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HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
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（7）其他 A.须在投标开始前提交《资格审查结果通知书》一份。若您已经提交过，则无需再次提交。 若申请人由代表人或其他代理人代为竞投，则其须于竞投开始前提交《授权委托书》。 邮寄投标应清楚写明公司名称、投标日期和时间、投标主题，并用红色写明“投标书已附上”，并于7月24日星期三下午5点之前邮寄到下述地址。此外，投标人还将提前通过邮件收到投标意向通知。 如果您希望参加投标，您必须于7月18日星期四下午3点之前通过传真或其他方式提交市场价格调查文件。 投标人必须提交“驻军使用标准合同”和“投标和合同指南”（可在东部陆军会计团网站https://www.easternarmy.gov/上获取）。「go jp/gsdf/eae/kaikei/eafin/index html」或泷原警备队会计局办公室。 通过提交您的出价，您将被视为承诺遵守“关于排除有组织犯罪集团的承诺”。投标文件中应当包含下列声明作为接受的表示： “本公司（本人（若为个人）、本公司（若为团体））承诺遵守本承诺书中关于排除有组织犯罪的事项”。若拒绝提交上述“排除有组织犯罪承诺事项”的承诺书，则无法参加投标。若在初次投标时有通过邮寄方式提交的投标人，则重新投标的时间如下。
基于四元数和动态逆的无人机精确航迹控制
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大脑熵、分形维数和可预测性
复杂性科学是一个总称，涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成，这些组成部分在不同层面上运行和相互作用（Fernandez 等人，2013 年）。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态，而是指不可预测性和无序性，通常是多种非线性相互作用的结果（Faure 和 Korn，2001 年）。因此，系统中的微小变化可能导致指数变化（一种被称为“蝴蝶效应”的属性）。例如，地球大气层在任何时间和空间点都是（几乎无限）多个变量（例如温度、粒子组成和云密度）相互作用的结果，这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此，复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法，而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解（Faure & Korn，2001）。这些原则源于数学的一个分支，即混沌理论（概述见 Thietart & Forgues，1995），该理论已促使多个学科（例如环境科学、气象学和生物学）采用复杂动力系统的框架（Burggren & Monticino，2005；Kiel & Elliott，1996）。复杂性科学在非线性系统中的应用，称为“非线性动力学”，是一种新兴方法，在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注（Ehlers，1995）。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的，因为人类生理系统由多个组成子系统（无论是解剖学组件还是生理过程）组成，这些子系统在不同层面（即从分子到器官）不断相互作用，并与外部环境相互作用以维持体内平衡（Faure & Korn，2001）。基本假设是生理系统本质上是复杂的（Golbeter，1996），病理状态（或“动态疾病”，见Mackey & Glass，1977）可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是
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。
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3D重构建立空间态势感知，4D重构完成态势理解，5D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估方法。第四，本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
视觉皮层的高性能神经网络模型受益于高潜在维数
深度神经网络 (DNN) 的几何描述有可能揭示神经科学中计算模型的核心原理，同时抽象出模型架构和训练范例的细节。在这里，我们通过量化其自然图像表示的潜在维数来检查视觉皮层的 DNN 模型的几何形状。一种流行的观点认为，最佳 DNN 将其表示压缩到低维子空间以实现不变性和鲁棒性，这表明更好的视觉皮层模型应该具有低维几何形状。令人惊讶的是，我们发现了一个相反方向的强烈趋势——在预测猴子电生理学和人类 fMRI 数据中对伸出刺激的皮层反应时，具有高维图像子空间的神经网络往往具有更好的泛化性能。这些发现适用于 DNN 的各种设计参数，它们提出了一个普遍原则，即高维几何形状为视觉皮层的 DNN 模型带来了显著的好处。
