XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System渐近
JHEP03（2024）069
摘要：我们研究了Gubser-Rocha模型的扩展版本的热电传输系数。回顾了全息图的两个松弛时间模型并研究了磁场对流体动力学理论的热电动传输的影响后，我们提出了一种新的扩张二分酸二型渐近渐近型广告黑洞溶液。请注意，S-偶尔在用磁场找到分析解决方案中起重要作用。使用ADS/CMT词典，我们分析了双场理论的电气和热电动传输特性。对于固定的K/µ，电阻率和霍尔角均在t中是线性的，低温的电阻率和B/µ2。对于固定的k/t和µ/t，电运系数是奇怪的金属。对于各种参数化选择，磁倍率在B中大约是二次的。即使动量松弛很强，nernst信号也是磁场的钟形功能。
QI-Space：太空领域的人工智能革命
我们知道，人类经常通过利用过去获得的不同经验和知识来学习，以改进新的、新颖的任务。迁移学习的本质与此类似，因为它允许将从一个来源学到的知识应用于解决另一个来源的新问题。迁移学习方法有望成为极其有用的方法，因为它可以通过成功运用从不同但相关的问题中获得的知识来大幅减少所需的训练量。迁移学习评估比较了学习率、初始优势和渐近优势等绩效指标。初始优势（或快速启动）是迁移导致的代理性能的初始提升。学习率是达到特定性能水平（尤其是渐近性能）所需时间的减少。（Klenk, M., Aha, DW, & Molineaux, M., 2011）。由于迁移学习能够从现有的实验和模拟数据中提取见解，因此对于面临未知因素和其他挑战的科学家来说，迁移学习是一种很有前途的工具。
关于现场理论和多体问题的讲座
I.渐近条件。约束状态67 II。还原技术和应用75 i i。分散关系和ZL 2分析的推导。。。。76 iv。结果和限制的可能原因82 V.分散关系的物理解释。宏观因果关系86 VI。戴森的定理。高能行为90
选拔过程测试的范围、主题和参考书目
2.1 算法复杂性和渐近符号 2.2 排序和选择算法 2.3 图问题算法：广度优先和深度优先搜索及其应用（连通和强连通分量、拓扑排序等）、最小生成树、最短路径 2.4 NP 完全性 2.5 有限自动机和正则表达式
![arXiv:2003.01645v1 [gr-qc] 2020 年 3 月 3 日](/simg/7\7770281558b645fea05b99b14d9e39eba3b25de5.webp)
arXiv:2003.01645v1 [gr-qc] 2020 年 3 月 3 日
无论坍缩物体的质量、电荷和角动量是多少，坍缩的最终状态仅由物体的质量、电荷和角动量来表征。由于黑洞会向渐近观察者隐藏经典信息，所以这仍然是可以接受的。然而，它在半经典背景下的影响却令人担忧，并引起了所谓的信息丢失悖论。[4] 首次研究了经典黑洞背景中量子场的散射。结果表明，在 I − 处制备的初始真空状态将在黑洞几何中演化为未来零无穷大 I + 处的热状态。因此，存在非幺正演化和信息丢失。我们可以在坍缩过程的背景下想象这一点，该过程提供经典背景和在 I − 处在真空中制备的量子态。 I + 处的外态是热态，这假设意味着黑洞正在发射热辐射，这会导致其质量、角动量等减少，并最终导致其完全蒸发。因此，作为坍缩和随后蒸发的最终状态，人们在 I + 处发现黑洞奇点和热辐射。有关坍缩物质的信息丢失了。无毛发猜想在这里的作用是，热态仅由稳态黑洞的非平凡毛发来表征。因此，一种可能的解决办法可能是如 [ 5 ] 中所建议的，黑洞上存在更多的毛发。众所周知，黑洞的质量、角动量和电荷是与规范对称性相关的守恒电荷，当存在边界时，规范对称性就会变成真正的对称性。因此，人们可以通过搜索大于度量等距群的对称性群来寻找毛发。零无穷处渐近平坦时空的例子 [ 6 – 8 ]、渐近局部反德西特时空的例子 [ 9 ]，以及对近“视界”对称性的探索 [ 10 – 12 ] 告诉我们，情况确实如此。[ 5 ] 中的提议完全源于零无穷处渐近平坦时空的经验，探索了黑洞视界的对称性。对于 I + ( I − )，对称群（定义为保持度量上的衰减条件的微分同胚）变为无限维，即所谓的 BMS + ( BMS − )，它是超平移的无限维阿贝尔群与 Lorentz 群（或其推广，即 Witt 代数的两个副本 [ 13 ] 或球面上的光滑微分同胚代数 [ 14 , 15 ]）的半直积。尽管黑洞视界与 I + 或 I − 相似，但由于零生成器的非亲和性，尤其是在非极值情况下，该群可能无法实现为对称性。然而，超平移的李群理想却是保持基本视界结构的对称性。超平移黑洞可能有两种含义。它可能是近视界超平移 [ 5 ]，也可能是作用于全局黑洞解的 I + 和 I − 处的渐近超平移 [ 16 , 17 ]。这两个概念是否是同一个概念还远未可知，正是因为近视界超平移生成器在本体中的扩展可能与 I − 处的超平移生成器不匹配。在这里，我们将
