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引力中的非等距量子误差修正
本次演讲的目的是在黑洞蒸发的玩具模型中解释引力如何解决这个问题，并设法将半经典状态（来自较大的空间）编码到较小的微观空间中。半经典状态是内部的有效场论激发，而微观状态是黑洞微观状态。
基于视觉注意模型和等距戒指形状上下文特征
摘要阿尔茨海默氏病（AD）是由脑细胞快速变性引起的一种不可逆的神经退行性疾病。越来越多的研究人员专注于有效，准确的AD诊断方法。在本文中，提出了一种通过从结构磁共振成像（SMRI）的显着性图中提取相等距离的环形上下文特征来识别AD的方法。对阿尔茨海默氏病神经影像倡议（ADNI）数据集的薄层MR图像的实验结果表明，我们的方法有助于提高识别脑部疾病的性能。特别是，AD与CN的分类精度为94.83％，AD对MCI的分类精度分别为98.31％，MCI与CN分别为85.77％。同时，对开放访问系列成像研究的实验数据集和临床收集的厚层MR图像验证了该方法的分类性能。结果表明，该方法在临床应用中可能具有更高的应用值，而AD与CN相比，分类精度分别为96.56％和98.18％。与基于灰色含量（GM）密度，皮质厚度和海马体积的方法相比，我们的方法达到了AD（或MCI）和CN分类的较高精度。
等距为祖先条件，在灵长类动物中呼唤和歌曲
图2 t k和r k k发行，用于歌曲和呼叫。（a）每种人声类型的t k的概率密度函数。（b）每种人声类型的节奏比（R K）的概率密度函数。r k分布的本地最大值为：广告歌曲的0.331、0.487和0.688； 0.347、0.482和0.680用于粘合歌曲；领土歌曲的0.339、0.478和0.682；歌曲咆哮的0.444和0.349；警报轰鸣声0.471；和0.497鸣叫。（c）BARPLOT，显示了室内（实心条）和off-Integer（条纹条形）比率的平均标准化R K的发生范围。* p <0.05;经验分布与小整数节律类别之间具有统计学意义的匹配。
来自非等距映射和德西特张量网络的重叠量子比特
从更基本的量子引力理论中产生局部有效理论，该理论似乎具有更少的自由度，这是理论物理学的一个主要难题。解决该问题的最新方法是考虑与这些理论相关的希尔伯特空间映射的一般特征。在这项工作中，我们从这种非等距映射构建了近似局部可观测量或重叠量子比特。我们表明，有效理论中的局部过程可以用具有更少自由度的量子系统来欺骗，与实际局部性的偏差可以识别为量子引力的特征。举一个具体的例子，我们构建了两个德西特时空的张量网络模型，展示了指数扩展和局部物理如何在崩溃之前被欺骗很长一段时间。我们的结果强调了重叠量子比特、希尔伯特空间维度验证、黑洞中的自由度计数、全息术和量子引力中的近似局部性之间的联系。
等距最大强度训练后的皮质肌肉相干性和运动控制适应
摘要：力量训练（ST）诱导皮质肌肉肌肉适应，从而增强强度。ST改变了激动剂和拮抗肌肉的激活，该激动剂改变了运动控制，即力量产生稳定性和准确性。这项研究通过定量对皮层肌肉相干性（CMC）和绝对（AE）和力的误差（VE）进行定量，评估了皮质肌肉沟通和运动控制的改变，并在3周的最大强度训练（MST）干预过程中，特定地设计了型号的误差（VE）。用脑电图，肌电图和扭矩记录进行评估，在训练启动后1周进行了训练，然后进行了训练。对最大自愿等轴测收缩（MVIC），次最大扭矩产生，AE和VE，肌肉激活，肌肉激活以及CMC次级收缩期间的CMC变化的最大训练效果进行了评估。在整个培训完成期间，MVIC显着增加。对于次最大收缩，激动剂肌肉激活仅在初始扭矩水平时随时间降低，而拮抗剂肌肉激活，AE和VE随着时间的流逝，每个扭矩水平都会降低。cmc仍然没有MST的改变。我们的结果表明，训练后1周，神经生理适应很明显。然而，CMC仍然没有MST的改变，这表明中央运动适应可能需要更长的时间才能翻译成CMC改变。
芯纱对电活性聚合物涂层纱线执行器线性驱动的影响
智能纺织品将传统纺织品的特点与智能材料（如机电活性聚合物）的良好特性相结合，从而形成纺织品执行器。纺织品执行器由单个纱线执行器组成，因此了解它们的电化学机械行为非常重要。在此，本研究调查了构成纱线执行器核心的商用纱线的固有结构和机械特性对基于导电聚合物的纱线执行器的线性驱动的影响。商用纱线涂有聚（3,4-乙烯二氧噻吩）-聚（苯乙烯磺酸盐）（PEDOT：PSS）以使其具有导电性。然后在受控条件下将提供机电驱动的聚吡咯 (PPy) 电聚合在纱线表面上。在等渗和等距条件下，在水性电解质中研究了纱线执行器的线性驱动。纱线执行器产生高达 0.99% 的等渗应变和 95 mN 的等距力。本研究实现的等距应变比之前报道的纱线致动器高出十倍和三倍以上。等距驱动力比我们之前的结果增加了近 11 倍。最后，引入了一个定性机械模型来描述纱线致动器的驱动行为。纱线致动器产生的应变和力使它们成为可穿戴致动器技术的有希望的候选者。
核范数中降维的界限
对于 p ≥ 1，令 ℓ p 表示具有有限 p 阶范数的实值序列 x ∈ RN 的空间 ∥ x ∥ p = ( ∑ i | xi | p ) 1/ p 。对于任何 n ≥ 1 和任何 x 1 , ... , xn ∈ ℓ 2，存在 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2 ，使得对于所有 i , j ∈{ 1, ... , n } ，∥ xi − xj ∥ 2 = ∥ yi − yj ∥ 2 。这直接源于希尔伯特空间的任何 n 维子空间都与 ℓ n 2 等距。事实上，甚至存在这样的 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2通过考虑 n − 1 个向量 x 2 − x 1 , ... , xn − x 1 ，我们可以得到 ℓ n − 1 2 中的任意 n 个点都可以等距嵌入到 ℓ n − 1 2 中。通过考虑 n 点集 { 0, e 1 , ... , en − 1 } ⊆ R n − 1 ，其中 ei 是第 i 个标准基向量，不难看出维度 n − 1 是等距嵌入的最佳维度。Johnson-Lindenstrauss 引理 [JL84] 建立了一个惊人的事实，即如果我们允许少量误差 δ > 0 ，那么更好的“降维”是可能的。也就是说，对于任何 n ≥ 1 ，任何点 x 1 , ... , en − 1 } , xn ∈ ℓ 2 , 且任意 0 < δ < 1 , 存在 n 个点 y 1 , ... , yn ∈ ℓ d 2 , d = O ( δ − 2 log n ) , 并且对于所有的 i , j ∈{ 1, ... , n } ,
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。