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World File Search System希尔伯特
fermat的最后一个定理在希尔伯特算术中得到了证明。 iii。
摘要。本文的前两个部分（相应地，https：//philpapers.org/rec/rec/penflt-2和https://philpapers.org/rec/rec/rec/penflt-3）表明，在希尔伯特（Hilbert）的范围内，对Fermat的最后一个概念的解释表明，在Hilthment的范围内，对Fermat的最后一段迹象表明，在范围内，这一迹象表明了一段范围的含义，并且在一个范围内都可以在一个范围内进行。 Kochen-第二部分中的Specker定理。相同的解释也可以用于基于格里森定理的证明FLT，并且与第二部分相似。（概率）衡量希尔伯特空间子空间的概念，尤其是其独特性的概念可以与部分代数或不可妥协的概念联系起来，或者将其解释为希尔伯特·阿里斯（Hilbert Arithmetic）两个双重分支的关系。对最后一个关系的调查允许FLT和Gleason定理在某种意义上等同于两个双对应物，而前者则可以从后者中推断出来，并且在与Gödel不完整相关的额外条件下，副副主义是对算术算术理论的额外条件。Qubit Hilbert Space本身可以通过FLT和Gleason定理的统一来解释。在广义上，通过希尔伯特算术在数字理论中的这种基本结果的证明可以推广到有关“量子数理论”的想法。它能够通过对希尔伯特算术的Peano算术的来源进行数学研究，通过调解“非标准双眼”及其两个双重分支，将其固有地与信息理论联系起来。然后，在更广泛的背景下，也可以重新实现无限分析及其在物理学上的革命性应用，例如，作为对时间量的方式（分别在物理学中被认为的时间派生过程中的时间衍生物）的探索，以便出现。最后，结果承认，仅由于其双重和愿意的对应物，对任何层次结构的产生或改变自身的变化方式。关键字：完整性，格里森定理，Fermat的最后一个定理，Hilbert Arithmetic，Idempotency and Eranchary，Kochen and Specker Therorem，Nonistard Biftion，Peano Arithmetic，Quantum Information
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
度量场作为希尔伯特空间的涌现
首先，我们解释时空和度量场作为基本概念的一些模糊性。然后，从 Unruh 效应的角度，使用 Gelfand–Naimark–Segal 构造，我们构造一个算子作为加速量子，我们称之为量子加速算子 (QAO)。随后，我们研究了 Minkowski 空间中两个不同框架的真空之间的关系。此外，我们表明，通过将这样的 QAO 应用于 Minkowski 真空，可以获得 Minkowski 空间中每个加速框架的真空。此外，利用这些 QAO，我们增强了希尔伯特空间，然后提取了 Minkowski 时空一般框架的度量场。在这种方法中，这些概念通过构造的 QAO 从希尔伯特空间中出现。因此，这种增强的希尔伯特空间在一般框架中包含了量子场论，可以被视为基本概念，而不是经典度量场和标准希尔伯特空间。
希尔伯特（Hilbert）作为毕达哥拉斯算术的算术：算术作为先验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
费马大定理在希尔伯特算术中的证明。III.费马大定理与格里森定理的量子信息统一
