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World File Search System特征向量
非线性对变形的Jaynes – Cummings模型的浆果相和热纠缠的影响
摘要。变形Jaynes – Cummings模型（JCM）在量子光学元件中具有物理重要性。因此，我们研究了非线性JCM，包括强度依赖性耦合常数和额外的KERR项。在温度t处，假定腔体在热平衡中，并具有热储存液。使用封闭的代数的发电机在限制情况下还原为SU（1，1）和Heisenberg – Weyl代数，并考虑总兴奋数为运动常数，Hilbert Space的总Hilbert Space分解为两个子空间。因此获得了特征值和相应的特征向量。我们得出了热密度矩阵，并使用消极措施分析了实现和热纠缠。此外，我们研究了非线性原子 - 场系统的浆果相，并探讨了非线性对量子相变（QPT）点和纠缠的影响。发现变形参数可以强烈影响实现，负性和QPT点。
通过 KPI 参考 INSULAE 项目中的岛屿定义
世界上大多数孤立的电力系统都面临着类似的问题，即脆弱性和高度依赖外部资源来发电。为了解决这些问题，智能电网解决方案和可再生能源的整合有所增加，尽管有必要了解它们的具体特征，以便为每种情况选择最佳解决方案。因此，作为 INSULAE 项目的总体目标，投资规划工具 IPT 的开发正在进行中。本文介绍了为参考岛集开发的特征化方法，以及它将如何帮助利用开发的 IPT。为此，根据关键绩效指标 (KPI) 的选择定义了特征向量。并且，参考岛是通过分析从欧盟岛屿收集的 KPI 数据并考虑到形成的向量而获得的。新岛屿与参考岛屿的联系有助于为新岛屿提供对其投资计划可能性空间的评估，目的是考虑到已经评估的示范，制定脱碳计划。
项目：两年制物理学硕士
复变量函数。简要回顾荣誉课程大纲所包含的主题：解析函数、柯西-黎曼方程、复平面积分、柯西定理、柯西积分公式。刘维尔定理。莫雷特拉定理。泰勒和罗朗展开式的证明。奇点及其分类。分支点和分支割线。黎曼单。留数定理。留数定理在定积分求值和无穷级数求和中的应用。（11 讲）线性向量空间、子空间、基和维数、向量的线性独立性和正交性、格拉姆-施密特正交化程序。线性算子。矩阵表示。矩阵代数。特殊矩阵。矩阵的秩。初等变换。初等矩阵。等价矩阵。线性方程的解。线性变换。基的变换。矩阵的特征值和特征向量。凯莱-哈密尔顿定理。矩阵的对角化。双线性和二次型。主轴变换。（9 讲）
非马克维亚量子特殊点
例外点（EPS）是非富特运算符和特征向量融合的非热门运营商的奇异性。由于其非炎性性质，最近已将开放量子系统作为EP测试台探索。但是，大多数研究都集中在马尔可夫的极限上，从而在理解非马克维亚政权中的EP方面存在差距。这项工作通过提出一个基于两个数值确切的非马克维亚动力学描述的通用框架来解决这一差距：运动的伪模（PMEOM）和运动层次方程（HEOM）。PMEOM由于其lindblad型结构而特别有用，与马尔可夫制度的先前研究保持一致，同时提供了对ep含量的更深入的见解。该框架通过辅助自由度结合了非马克维亚的效果，从而能够发现马尔可夫政权无法访问的其他或高阶EPS。我们使用自旋 - 玻色子模型和线性骨系统演示了这种方法的实用性。
Div> Dylan Durieux和Willi-Hans Steeb*旋转相干状态，贝尔国家，旋转汉密尔顿操作员，纠缠，husimi分布，不确定性相关
Bell状态[1-7]，Dicke状态[6，8，9]和自旋相干状态[10-23]在量子计算中起着核心作用。钟状状态是完全纠缠的，而在Quanth中，旋转相干状态（也称为原子共同植物Blochochcoherentstates）却是“大多数clas-Sical-sical State”。旋转汉密尔顿经营者，该操作员承认钟声是钟声，而迪克则是特征向量。我们还展示了如何从ℂ2和kronecker产品中的自旋相干状态构建钟状状态。比较了这些状态的纠缠量。对Husimi分布进行了评估和讨论。得出了钟形状态和旋转相干状态之间的距离，并表明距离不能为0。旋转矩阵s 1和s 2的不确定性关系，贝尔状态和旋转相干状态被得出和组合。此外，我们看一下钟状态和旋转相干状态的铃铛不等式。我们发现自旋相干指出，根据参数值可能会违反铃铛不等式。用自旋矩阵和旋转的雷利矩阵表示钟形矩阵
CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。
![arxiv：2308.10183v1 [Quant-ph] 2023年8月20日](/simg/d\de8ecfdce24dc123a9a4c15fbac2e5594ff0b287.webp)
arxiv：2308.10183v1 [Quant-ph] 2023年8月20日
研究了开放量子系统中具有一般参数的动态图的耗散量子渔民信息（DQFI），可以将其视为Liouville空间中量子渔民信息（QFI）的类似物。我们首先在liouville空间中得出了一般的耗散发生器，并根据其分解形式，发现DQFI源自两个部分。一个是Liouvillian Supermatrix对估计参数的特征值的依赖性，该参数显示了线性依赖性。另一个是特征向量与估计参数的变化。这一部分和时间之间的关系呈现出丰富的特征，包括谐波振荡，纯指数增益和衰减以及指数增益和振荡类型的衰减，这些振动类型特别依赖于Liouville Spec-Trum的性质。这与传统发电机的形成鲜明对比，在传统发生器的情况下，仅看到振荡依赖性。此外，我们通过玩具模型来说明理论：带有自旋流噪声的两级系统。尤其是通过使用DQFI，我们证明了在liouvillian的特殊点上无法获得特殊估计精度。
张量主成分分析的经典算法和量子算法
N 。那么，从理论上讲，当λ远大于 N (1 − p ) / 2 [ 2 , 3 ] 时，可以恢复信息。然而，尚无已知的多项式时间算法能够达到这一性能。相反，最著名的两种算法是谱算法和平方和算法。谱算法最早在参考文献 [ 2 ] 中提出。其中，由 T 0 形成一个矩阵（如果 p 为偶数，则矩阵为 N p/ 2 × N p/ 2 ，其元素由 T 0 的元素给出），并且该矩阵的主特征向量用于确定 v sig 。对于偶数 p ，此方法适用于远大于 N − p/ 4 的λ ，并且推测它的变体对奇数 p 具有类似的效果。基于平方和的方法也具有与谱方法类似的效果。针对该问题，平方和法 [ 4 , 5 ] 产生了一系列算法 [ 6 , 7 ]，这些算法可以在小于 N − p/ 4 的 λ 下进行恢复，但运行时间和空间成本在 polylog( N ) N − p/ 4 /λ 中呈指数增长。在参考文献 [ 1 ] 中，展示了一系列具有类似性能的谱算法。
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。