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![arXiv:2111.13218v2 [quant-ph] 2022 年 12 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99955b53a2371ca68409f58952f3b9fba3f036dc.webp)
arXiv:2111.13218v2 [quant-ph] 2022 年 12 月 10 日
量子计算机有望比传统计算机实现显著的加速。然而，识别出实现这些加速的固有量子特性却是一项挑战。在连续变量设置中——实现通用、可扩展和容错量子计算的有前途的范例——语境性和维格纳负性被视为两种截然不同的资源。在这里，我们表明它们实际上是连续变量量子计算的标准模型的等价物。虽然我们的结果为量子加速提供了连续变量资源的统一图景，但它们也为连续变量语境性的实际演示铺平了道路，并阐明了负概率在量子力学相空间描述中的重要性。
将石墨烯转变为非交易的实验室
编辑器：A。林瓦尔德（A. Ringwald）最近显示，考虑到石墨烯格子的颗粒状结构，其准粒子的类似狄拉克（Dirac）的动力学可抵抗最低的能量近似值。这可以用新的相空间变量（（⃗，⃗）来描述，该变量享有广义的海森伯格代数。在这封信中，我们添加到图片中的重要情况下，对此，其中[𝑋𝑖，𝑋] = i 𝜃𝑖𝑗，我们发现lattice间隔是lattice spacing。我们通过提供通用配方和可能的特定运动设置，用于实际实现这种方法，以在石墨烯上的桌面模拟实验中检验非交通理论。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。
在量子耗散动力学中加强物理约束
量子传输3、DNA中的质子隧穿4和光合作用系统中的能量传递。5作为多体问题，由于希尔伯特空间维数呈指数增长且环境自由度数量巨大，开放量子系统的精确表征并不可行。然而，通过追踪环境自由度TrE（$）或在经典相空间内处理环境6和/或系统，该问题变得更容易处理。7,8为了研究开放量子系统，迄今为止已开发出多种方法，从完全经典的9,10到完全量子方法。11 – 18虽然每一种方法都取得了成功，但它们受到许多限制的阻碍，例如无法考虑量子效应，或者由于稳定性约束需要采用非常小的离散化步骤而需要大量计算资源。此外，环境影响的综合集成，特别是在高度非马尔可夫场景中，对计算开销有很大影响。
利用量子加扰改进计量学
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
利用量子加扰改进计量学 - NSF-PAR
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
神经情绪阶段的深度学习分类...
摘要 — 在本研究中，提出了一种新的情绪复杂性标记，用于对情感视频片段引起的离散情绪进行分类。将主成分分析 (PCA) 应用于从 6 秒的短情绪 EEG 段中提取的全波段特定相空间轨迹矩阵 (PSTM)，然后使用第一个主成分来测量局部神经元复杂性的水平。同时，估计左右半球之间的相位锁定值 (PLV)，以观察局部神经元复杂性估计相对于区域神经皮层连接测量在聚类九种离散情绪（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、娱乐、惊讶、兴奋、平静、厌恶）方面的优越性，方法是使用长短期记忆网络作为深度学习应用。