摘要 。本文的前两部分（分别是 https://philpapers.org/rec/PENFLT-2 和 https://philpapers.org/rec/PENFLT-3）表明，费马最后定理 (FLT) 在希尔伯特算术中的狭义和广义解释可以在第一部分中通过归纳法提出证明，在第二部分中通过 Kochen-Specker 定理提出证明。同样的解释也适用于基于格里森定理的 FLT 证明，部分类似于第二部分中的证明。希尔伯特空间子空间的 (概率) 测度的概念，尤其是其唯一性，可以明确地与偏代数或不可通约性联系起来，或者在广义上解释为希尔伯特算术的两个对偶分支的关系。对最后一个关系的研究使得 FLT 和格里森定理在某种意义上等同于两个对偶对应物，前者可以从后者推出，反之亦然，但需要附加条件，即算术对集合论的哥德尔不完备性。反过来，量子比特希尔伯特空间本身也可以通过 FLT 和格里森定理的统一来解释。利用广义的希尔伯特算术证明 FLT 这样的数论基本结果可以推广到“量子数论”的概念。通过“非标准双射”及其两个与信息论内在关联的对偶分支，可以从数学上研究皮亚诺算术从希尔伯特算术的起源。然后，无穷小分析及其革命性的物理学应用也可以在更广泛的背景下重新实现，例如，作为对时间物理量（分别是物理学中考虑的任何时间过程中的时间导数）出现方式的探索。最后，结果允许对任何层次结构如何产生或改变自身进行哲学反思，这仅归功于其对偶和幂等对应物。关键词：完备性、格里森定理、费马最后定理、希尔伯特算术、幂等性和层次结构、科亨和斯佩克定理、非标准双射、皮亚诺算术、量子信息
补充材料：探索超导处理器上的希尔伯特空间碎片
Z串扰是由于低频Z偏置信号未完全定位于单个量子的事实。每个量子位的单个Z偏置信号在整个芯片上具有空间分布，但是强度随量子位的距离而衰减。假设j -th Qubit q j的z脉冲振幅（ZPA）是z j，并且其z控制线与i -th Qubbit q I是r i，j之间的垂直距离，那么q j的z线感觉到Q i的磁感应强度可以表示为q j的z线，如b i←b i←j j j / r i i←j j j j / r i，j，j。因此，相应的串扰通量为φi←j = b i←j i = c i←j z j J，其中s i表示q i的squid和c i←j s i / r i，j表示每单位zpa的通量crosstalk。为了补偿串扰φI←J，我们在Q i的Z线上应用φi←i = c i←i out z i z i i i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←
混合量子表示和希尔伯特（Hilbert）
摘要。目的：这项工作旨在应用量子希尔伯特（Hilbert）争夺，以增强图像水印的安全性和完整性，而不会影响视觉质量退化。对被调查方法的进一步概念可能会为传统的水印方法提供一个很好的解决方案，以通过新的量子计算概念解决数字图像安全性和完整性的一些问题。方法：本文回顾了量子希尔伯特（Hilbert）争夺，其计算复杂性为𝑂（𝑛22 2）。该过程涉及将图像编码为量子状态，并用希尔伯特曲线置换量子，并使用量子门嵌入水印。结果：定量性能评估指标，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），显示出高峰信号与噪声比（PSNR）值的高峰值信号（PSNR）值，从56.13 dB到57.87 db至57.87 db，结构相似性指数（SIM）（SSIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）来自0.9985至0.985至0.999990，相应地愿意。这证明了质量降解非常小，结构的细节得到很好的维护。新颖性：所提出的方法将量子计算与传统水印步骤集成在一起，以在数字水印中采用安全有效的方法。进一步的开发应集中于改善有关计算效率的量子电路，将方法的适用性扩展到广泛的图像上，以及在水印中的各种情况，并通过结合量子和经典方法来提高性能和可伸缩性，以找到混合方法。关键字：希尔伯特（Hilbert）争夺，图像水印，量子希尔伯特（Hilbert）争夺，2024年7月收到的绩效测量 / 2024年10月修订 / 2024年11月接受的这项工作已在创意共享4.0国际许可下获得许可。
希尔伯特空间和量子数学（...
