固定翼 UAV 设计通常相对于纵向平面对称,即机身左侧与右侧对称。目的是使广义气动力对称,以便在任一方向转弯时具有等效机动能力。为了确定给定机身设计的力,工程师通常会收集风洞测试或飞行实验中捕捉力的数据。无论哪种情况,我们都会期望力的大小相等,以对称使用执行器并镜像对称平面上的相对速度。然而,当力和力矩测量设备的坐标轴与机身固定坐标系的坐标轴不对齐时,收集到的数据并非如此(通常情况如此)。这种不对称随后会传递到已识别的模型,并可能对基于模型的控制造成问题,而这正是我们所针对的用例。通过仔细的安装程序可以将错位保持在较小水平,这样就可以通过适当的后处理校准剩余的不对称性。然而,似乎没有一种系统性的校准方法来做到这一点
然而,在光电设备中,PB对应物的高性能,最近的努力,尤其是在CS 2 Agbibr 6双PSK上,[2]证明了它们在太阳能电池的广泛应用中的强大用途,[3-9] [3-9]光探测器,[10,11] x射线检测器,[10,11] X射线检测器[12] memristors [13] Memristors [13] 13]。[14] Moreover, when passing from the 3D double PSK toward its layered counterparts with two (2L) or one (1L) octahedra layers by introducing large A-site organic cations, such as butylam- monium (BA) or propylammonium (PA), allowed to develop new two-dimensional (2D) materials with tunable optoelec- tronic properties, such as the character of the bandgap as well as带隙的能量从≈2eV到≈3eV,这与无机晶格的失真有关。[15–19]尺寸还原也明显提高了候选人的ON/OFF比率,从10 2(CS 2 Ag-Birb 6至3d)到10 7(((Ba)2 Csagbibr 7),因为在扭曲的晶体结构中,离子迁移受到离子迁移的青睐。[20]从(Ba)2 Csagbibr 7中获得了具有较大迁移率的产物的X射线光绘制器,其中敏感性取决于晶体的尺寸(八面体层的数量)。[21,22]光电探测器的时间响应可以通过尺寸减小来增强,同时保持相似的检测率; [23]
摘要 我们建议利用标准模型 (SM) 的对称性 (精确或近似) 来使用数据导向范式 (DDP) 探索标准模型以外的物理学 (BSM)。对称性非常强大,因为它们提供了两个无需模拟即可进行比较的样本。专注于数据,可以有效地识别表现出显著不对称性的排他性选择并标记为进一步研究。使用比较两个矩阵的简单通用检验统计量已经提供了良好的灵敏度,仅略差于依赖于对信号形状的精确了解的轮廓似然比检验统计量。这可用于快速扫描大量测量数据,以尝试识别感兴趣的区域。我们还证明弱监督神经网络也可以用于此目的。
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果,但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中,我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点,我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式(我们称之为负对称),从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性,QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架,通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明,负对称性是 QNN 的基本属性,而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明,负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。
