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World File Search System对称性
微型 CT 成像和深度学习揭示蜜蜂大脑大小和对称性的自然变异
1 德国海德堡大学工程数学与计算实验室 (EMCL)、跨学科科学计算中心 (IWR)、海德堡大学，2 德国海德堡理论研究所 (HITS) 数据挖掘与不确定性量化 (DMQ)、3 澳大利亚国立大学物理研究院材料物理系，澳大利亚堪培拉，4 综合生物学中心 (CBI) 动物认知研究中心 (CRCA)； CNRS，大学 Paul Sabatier – 图卢兹三世，法国图卢兹，5 麦考瑞大学生物科学系，悉尼，澳大利亚，6 蒙彼利埃进化科学研究所，CC64，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国，7 生物校园，蒙彼利埃资源影像中心，法国国家科学研究中心，INSERM，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国，8海德堡大学计算中心 (URZ)，德国海德堡
量子和经典信息的对称性。量子Informatiom
2 = 1）Qubit违反了这些对称性。可以将其表示为（α|0⟩+β|1⟩）的选择，这是一个特权参考框架（例如大爆炸的可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。 相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。 引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。 然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。可以通过16个数字（位置为4个，速度为4，加速度为4个）独立于时间，但在时空连续体中，对于其余的观察者质量是必需的。相同的17个数字描述如此详尽地描述的特权参考框架，分别分别违反了标准模型的所有三个对称性或一般量子的“记录”，可以表示为17个基本波函数（或在自然和转移的自然（offertical ofdinal）数字之后，可以用自然（或转移）数字来识别Hillbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithmbert Arithermbert Ariith的函数（或类别）标准模型。引入了对一般相对性相关概念的两个概括：（1）所有任意加速参考框架的类别的“离散参考框架”，构成平滑的歧管； （2）相对性的相对性的更一般原则，以及对所有离散参考框架的量子信息的保守性，涉及所有常规相对性的所有参考框架的平滑歧视。然后，可以通过更一般的相对性原理作为特权参考框架的等效重新说明来解释从加速参考帧到标准模型的17个基本波函数的徒跃迁：平滑为离散。与参考框架概念概念相关的量子信息的保守性可以解释为恢复以太的概念，以太的概念，一种绝对不可移动的媒介和牛顿力学中的参考框架，可以将相对运动解释为绝对的运动或逻辑上：逻辑上：关系：关系。新的以太将由量子位（或量子信息）组成。可以通过特殊相对论通过量子力学与量子信息理论（或“量子力学和信息”）通过特殊相对论来跟踪“以太”的概念途径。纠缠和重力的识别也可以被视为“副产品”所隐含的，这是从平滑的“特殊和一般相对性”到量子力学和信息的“平坦”以太的过渡。量子醚一般都超出了“时间屏幕”，并将其描绘成黑暗和可见的物质和能量。
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。
与不同配对的Weyl超导体的对称性
我们检查了Bogoliubov-de Gennes Hamiltonian及其对称性对称性，用于分时交换对称性破碎的三维Weyl超导体。在消失的配对电位的极限中，我们指定该哈密顿量在两组持续对称性下是不变的，即u（1）量规对称性和u（1）轴向对称性。尽管Bardeen-Cooper-Schrie Q er类型的配对会自发打破这两个对称性，但我们表明，Fulde-Ferrell-Larkin-ovchinnikov型配对的fulde-ferrell-ferrell-ferrell-larkin-ovchinnikov型配对会自发地破坏u（1）的对称性（然后通过众所周知的超级量表模式恢复了超级质量验证模式）。因此，在前一种情况下，系统中需要两种NAMBU-GOLDSTONE模式来恢复损坏的对称性。我们表明这两种模式之一是出现的伪标量相模式。我们还证明了这种相位模式会导致伪 - 甲壳虫效应。
配对对称性对镍超导体LA3NI2O7
