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1个超临界二氧化碳周期的质量优化...
图。1。实验驱动的工作流程。（1）使用单轴激光加热系统在空气动力学悬浮的HFO 2样本上使用单轴激光加热系统在较宽的温度范围内测量实验高能量X射线和中子衍射模式。（2）基于群集的主动学习可以在广泛的相空间进行探索（3）迭代训练和拟合方法提供了反馈（2）。
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
逻辑熵——专题
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
利用迭代正则化流进行相空间均匀数据选择
计算和实验能力的提高正在迅速增加日常生成的科学数据量。在受内存和计算强度限制的应用中，过大的数据集可能会阻碍科学发现，因此数据缩减成为数据驱动方法的关键组成部分。数据集在两个方向上增长：数据点的数量和维数。降维通常旨在在低维空间中描述每个数据样本，而这里的重点是减少数据点的数量。提出了一种选择数据点的策略，使它们均匀地跨越数据的相空间。所提出的算法依赖于估计数据的概率图并使用它来构建接受概率。当仅使用数据集的一小部分来构建概率图时，使用迭代方法来准确估计稀有数据点的概率。不是对相空间进行分组来估计概率图，而是用正则化流来近似其函数形式。因此，该方法自然可以扩展到高维数据集。所提出的框架被证明是在拥有大量数据时实现数据高效机器学习的可行途径。
彼得·肖尔如何改变物理学
这些物体 [量子自动机] 可能向我们展示具有极不寻常特征的确定性过程的数学模型。其中一个原因是量子相空间比经典空间大得多：经典空间有 N 个离散级，允许它们叠加的量子系统将有 c N 个普朗克单元。在两个经典系统的联合中，它们的大小 N 1 和 N 2 相乘，但在量子情况下，我们有 c N1+N2 。
Kapitel 2第二量化简介
现在，我们转向处理量子N粒子系统的不同方法。，而不是首先用两个规范上的构造理论构建经典的场理论，这些场量正在量化第二步，我们现在进行了不同。我们将从玻色子（Fermions）的情况下对许多颗粒的状态的量子机械描述开始。然后，我们基于引入创意和歼灭操作员的引入，转换为量化相当微不足道的职业编号表示。该方案将在第3章中实现Fermions和Bosons。，但在此之前，考虑经典粒子极限的类似多体问题并执行“相空间中的第二个量化”是非常具有启发性的。这是通过引入归功于Klimontovich，CF的微观相空间密度来实现的。等式。 （2.13）以下。 我们将观察到，该数量遵守一个完全类似于将在SEC中得出的费米和玻色子的运动算子的运动方程式的运动方程。 5.2。 这允许对第二个量化的常见统计概念有宝贵的见解。等式。（2.13）以下。我们将观察到，该数量遵守一个完全类似于将在SEC中得出的费米和玻色子的运动算子的运动方程式的运动方程。5.2。这允许对第二个量化的常见统计概念有宝贵的见解。
学习连续变量系统的量子态
引言：量子态断层扫描是量子信息学中的一项基本任务，旨在根据实验数据构建未知量子态的经典描述。量子态断层扫描的一个关键问题是：构建一个估计量的经典描述所需的最小样本数（未知状态的副本）是多少，该估计量的迹线距离与真实状态的迹线距离极有可能为 ε 接近？虽然这个问题已经在 qudit 系统中得到了广泛的解决，但对于连续变量 (CV) 系统 [1-3]，例如以无限维希尔伯特空间为特征的玻色子和量子光学系统，这是一个悬而未决的问题。关于 CV 系统量子态断层扫描的文献主要依赖于相空间近似 [4-7]，而相空间近似——至关重要的是——没有提供关于迹线距离（这是量子态之间距离最有意义的概念 [8、9]）的任何严格性能保证。鉴于量子光学平台（以 CV 系统为例）在量子计算、通信和计量等量子技术中发挥的关键作用，文献中的这一空白尤其令人惊讶。我们的工作填补了这一空白，从轨迹距离的角度对 CV 系统的量子态断层扫描进行了详尽的分析。我们分析了三类状态的断层扫描：
非高斯量子关联及其应用