课程讲师：Markus Pflaum 博士 联系信息： 办公室：MATH 255 电话：2-7717 电子邮件：markus.pflaum@colorado.edu 讲座时间：MTWThF 上午 9:00 – 下午 12:00，2024 年 8 月 5 日至 22 日 地点：HUMN 1B90 目标受众：本课程面向具有跨学科兴趣的数学、物理、化学、计算机科学或工程学高年级本科生和研究生。建议具备线性代数和分析的基本知识。课程主页：http://math.colorado.edu/courses/HilbertSpaces 课程内容：本课程将介绍希尔伯特空间的理论及其在量子力学中的应用。在数学方面，将解释厄米内积、希尔伯特空间、有界线性算子、希尔伯特基和傅里叶展开、自伴随性和线性算子的谱的概念。此外，还将介绍香农经典数学通信理论的基本概念。然后将应用这些概念来描述量子力学公理、谱定理、冯·诺依曼熵和量子信息理论基础。课程项目和家庭作业：每个学生必须就希尔伯特空间理论中的特定主题撰写一篇短文（约 5 页）或完成扩展的家庭作业问题。此外，还必须在课堂上就课程论文或家庭作业进行简短介绍。论文截止日期为 2024 年 8 月 22 日。课程页面上将提供一系列可能的主题，但您可以提出自己的项目主题。课程评分：您的成绩将根据家庭作业或课程论文以及相应的演示文稿确定。
解码大脑的电活动：利用希尔伯特变换技术进行脑电图分析
原始脑电图数据的分析仍然是一个复杂的问题。脑电图是多种信息的庞大而复杂的提供者，同时易受噪声和伪影的影响 [1]。因此，要理解从这种微妙的动态电活动舞蹈中可以推断出什么，需要现代分析技术。脑电图和其他电生理记录可能有助于阐明大脑中的复杂计算 [2]。傅里叶变换是脑电图分析的基础 [3]。用于分析任何波形的传统测量工具会根据其频率内容将其分解为几部分 [4]。这种分解使得与大脑状态相关的峰值频率成为可能。一些例子是与深度睡眠相关的慢波、与放松相关的阿尔法波和与集中注意力相关的贝塔波 [5]。通过了解脑电图频谱中激活了哪些频带，研究人员可以使用它们快速访问潜在的大脑活动。短时傅里叶变换 (STFT) 将分析提升到了一个新的水平 [6]。STFT 假设信号是动态的但不稳定的，因此在时频域中表示它们 [7]。此外，还有另一种技术，称为频谱图，它通过每个频率的强度来表示颜色强度，同时保持随时间的变化一致 [8]。当将其应用于脑电图时，这使我们能够看到部分
希尔伯特的定量等级不等式 -
摘要表征床边眼动物缺陷是定义遗传性障碍的临床表现的关键因素。量化评估越来越可用，并且具有显着优势，包括随时间的可比性，降低了检查者的依赖性以及对微妙变化的敏感性。将定量眼动评估的潜力描述为共济失调的临床试验的数字运动结果指标，我们搜索了Medline的文章，报道了有关遗传确认或可疑的遗传性共济失调的定量眼运动记录记录的文章，询问哪些范式是哪些范式是捕获疾病进展和治疗反应的最有效的范例。Eighty-nine manuscripts identified reported on 1541 patients, including spinocerebellar ataxias (SCA2, n = 421), SCA3 ( n = 268), SCA6 ( n = 117), other SCAs ( n = 97), Friedreich ataxia (FRDA, n = 178), Niemann-Pick disease type C (NPC, n = 57), and共济失调telangiectia（n = 85）是最大的队列。大多数研究报告了动眼运动评估在诊断方面的歧视能力，但很少有人探索其监测基因型特异性疾病进展（n = 2; SCA2）或治疗反应的价值（n = 8; SCA2，FRDA，NPC，npc，ataxia topaxia telaxia telaxia telaxia telaxia-telangiectia，pistodic-ataxia 4）。与疾病严重程度指标（包括临床评分（n = 18个研究（SARA：n = 9）），年代学测量（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间，伴随时间发作； n = 17），遗传分层（n = 9）以及萎缩（n = 5）（n = 5）的疾病严重程度指标（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间，疾病持续时间； n = 17），（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间； n = 17））有关。许多共济失调（SCA2/3/17，FRDA，NPC）之间的复发相关性表明，saccadic眼运动是潜在的通用定量眼球运动结果。其他范式的建议受到交叉验证相关性的稀缺的限制，除了saccadic Intrusions（FRDA），Pursuit Eye运动（SCA17）和定量的头部突击测试（SCA3/6）。这项工作有助于理解遗传性荷马人中定量眼动参数的当前知识，并将验证的差距确定为特定的双轴基因型中的潜在试验结果测量指标。