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World File Search System对称变换
协变量子纠错的新视角
协变码是一种量子码，逻辑系统上的对称变换可以通过物理系统上的对称变换来实现，通常具有有限的量子纠错能力（一个重要的例子是 Eastin-Knill 定理）。理解协变量子纠错极限的需求出现在物理学的各个领域，包括容错量子计算、凝聚态物理和量子引力。在这里，我们从量子计量和量子资源理论的角度探索了连续对称性的协变量子纠错，在这些以前分散的领域之间建立了牢固的联系。我们证明了协变量子纠错不保真度的新的、强大的下界，这不仅扩展了以前不行的结果的范围，而且比现有界限有了很大的改进。为擦除和去极化噪声推导出了明确的下界。我们还提出了一种几乎饱和这些下界的协变码。
时空的发展，完整的狭义相对论...
空间，包括10+1维的超弦。我们引入了超对称变换和超多重态的一些新表示。基于这些表示，分级李代数和各种公式（方程、对易关系、传播子、雅可比恒等式等）玻色子和费米子的数学特性可以统一。一方面，提出了粒子的数学特性：玻色子对应于实数，费米子对应于虚数，虚数只包含在费米子的方程、形式和矩阵中。这样的偶数（或奇数）费米子形成玻色子（或费米子），这正好符合虚数和实数之间的关系。它与相对论有关。另一方面，超对称的统一形式也与非线性方程统一的量子统计有关，并且可能违反泡利不相容原理（Chang，2014）。
时空的发展，完整的狭义相对论...
空间，包括10+1维的超弦。我们引入了超对称变换和超多重态的一些新表示。基于这些表示，分级李代数和各种公式（方程、对易关系、传播子、雅可比恒等式等）玻色子和费米子的数学特性可以统一。一方面，提出了粒子的数学特性：玻色子对应于实数，费米子对应于虚数，虚数只包含在费米子的方程、形式和矩阵中。这样的偶数（或奇数）费米子形成玻色子（或费米子），这正好符合虚数和实数之间的关系。它与相对论有关。另一方面，超对称的统一形式也与非线性方程统一的量子统计有关，并且可能违反泡利不相容原理（Chang，2014）。
![arXiv:2309.05253v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a918c2678eeb47b4e561d6dda5a0cf6c67c0d39f.webp)
arXiv:2309.05253v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 11 日
我们探索量子信息中对称性和随机性之间的相互作用。采用几何方法，如果状态与以群 H 为特征的对称变换相关，则我们认为状态是 H 等价的。然后，我们在均匀空间 U /H 上引入哈尔测度，以表征 H 等价系统的真正随机性。虽然数学家对这种数学机制进行了深入研究，但它在量子信息中的应用有限：我们相信我们的工作是利用均匀空间来表征量子信息中对称性的第一个例子。接下来讨论了真正随机性的近似，从 t 独立近似开始，并定义 U /H 和 H 等价状态的 t 设计。进一步过渡，我们探索伪随机性，在均匀空间内定义伪随机幺正和状态。最后，作为我们研究成果的实际证明，我们研究了均匀空间中量子机器学习假设的可表达性。我们的工作为量子世界中随机性和对称性的关系提供了新的视角。
通过透视图切换量子参考系……
一旦将实验室视为物理系统，将参考系从根本上视为量子系统在量子引力中是不可避免的，在量子基础中也是如此。因此，这两个领域都面临着如何描述相对于量子参考系的物理学以及相对于不同此类选择的描述如何关联的问题。在这里，我们利用两个领域思想的富有成效的相互作用，开始开发一种统一的量子参考系变换方法，最终旨在涵盖量子物理学和引力物理学。特别是，使用受引力启发的对称原理，它迫使物理可观测量具有关联性并导致描述中固有的冗余，我们开发了一个视角中性结构，它同时包含所有框架视角并通过它进行更改。我们表明，采用特定框架的视角相当于修复经典和量子理论中与对称性相关的冗余，而改变视角则对应于对称变换。我们使用约束系统的语言来实现这一点，这种语言自然地编码了对称性。在一个简单的一维模型中，我们恢复了 [ 1 ] 的一些量子框架变换，将它们嵌入到中立的框架中。利用它们，我们说明了所观察系统的纠缠和经典性如何依赖于量子框架视角。我们的操作
使用 nnU-Net 分割脑微出血
脑微出血是低信号的、小的、圆形或卵圆形的病变 [1, 2]；在具有梯度回波、T2* 或磁敏感加权 (SWI) 成像的磁共振成像 (MRI) 上可见 [3, 4, 5]。脑微出血的评估主要通过目视检查进行，使用经过验证的评分量表，例如微出血解剖评分量表 (MARS)[6] 或脑观察者微出血量表 (BOMBS)[7]。在过去十年中，在深度学习技术在医学图像分析中兴起之前 [8]，已经开发出用于辅助脑微出血检测的半自动化工具。这些包括基于统一分割 [9]、支持向量机 [10] 或径向对称变换 [11, 12, 13] 的技术。近年来，由于深度学习技术的巨大进步，全自动微出血检测方法的数量大幅增加[14、15、16、17、18]。在本文中，我们探索使用 nnU-Net[19] 作为微出血分割的全自动工具。这种基于深度学习的自配置语义分割方法在许多国际生物医学分割竞赛中表现出色[20]，但尚未应用于脑微出血检测和分割任务。
量子场的广义对称性和相位
对称性是一种不变性：数学对象在一系列运算或变换下保持不变的性质。物理系统的对称变换是理解自然物理定律的基石之一。以恒定相对速度运动的观察者之间的对称性使伽利略提出了相对论原理，为现代物理学的基础提供了初步见解。正是控制麦克斯韦方程的对称性，即洛伦兹群，使爱因斯坦将伽利略的思想推广到狭义相对论，这是我们理解基本粒子运动学以及原子核稳定性的基础。在量子领域，由于自旋和统计学之间的深层联系，人们可以从对称性开始解释元素周期表。从更现代的角度来看，洛伦兹群的表示理论为开始组织相对论量子场理论提供了起点。基本粒子的量子数由对称群组织。对称群与规范对称性、自发对称性破缺和希格斯机制一起被用来构建基本粒子的标准模型，这是 20 世纪最伟大的科学成就之一。随着与扩展算子相关的各种新型对称性的发现，量子场论的最新研究正在经历一场进一步的革命。这些广义全局对称性 [1] 包括高阶形式对称性、范畴对称性（如高阶群对称性或不可逆对称性），甚至更普遍的子系统对称性等。这些新颖的对称性从根本上扩展了以前仅仅基于李代数和李群数学的标准对称概念，它们基于更先进的数学结构，概括了高阶群和高阶范畴。广义对称性有望对我们理解从凝聚态物理学到量子信息、高能物理学甚至宇宙学等各个物理学领域相关的量子场动力学产生深远的影响。1