流形上量子态的解析性质
本研究的主要目的是调查经典相空间的凯勒几何如何影响从几何量化获得的量子希尔伯特空间的量子信息方面，反之亦然。我们以一种特殊的方式用量子线束将状态与两个积分凯勒流形乘积的子集关联起来。我们证明了当子集是乘积的有限并集时，以这种方式关联的状态是可分离的。我们给出了希尔伯特空间 H 0 ( M 1 , L ⊗ N 1 ) ⊗ H 0 ( M 2 , L ⊗ N 2 ) 上所有纯态平均熵的渐近结果，其中 H 0 ( M j , L ⊗ N j ) 是紧致复流形 M j 上厄米充足线束 L j 的 N 次张量幂的全纯截面空间。这个渐近表达式的系数捕捉了流形的某些拓扑和几何性质。在另一个与量子计算相关的项目中，我们为群 U 3 n ( Z [ 1
连续空间中定向聚合物的定位
摘要。本文的首要目标是给出 Mukherjee-Varadhan 拓扑的新度量化，该拓扑最近被引入作为欧几里得空间中概率测度空间的平移不变紧化。这种新的度量化使我们能够实现第二个目标，即将 Bates 和 Chatterjee 最近关于离散定向聚合物端点分布局部化的计划扩展到基于欧几里得空间中一般随机游动的聚合物。按照他们的策略，我们研究了端点分布更新图的渐近行为，并研究了满足变分原理的分布不动点集。我们表明，当且仅当系统处于高温状态时，集中在零测度上的分布才是该集合中的唯一元素。这使我们能够证明渐近聚类（渐近纯原子性性质的自然连续类似物）在低温状态下成立，并且当且仅当系统处于低温状态时，端点分布才在几何上局部化并具有正密度。
股票市场与经济指标之间的关系：来自新加坡和香港的证据
零：单位根（假设单个单位根过程） Im、Pesaran 和 Shin W-stat 1.68398 0.9539 5 204 ADF – Fisher 卡方 6.17265 0.8006 5 204 PP – Fisher 卡方 4.28539 0.9336 5 216 ** Fisher 检验的概率是使用渐近卡方计算的
无辅助量子位的多对数深度控制非门
受控操作是量子算法的基本组成部分。将 n 个控制非门 (C n (X)) 分解为任意单量子比特和 CNOT 门是一项重要但并非易事的任务。本研究引入的 C n (X) 电路在渐近和非渐近范围内的表现优于以前的方法。提出了三种不同的分解：一种是使用一个借用的辅助量子比特的精确分解，电路深度为 ΘðlogðnÞ3Þ，一种没有辅助量子比特的近似分解，电路深度为 OðlogðnÞ3logð1=ϵÞÞ，以及一种具有可调深度电路的精确分解，该电路的深度随着可用辅助量子比特的数量 m ≤ n 而减少，即 Oðlogðn=bm=2cÞ3+logðbm=2cÞÞ。由此产生的指数加速可能会对容错量子计算产生重大影响，因为它可以改善无数量子算法的复杂性，应用范围从量子化学到物理学、金融和量子机器学习。
关于数据结构和近似算法的算法进度
在大数据制度中，计算机系统和算法必须处理大量数据，使许多传统的精确算法太昂贵了。为了解决此问题，研究人员已经开发了近似算法，这些算法可以在运行时和数据结构的渐近改进方面进行一些准确性，这些精度可以有效地存储并回答有关数据集的多个查询。这自然会导致这个问题，多年来近似算法和数据结构如何改善？在这里，我们提供了一些有关此问题的见解，研究了算法和数据结构的趋势，速度和准确性之间的权衡或特定数据结构操作的运行时间之间的权衡以及特定的感兴趣问题。我们的分析基于大约300个近似算法和大约250个数据结构的数据集。对于这两个领域，我们都发现，即使到今天，研究仍然相当活跃，即使数据结构的显着或渐近增长在下降缓慢。改进也是相当异质的 - 有些问题看到了很多工作和改进，而另一些则没有看到太大的进步。此外，具有精确和近似算法的问题，约为1