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World File Search System四维
一种新的量子化学模型
为了维持遵循爱因斯坦模型的空间各向异性，我们认为宇宙位于四维（4-D）空间中存在的3型球面的表面上。就像在3-D空间中一样，足球的表面（2球）是二维和各向同性的，在4-D空间中，3-Sphere的表面是三维和各向同性的。即使我们的宇宙关闭，我们的空间曲率也无法被我们检测到，因为我们的空间在引力下自由扩展（就像观察者自由落入引力场一样无法检测到时空的曲率）。由于我们宇宙的空间是封闭的，球形的圆周必须是零点波的波长的整数倍数，从而导致零点场的量化。因此，计算零点场的所有可能模式，我们计算了真空能（或暗能）BE，这与观测数据一致。因此，我们解决了宇宙学的恒定问题，其中标准真空能量的预测
JHEP05（2024）079
摘要：无质性的手性激发可能是由fermion和轴弦之间的相互作用引起的，沿着弦传播并允许其超导。这些激发或零模式的特性决定了字符串如何与光相互作用，因此可以产生重要的现象学后果。在本文中，我们在通常的轴轴电动力学模型中为fermion添加了一个无处可变的狄拉克质量。我们发现，零模式表现出有趣的相结构，其中它们随着质量的增加而从字符串的核心中分离出来，直到其消失的临界值。我们从分析的角度研究了这种结构，并通过明确的数值解决方案以及通过异常流入论证来研究这种结构。最后，我们得出了零模式的二维有效理论及其与四维仪表场的相互作用，并显示了随着零模式的偏差，该有效理论如何分解。
量子张量网络的几何视图
下文将从广义上讨论量子张量网络，它为我们提供了一种近似和高性能处理量子态的有效方法 [1–3]。由于实际量子计算机应具有大量量子比特，即 n ≥ 1000，基态数为 2 n > 10 300 。这意味着将用户（大）数据输入量子寄存器所需的基本幺正运算数量通常应为同一数量级。因此，只有对某些特殊类型的量子态，才能有效地将此类系统的状态密度矩阵分解为有限的收缩张量族（张量串）。另一方面，几何思想和几何工具，包括量子张量网络几何 [4]，在量子计算和量子信息论中相当常见，尤其是在研究纠缠 [5, 6] 和引力的出现 [7] 方面。本篇短文概述了一种新的几何方法，该方法使用具有相对较少独立参数的量子张量网络来模拟量子态。该方法基于在正常坐标下的协变级数，该级数基于具有适当线性联络的 k（k≪n）四维流形的直积以及相应的曲率和/或挠率；我们只考虑 k = 1 的情况，但显然可以推广到任意 k > 1 的情况。给定一个联络（或一个（伪）黎曼度量），计算曲率和挠率的协变导数，然后计算量子态的系数作为秩为 n 的某个张量的分量。参考文献 [8–11] 中给出了级数系数的明确公式和计算方法。第 2 节包含一些必要的数学准备工作和泡利基中量子态的简要描述。在第 3 节中，我们将讨论该级数的协变级数。 3 量子比特量子系统的状态空间由四维流形建模；我们详细描述了具有零曲率和非零挠率的线性连接的情况的协变展开。第 4 节给出了为三量子比特的量子系统建模 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的说明性示例。
评论文章 使用人工智能深度学习识别胎儿面部表情
胎儿面部表情是评估妊娠后半期大脑功能和发育的有用参数。先前的研究已经研究了使用四维超声对胎儿面部表情的主观评估。人工智能（AI）可以实现对胎儿面部表情的客观评估。胎儿面部表情的人工智能识别可能为“胎儿大脑的AI科学”等新的科学领域打开大门，使用AI的胎儿神经行为科学正处于新时代的曙光。通过AI对胎儿面部表情的识别，我们对胎儿神经行为和神经发育的认识将得到提高。人工智能可能是当前和未来胎儿面部表情研究的重要方式，并可能有助于评估胎儿的大脑功能。关键词：人工智能，深度学习，面部识别，胎儿，机器学习，超声检查。唐纳德妇产科超声杂志 (2021)：10.5005/jp-journals-10009-1710
OPCoSA：针对空间应用的优化产品代码
集成电路的微型化增加了对电磁辐射的敏感度，也增加了存储器出现错误的概率和数量。关键应用系统采用错误纠正码 (ECC) 来缓解存储器故障。这项工作引入了针对空间应用的优化乘积代码 (OPCoSA)，这是一种对其原始版本 PCoSA 进行优化的 ECC，减少了 16 个冗余位并保持了高错误纠正能力。我们通过对 36 种特定错误模式、突发错误和穷举分析的测试来评估优化的 ECC。此外，我们将综合结果在硬件、可靠性和冗余度方面与其他四种专用于空间应用的 ECC 进行了比较。测试表明，OPCoSA 可以纠正所有 36 种错误模式和最多 4 种突发错误的 100% 的情况；此外，它对一至四维穷举错误的纠正率分别为 100%、100%、95.4% 和 78.9%。
JHEP04(2021)103
摘要：利用最近提出的量子极值曲面构造方法，忽略反作用和灰体因子，计算了四维永恒Reissner-Nordström黑洞的Page曲线。没有岛，霍金辐射的熵随时间线性增长，这导致了永恒黑洞的信息悖论。通过极值化允许岛贡献的广义熵，我们发现岛延伸到了Reissner-Nordström黑洞视界之外。当考虑到岛的影响时，结果表明，在远离黑洞视界的给定区域，晚期霍金辐射的纠缠熵再现了Reissner-Nordström黑洞的Bekenstein-Hawking熵，并附加一个表示物质场影响的项。该结果与永恒黑洞辐射的纠缠熵的有限性相一致。这有助于在上述近似下解决当前情况下的黑洞信息悖论问题。
无效无限摘要内容的全息性
我们认为，在四维渐近性的量子重力理论中，可以从未来无效的未来无效范围内的无限端邻域获得所有有关无质量激发的信息，并且不需要未来所有的无效观察结果。此外，尽管相反不正确，但也可以从附近任何早期削减的观察值中获得有关未来无效的未来零事物的所有信息。我们为这两个断言提供了独立的论点。与过去无效的相似陈述相似。这些陈述对信息悖论具有直接的影响，因为它们表明该状态的细粒度von neumann熵定义在未来无效的一部分（-∞，u）上的段（-∞，u）与u独立于u。这与经常出现的页面曲线大不相同，有时该熵有时会服从。我们将结果与在黑洞蒸发的上下文中对页面曲线的最新讨论进行了对比，并讨论了我们的结果与其他全息含量侵蚀空间的关系的关系。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行三维重构建立空间态势感知，四维重构完成态势理解，五维重构寻求态势预测，将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评价方法。第四，给出了钻井平台典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后，对智能态势感知系统下一步建设提出了几点建议。