在压力下，在LA 3 Ni 2 O 7中发现了高温超导性。然而，从理论上讲，对其配对对称性尚未达成共识。通过将密度函数理论（DFT）结合，最大定位的频函数和线性差距方程与随机相位及相关性，我们发现，如果La 3 Ni 2 O 7的配对对称性为D XY，则如果其DFT频带的结构准确地由下flowdolded byborbiane twopord twopold twopord twopord twoce xy。更重要的是，我们揭示了La 3 Ni 2 O 7的配对对称性敏感地取决于两个Ni-e G轨道之间的晶体场分裂。ni-e g晶体场的略有增加分裂改变了配对对称性从d xy到s±。这种转变与费米速度和敏感性的变化有关，而费米表面的形状几乎保持不变。我们的工作强调了多轨超导体中低能电子结构对对称性的敏感依赖性，当一个人计算其配对对称性时，它在下垂过程中需要注意。
创造量子宇宙：对称性和引力
摘要：到目前为止，所有量化引力的尝试都未能产生令人满意的模型，该模型不仅能描述量子世界领域的引力，还能描述其与基本粒子和其他基本力的关系。本文概述了量子宇宙模型的初步结果，其中引力从根本上和构造上都是量子的。该模型基于三个有充分理由的假设，并具有令人信服的观察和理论证据：量子力学在所有尺度上都有效；量子系统由其对称性描述；宇宙具有无限个独立的自由度。最后一个假设意味着宇宙的希尔伯特空间具有 SU p N Ñ 8q – 面积保持 Diff. p S 2 q 对称性，由两个角变量参数化。我们表明，在没有背景时空的情况下，这个宇宙是平凡而静态的。尽管如此，量子涨落打破了对称性并将宇宙划分为子系统。当一个子系统被单独选为参考（观察者），另一个子系统被单独选为时钟时，就会出现两个连续参数，它们可以解释为距离和时间。我们将经典时空等同于宇宙希尔伯特空间的参数空间。因此，它的量化是没有意义的。从这个角度来看，爱因斯坦方程表示希尔伯特空间中的量子动力学在其参数空间中的投影。当宇宙被划分为子系统/粒子时，由于对称性破缺，基本粒子的有限维对称性就会出现，而对无限维对称性及其相关相互作用（即引力）没有任何影响。这解释了为什么引力是一种普遍的力量。
引文：Knysh, M., Liu, H. 和 Pinzani-Fokeeva, N. 新视界对称性、流体动力学和量子混沌。J. High Energ. Phys. 2024, 162 (2024)。
渐近对称性是在无穷远处不消失并能保持边界条件的局部对称性。它们被认为代表了系统的物理对称性。例如，在 AdS/CFT 对偶的背景下，渐近 AdS 时空中的渐近对称性对应于边界系统的全局对称性。对于黑洞几何，重点通常放在视界以外的物理上。在这种情况下，可以方便地将事件视界视为有效意义上的“边界”，例如在所谓的膜范式 [ 1 ] 中就是这样做的。将渐近对称性的讨论扩展到事件视界并考虑保持黑洞几何视界的微分同胚 [ 2 – 6 ] 及其物理含义是很自然的。
旋转大厅效应：对称性破坏，扭曲和巨大障碍重归于
基于过渡金属二色元和石墨烯基于原子上的薄材料，提供了有前途的途径，以解锁异性峰中旋转厅效应（SHA）的机制。在这里，我们为扭曲的范德华异质结构开发了一个微观理论，该理论完全融合了扭曲和混乱效应，并说明了对称性破坏在自旋霍尔电流产生中的关键作用。我们发现，对顶点校正的准确处理与从流行的iη和梯子近似获得的定性和定量不同。A pronounced oscillatory behavior of skew-scattering processes with twist angle θ is predicted, reflecting a nontrivial interplay of Rashba and valley-Zeeman effects and yields a vanishing SHE for θ = 30 ◦ and, for graphene-WSe 2 heterostructures, an optimal SHE for θ ≈ 17 ◦ .我们的发现揭示了障碍和对称性破裂，作为重要的旋钮，以优化界面。
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
超正态空间中的量子共形对称性
在没有完整的量子引力理论的情况下，量子场和量子粒子在时空叠加中的行为问题似乎超出了理论和实验研究的范围。在这里，我们使用量子参考系形式主义的扩展来解决位于共形等价度量叠加上的克莱因-戈登场的这个问题。基于“量子共形变换”的群结构，我们构造了一个显式量子算子，它可以将描述时空叠加上的量子场的状态映射到表示闵可夫斯基背景上质量叠加的量子场的状态。这构成了一个扩展的对称性原理，即量子共形变换下的不变性。后者允许通过将微分同胚非等价时空的叠加与弯曲时空上更直观的量子场叠加联系起来，建立对微分同胚非等价时空的叠加的理解。此外，它可以用于将弯曲时空中的粒子产生现象导入到其共形等价对应部分，从而揭示具有修正克莱因-戈登质量的闵可夫斯基时空的新特征。