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World File Search System混乱
同一旋转和量子混乱
摘要：我们表明，量子混乱的最重要度量，例如框架电势，争夺，Loschmidt Echo回声和超级阶段相关器（OTOC），可以通过异形旋转的统一框架来描述，即K-flold Unitary Channel的Haar平均值。我们表明，这样的措施可以始终以同感旋转的期望值的形式施放。在文献中，有时会通过频谱和其他时间通过汉密尔顿人产生动力学的特征向量来研究量子混乱。我们表明，借助这项技术，我们可以在可联合的哈密顿量和量子混沌汉密尔顿人之间平稳地插入。与特征向量稳定剂状态的哈密顿人的同一旋转不具有混乱的特征，这与那些从HAAR措施中获取特征向量的汉密尔顿人不同。作为一个例子，与通用资源相比，Clifford Resources腐烂到更高的值获得的OTOC。通过掺杂哈密顿人的非克利福德资源，我们在一类可集成模型和量子混乱之间的OTOC行为中显示了一个交叉。此外，利用随机矩阵理论，我们表明，量子混乱的这些度量清楚地将探针的有限时间行为与量子混乱区分为与高斯单位合奏（GUE）相对应的量子混乱，并将其与Poisson分布和高斯分布和高斯对数（Gaussian diagonal）（GDE）（GDE）（GDE）（gde）所给出的集成光谱。
引用本文：Martin K.-C. Yeh，Yu Yan，Yanyan Zhuang＆Lois Anne DeLong（2021）：使用脑电图测量结果识别程序混乱
摘要在本文中，我们提出了一项实验研究，其中使用脑电图（EEG）设备来测量程序员的认知负载，因为他们试图预测C代码片段的输出。我们的目标是查看摘要中的特定模式是否引起了更高水平的认知负载，并且收集到的EEG数据是否可以提供比绩效指标更详细的见解。我们的结果表明，尽管认知负载可能对代码理解绩效的影响，但其他人为因素（例如忘记某些编程规则或误读要求他们要做的事情的趋势）也可能发挥作用，尤其是对于新手程序员而言。我们得出的结论是：（1）不同类型的代码模式可以以不同的方式影响程序员的认知过程，（2）单独进行自我报告的数据或脑电波活动，是程序员对所有类型的代码smpets and coppories and coption and coption and copsimens and condiques and condiques and condiques andiques sange sance的可靠指标，（3）像我们这样的测试对于识别新手程序员的重要学习差距可能很有用，而新手程序员的重要学习差距又可以利用来改善编程工具和教学策略。
信息在开放量子系统中争夺和混乱
在过去几年中，已广泛使用了超时订购的相关器（OTOC），以研究多体系统中的信息混乱和量子混乱。在本文中，我们扩展了Styliaris等人的平均双分子OTOC的形式主义[Phys。修订版Lett。 126，030601（2021）]到开放量子系统的情况下。 动力学不再是统一的，而是通过更通用的量子通道（痕量保留，完全正面的地图）来描述。 可以以精确的分析方式处理此“开放双分OTOC”，并显示出两个量子通道之间的距离。 此外，我们的分析形式揭示了互动的熵贡献，从信息争夺和环境破裂的贡献中，使后者可以构成前者。 为了阐明这种微妙的相互作用，我们分析研究了量子通道的特殊类别，即驱动通道，纠缠破裂的通道等。 最后，作为物理应用，我们在数值上研究了耗散性的多体旋转链，并展示了如何使用竞争性熵效应来区分可集成和混乱的状态。Lett。126，030601（2021）]到开放量子系统的情况下。动力学不再是统一的，而是通过更通用的量子通道（痕量保留，完全正面的地图）来描述。可以以精确的分析方式处理此“开放双分OTOC”，并显示出两个量子通道之间的距离。此外，我们的分析形式揭示了互动的熵贡献，从信息争夺和环境破裂的贡献中，使后者可以构成前者。为了阐明这种微妙的相互作用，我们分析研究了量子通道的特殊类别，即驱动通道，纠缠破裂的通道等。最后，作为物理应用，我们在数值上研究了耗散性的多体旋转链，并展示了如何使用竞争性熵效应来区分可集成和混乱的状态。
介绍基于vep的准周期和混乱的bci
视觉诱发电位（VEP）对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性，例如高目标识别精度，较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中，我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较，以与基于VEP的大脑计算机界面（BCIS）一起使用。