量子力学是当今我们见证的重大技术发展的核心。世界各地正在做出巨大努力，以充分发挥这些新技术的潜力。这些努力主要集中在量子计算和通信协议的实现上，在高精度计量方面，我们期待着而且已经取得了很大进展。由于其对退相干具有很强的稳定性，光的量子态为实现这些量子技术提供了一个强大的候选平台。此外，该平台具有良好的可扩展性，因为它可以在室温下操作，并且与现有的通信技术兼容。量子光学系统与任何玻色子系统一样，可以用两种互补的方式描述 [1]。一方面是离散变量方法，主要关注光子数量作为相关可观测量。这种方法具有广泛的适用性，因为它为量子信息提供了一种自然的编码，每个光子编码一个量子比特的状态。然而，这种编码极易受到光路中光子丢失的影响，这是光学设备中最常见的问题来源，并且还存在难以确定性地生成单光子的问题。另一方面，还有连续变量方法，其中相关的可观测量是电磁场模式的实部和虚部，称为场正交。这种方法可以确定性地生成多达一百万种模式的巨大纠缠态[ 2 ]，这为量子信息处理提供了独特的场所。连续变量框架允许在有限维相空间内描述无限维系统，该相空间是系统模式数量的两倍。这种描述是用准概率分布 [1] 来提供的，类似于统计集合的经典描述。在准概率分布家族中，值得注意的是维格纳函数。由于海森堡不确定性原理禁止同时测量振幅和相位正交，维格纳函数可以达到负值。尽管如此，它还是最接近经典的概率描述，因为它是状态的唯一相空间表示，它被归一化并边缘化为相应正交测量结果的概率密度。维格纳函数是区分高斯状态和非高斯状态的重要工具 [1]。根据定义，高斯状态是可以在相空间中用高斯维格纳函数描述的状态。这些状态可以用当前技术以确定性的方式生成和进一步操纵。特别是上面提到的大型多模纠缠态就属于这一家族。然而，最奇特的量子特征，如维格纳负性，是在非高斯态中发现的。我们正是需要这些奇特的特征，如维格纳函数中的负性[ 3 ]和非高斯纠缠[ 4 ]来实现无法用经典资源有效模拟的量子协议。在[ 4 ]中，我们证明了用经典设备模拟这种光学采样问题的复杂性在输入状态的非高斯性中呈指数增长，通过其恒星等级来衡量[ 5 ]。此外，我们提供了一种有效的算法来模拟可以通过移相器和分束器（被动线性光学）分离的状态的采样。换句话说，这个结果相当于说，为了得到一个难以用经典方法模拟的采样问题，状态应该在每个模式基础上表现出纠缠，因为否则
时空量子和具有动态叶面的经典力学
经典物理学的常规相空间对空间和时间的处理方式有所不同，这种差异将导致现场理论和量子力学（QM）。在本文中，通过两个主要扩展可以增强相空间。首先，我们将Legendre转换的时间选择提升为动态变量。第二，我们将物质字段的泊松支架扩展到时空对称形式。随后的“时空空间”用于获得相对论场理论的汉密尔顿方程的明确协变版本。然后提出了形式主义的类似规范的量化，其中田地满足时空的换向关系，而叶面是量子。在这种方法中，经典的行动还促进了运营商，并通过其在物质 - 遗传分区中的不可分割性保留了明确的协方差。在新的非CASAL框架之间建立对应关系的问题（在不同时间是独立的字段）和传统的QM通过将空间类似相关器的概括性化为时空来解决。在这种概括中，哈密顿量被动作和常规颗粒取代，而被壳颗粒取代。量化叶面时，与页面和摇动机制相比，通过对叶状本征的条件来恢复上一个地图。我们还提供了对应关系的解释，其中给定理论的因果结构是从系统与环境之间的量子相关性出现的。这个想法适用于通用量子系统，并允许人们将密度矩阵推广到包含时空中相关器信息的操作员。
土壤有机碳和矿物相关有机物中氮稳定的机制 - 相关的见解，从相位空间中进行建模
摘要。了解土壤中植物来源的碳（C）和氮（N）转化和稳定的机制对于预测土壤气候变化的土壤能力并支持其他土壤功能是基础。植物残基和颗粒有机含量（POM）的分解有助于在土壤中形成与矿物相关（平均更稳定）有机物（MAOM）的形成。mAOM是由溶解有机物（离体途径）或微生物坏死和生物产物（体内途径）与矿物质和金属胶体的结合形成的。这两种土壤有机物（SOM）稳定途径中的哪一个更为重要，在哪些条件下是一个开放的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的诊断模型，以描述MAOM中的C和N动力学，这是残基和POM分解动力学的函数。专注于土壤阶层之间的关系（即在相空间中进行建模），而不是时间传播可以隔离稳定的基本过程。使用此诊断模型与36项研究的数据库结合使用，其中残基C和N被跟踪到POM和MAOM中，我们发现MAOM预先由Microbes De-Necromass促进，由Microbes De-Necromass推动，由Microbes de-Relembobes de-Ros-Ros-Ros-Coles coless colembles和POM。在黏土土壤中，该体内途径的相关性较高，但在富含C的土壤中和N量添加的残基中较低。总的来说，我们在相空间中的新型建模被证明是对土壤C动力学的机械研究的合理诊断工具，并支持了当前对Micro-