遗忘转移和MPC（无量子通信/长期量子内存）•P = NP量子敏感或不敏感，没有黑盒攻击“ P = np g = np g = np g = np gastum-natum cantum countum cancous”
关于函数积分的量子复杂性......
函数积分问题是众所周知的，人们针对许多不同的设置和对函数规律性的假设进行了研究。许多求积规则是已知的，例如 Newton-Cotes 规则或高斯求积规则。对经典计算机上确定性和随机性设置下的积分复杂性的研究始于 1959 年，当时 Bakhvalov [1] 考虑了 H¨older 类函数。[2] 研究了 Sobolev 类函数。在 [3, 4, 5] 中也可以找到关于经典计算机上积分复杂性的结果。除了经典计算之外，在量子计算机上计算的研究也取得了进展。处理量子计算的首批基础著作之一是 Shor [6] 的作品，他提出了离散因式分解的量子算法。该算法在输入的位数方面具有多项式成本，并且尚无已知的经典算法具有此属性。量子计算的第二个里程碑式的工作是 Grover [7] 的数据库搜索算法，该算法表明，对于该问题，量子计算机比传统计算机的速度提高了二次方。量子计算的优势还体现在其他离散问题上，例如计算平均值、中位数和分位数，参见 [8, 9, 10, 11]。此外，在量子环境下研究了许多连续问题。第一个考虑连续问题的量子复杂性的工作是 Novak [12] 处理 H¨older 类函数的积分。Heinrich [13] 研究了 Sobolev 类中的积分。其他问题，如最大化、近似、路径积分、求解常微分方程、寻找根
Áð∙Sğ + ∆ - †什讯函数
v∙¾†¨€ zÆÃÁ€†ˉ¸ÃŒı (Type or print in ink only, NO PENCIL) Name _____________________________________________________________ (First) (Middle) (Last) Name you want to be used in publications ________________________________ Home address ______________________________________________________ (Street address) ______________________________ ______________________ (City, State) (Zip) Phone Number _________________________ __ Home __ Cell __ Other Email _____________________________________________________________ Birthdate _________________________ Male ____ Female _____ Parents/Legal Guardian Information: Father's Name & Address _____________________________________________ Phone _____________________________________________ Mother's Name & Address ________________________________________电话________________________________________________________________________________________________十
2 量子力学中的作用函数
狄拉克和费曼是第一批理解作用量在量子力学中的作用的人。狄拉克的动机源于希望获得一种量子力学公式，其中时间和空间变量以类似的方式处理。让我提醒你，在量子力学的通常公式中，量子系统在初始时间被指定为在与哈密顿量和它们之间交换的一组完整算符的本征态中选择的某个状态。然后使用哈密顿量来查找系统在稍后时间 t 处于哪种状态。继续计算从 t 0 时的状态 S 0 到 t 时的状态 S 的跃迁幅度，等等。如你所见，时间在这个描述中起着核心作用，但对于相对论系统来说，人们会感到不安，因为即使最终答案是相对论不变的，理论的明显洛伦兹不变性也会丢失。因此，狄拉克开始寻找一种不以时间为核心的公式。为此，他回到了经典力学，那里有两种（类似的）描述：汉密尔顿的描述从头开始单独指出时间，而拉格朗日的描述则没有。具体来说，他寻找经典力学中 AF 的含义，目的是将其推广到量子力学。答案当然是已知的，作用量是正则变换的生成器，它将系统从一个时间带到另一个时间。因此，重新回忆一下正则变换是有益的：
神经网络中的激活函数
摘要——人工神经网络的灵感来源于人类大脑和大脑中的神经元网络。信息通过神经突触连接从一个神经元处理并传递到另一个神经元。同样，在人工神经网络中，不同层的细胞排列并相互连接。神经网络内层的输出/信息被传递到下一层，最后传递到最外层，产生输出。外层的输入为内层的输出提供非线性，以便进一步处理。在人工神经网络中，激活函数非常重要，因为它们有助于学习和理解输入和相应输出之间的非线性和复杂映射。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。