规范相关分析（CCA）和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表（VAS）评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA，与Quasi-periodic（M = 78.1，SE = 2.6，P = 0.008）和周期性（M = 64.3，SE = 1.9，SE = 1.9，P = 0.0001）相比，混乱刺激的目标识别精度最高（M = 86.8，SE = 1.8）。对疲劳率的评估表明，与准周期性（p = 0.001）和周期性（p = 0.0001）刺激组相比，混乱刺激引起的疲劳较少。另外，与周期性刺激相比，准周期性刺激导致疲劳率较低（p = 0.011）。我们得出的结论是，与具有CCA的其他两个刺激组相比，混沌组的靶标识别结果更好。此外，与周期性和准周期性刺激相比，混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少，并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
增加了暗相电沉积中的空间随机性和成核的混乱导致Phototr
作者的完整列表：Simonoff，Ethan；加利福尼亚理工学院，洛伦佐化学范·穆诺兹（Van Munoz）；加利福尼亚理工学院，内森·刘易斯；加利福尼亚技术，化学和化学工程研究所
对混乱的信心：执行总结新兴技术在适应灰色区域挑战
在战争中，机器人和自治系统经常从事人类不能或不应该做的工作。但是，在灰色区域中，自主系统的使用更加细微：利用多个系统的集体力量提供更大的情境意识，并扩大了影响力领域。自主监视网络可能由几种空中和地面车辆组成，该车辆配备了在光谱各个部分运行的传感器。传感器数据被融合到单个活动的“映射”中，该活动显示给操作员。另外，随着AI引入循环，机器人可以接收组合数据，识别可疑活动并采取相应的行动。机器人技术和自主系统也具有对直接侵略的威慑作用。由于敌对国家使用A2/AD策略将防守部队远离该地区，因此在隔离距离处进行监视和响应的能力至关重要。
通过两点相关的量子混乱表征...
我们如何表征量子混乱？在各种不同的方法中（参见参考文献1以进行审查），目前有两个不同的标准。第一个是能量谱的随机矩阵样的普遍性[2，3]：如果能量谱由高斯随机矩阵理论描述，则给定的量子系统是混乱的，我们只需用RMT表示[4-6]。第二个是对初始条件的敏感性：如果给定的量子系统在这个意义上是混乱的，如果它表现出指数级别的lyapunov的生长，则小扰动的小扰动生长，如超时阶 - 超顺序相关函数（OTOC）[7，8]。OTOC与Loschmidt回声密切相关，该回声也探测了混乱[9]。这些标准有几个不令人满意的特征。首先，目前尚不清楚这两个标准如何相关。第二，量子标准与经典混乱的特征的联系尚不清楚。可能会说，对初始条件的敏感性可以表征经典和量子混乱，但是局部量子系统存在问题。在古典理论中，最初的扰动可以任意地从数学意义上讲，并且指数级的增长可以永远继续下去。另一方面，在量子系统中，由于不确定性原理，扰动不能完全较小，并且局部量子系统通常不会显示指数级的增长，除非在特殊的限制下[10-14] [15]。因此，基于OTOC的早期生长的表征对通用局部量子系统不起作用。在上一篇论文[16]中，我们概括了上述单一混乱指数以定义量子lyapunov指数。基于Sachdev-Ye-Kitaev（SYK）模型和自旋链（XXZ）模型的计算，我们提出，Lyapunov指数如此定义的指数表现出普遍的行为：Lyapunov Spectrum Spectrum与RMT在系统中时同意RMT。量子混乱的这种表征避免了通用局部系统缺乏指数增长的问题，因为一个人只需要指数的统计特性，而不是其详细的增长为 -
利用低功耗蓝牙引发混乱
低功耗蓝牙 (BLE) 是一种很有前途的物联网 (IoT) 短距离通信技术，具有降低能耗的特点。供应商在其制造的设备中实施符合蓝牙核心规范的 BLE 协议。最近，通过手动方法，在一些特定产品的 BLE 协议实现中发现了几个漏洞。考虑到 BLE 设备的多样性和用途以及 BLE 协议的复杂性，我们开发了一个系统而全面的测试框架，作为一种自动化和通用的方法，它可以有效地模糊任何 BLE 协议实现。我们的框架在中央设备中运行，并在 BLE 设备作为外围设备连接到中央设备时对其进行测试。我们的框架结合了 BLE 协议套件的状态机模型，并通过其响应监视外围设备的状态。借助状态机和中央设备的当前状态，我们的框架可以在错误的时间向外围设备发送格式错误的数据包或正常数据包，或者两者兼而有之，并等待预期的响应。外围设备的异常行为（例如不合规响应或无响应）表明其 BLE 协议实现中存在潜在漏洞。为了最大限度地暴露 BLE 设备的此类异常，我们的框架采用了优化函数来指导模糊测试过程。截至今天，我们已经测试了来自 8 家供应商的 12 台设备和 4 款 IoT 产品，共发现 11 个新漏洞，并分配了 13 个新的通用漏洞暴露 (CVE) ID。我们将这类漏洞称为 S WEYN T OOTH，这凸显了我们框架的有效性。
混乱市场中股息策略的吸引力
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