近年来,人们通过巧妙的路线/方法合成了分子内富勒烯,即将几种低质量分子(如 H2、HD、HF、H2O、CH4)封装在富勒烯笼内,这些方法涉及复杂的化学和物理过程,如被称为分子手术的多步有机合成程序。[1–7] 人们随后利用各种光谱技术对这种轻分子内富勒烯进行了研究,例如红外/远红外 (IR/FIR)、非弹性中子散射 (INS)、核磁共振 (NMR)、X 射线衍射,发现它们表现出独特和非常规的性质,因为捕获分子动力学具有高度量子性,特别是在低温实验条件下的证据。[3,8–16] 此外,其中一些物质也因潜在的长期应用而受到关注
Buhrman,Cleve和Wigderson(stoc'98)表明,对于每个布尔函数f:{ - 1,1,1,1,1,1,1,1} n→{ - 1,1,1,1}和g∈{and 2,xor 2},有界的 - error-error-error量量子通信的量子f for f o(q q q o q o q o(q q(q f)q q o q q o q q for n q o(q q q o q o q o q(q) f的复杂性。这是通过使用一轮O(log n)量子的通信来实现每个查询的Alice来实现F的最佳量子查询算法。这与经典环境形成鲜明对比,在经典环境中,很容易显示R CC(f o g)≤2r(f),其中r cc和r分别表示有界的 - 误差通信和查询复杂性。Chakraborty等。 (CCC'20)表现出一个总功能,需要BCW模拟中的log n开销。 这确定了一个令人惊讶的事实,即在某些情况下,量子减少本质上比经典降低更昂贵。 我们以多种方式改善了它们的结果。Chakraborty等。(CCC'20)表现出一个总功能,需要BCW模拟中的log n开销。这确定了一个令人惊讶的事实,即在某些情况下,量子减少本质上比经典降低更昂贵。我们以多种方式改善了它们的结果。
探索由两个多环芳烃 (PAH) 单元组成的新型联芳烃是进一步开发具有独特性能的有机材料的重要策略。在本研究中,采用一种高效、通用的方法合成了具有两个苯并[rst]五芬 (BPP) 单元的 5,5′-联苯并[rst]五芬 (BBPP),并通过 X 射线晶体学明确阐明了其结构。BBPP 表现出轴手性,通过手性高效液相色谱法拆分 (M)- 和 (P)-对映体,并通过圆二色光谱法进行研究。根据密度泛函理论计算,这些对映体具有相对较高的异构化能垒,为 43.6 kcal mol − 1。单体 BPP 和二聚体 BBPP 用紫外可见吸收和荧光光谱、循环伏安法和飞秒瞬态吸收光谱进行表征。结果表明,BPP 和 BBPP 均从形式上暗的 S 1 电子态发出荧光,这是通过借用相邻的亮 S 2 态的 Herzberg-Teller 强度实现的。虽然 BPP 表现出相对较低的光致发光量子产率 (PLQY),但由于借用了更大的 S 2 强度,BBPP 表现出显著增强的 PLQY。此外,在不同极性溶剂中进行的光谱研究表明 BBPP 中存在对称性破坏电荷转移。这表明通过适当的分子设计,此类 𝝅 延伸的联芳烃具有很高的单重态裂变潜力。
其中 ¯E 和 ω 分别是状态 i 和 j 的平均能量和能量差。矩阵 R ij 由无规则的一阶数组成,这些数在统计上具有零均值和单位方差。在任何具有固定哈密顿量的给定量子系统中,它们都是通过对哈密顿量进行对角化获得的确定数。然而,对于计算高能态简单算子的少点相关函数而言,这些微观细节是无关紧要的,将 R ij 视为真随机变量即可。这种随机性与量子混沌系统与随机矩阵理论之间的联系紧密相关(详情见[3])。通过全息对偶性,引力物理学对混沌量子系统随机性有了新的认识[4]。如果手头的混沌量子系统是一个大 N 、强耦合的共形场论(即全息 CFT),边界量子系统的热化与引力对偶中的黑洞形成有关 [ 5 – 8 ] 。事实上,这两个过程中明显的幺正性丧失是密切相关的,理解其中一个将有助于理解另一个。事实上,正是出于这个原因,量子热化已经在全息摄影的背景下进行了讨论(例如参见 [ 9 – 20 ] )。
其中 ¯E 和 ω 分别是状态 i 和 j 的平均能量和能量差。矩阵 R ij 由无规则的一阶数组成,这些数在统计上具有零均值和单位方差。在任何具有固定哈密顿量的给定量子系统中,它们都是通过对哈密顿量进行对角化获得的确定数。然而,对于计算高能态简单算子的少点相关函数而言,这些微观细节是无关紧要的,将 R ij 视为真随机变量即可。这种随机性与量子混沌系统与随机矩阵理论之间的联系紧密相关(详情见[3])。通过全息对偶性,引力物理学对混沌量子系统随机性有了新的认识[4]。如果手头的混沌量子系统是一个大 N 、强耦合的共形场论(即全息 CFT),边界量子系统的热化与引力对偶中的黑洞形成有关 [ 5 – 8 ] 。事实上,这两个过程中明显的幺正性丧失是密切相关的,理解其中一个将有助于理解另一个。事实上,正是出于这个原因,量子热化已经在全息摄影的背景下进行了讨论(例如参见 [ 9 – 20 ] )。