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World File Search System粒子碰撞
星期六 2025-02-01 (1/15)
DMARCaroni：DMARC 报告发送后会去哪里？使用 GCC 推送 Sega Dreamcast 使用嵌入式 Swift 将其闪现至死 15:15 SIP 系统中的 OAuth 身份验证和身份验证 [重新安排] 从粒子碰撞到物理结果：CERN 的 EOS 开放存储
IBM欢迎CERN作为IBM量子网络中的新枢纽
到目前为止，科学家一直在使用经典的机器学习技术来分析粒子探测器捕获的原始数据，并自动选择最佳候选事件。，但我们认为通过用量子来增强机器学习，我们可以大大改善这一筛选过程。尤其是，比指数级的Qubit Hilbert空间，量子计算机应该能够比传统的，经典的机器学习算法更有效，准确地捕获粒子碰撞数据集中的量子相关性。这种能力应导致对实验的更好解释。
信息的物理性质
8补充135 8.1热力学的形式结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。135 8.2中心极限定理和较大的偏差。。。。。。。。。。。。。。。。136 8.3数字，单词和动物信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。139 8.4大脑模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。142 8.5应用信息原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。143 8.6探索或开发 - 指数策略。。。。。。。。。。。。。。145 8.7粒子碰撞中的记忆效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。147 8.8贝克地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。148 8.9多维重新归一化组。。。。。。。。。。。。。。。。152 8.10布朗运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。155 8.11在多维情况下的波动关系。。。。。。。。。。。。158 8.12量子波动和热噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。160 8.13量子热化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。162
人与事物
作为一名物理学家，他很深，刻薄且高度数学。他在严格理论中的工作保持着与现实的接触，建立了公理场理论的抽象与基本粒子碰撞的描述之间的桥梁。在几篇基本论文中，他建立了在质子蛋白和proton-proton和pro ton-antiproton碰撞中使用分散关系所需的分析性能，这是使用Asymp Totic定理的出发点，以最大程度地生长粒子 - 粒子和particle和particle-particle和par- ticle-ticle-tile-ticle-antiparticle碰撞。他将这些结果倾向于生产反应。最近在ISR中使用抗质子和SPS提供了这些结果的壮观实验证明。其他工作为扰动重新归一化理论做出了重要贡献。
高能碰撞中带电轨迹寻找的量子路径
在高能粒子碰撞中，带电轨迹查找是一项复杂而又至关重要的工作。我们提出了一种量子算法，特别是量子模板匹配，以提高轨迹查找的准确性和效率。通过引入数据寄存器并利用新颖的 oracle 结构来抽象量子振幅放大例程，可以将数据解析到电路并与命中模式模板匹配，而无需事先了解输入数据。此外，我们解决了命中数据缺失带来的挑战，证明了量子模板匹配算法能够从命中数据缺失的命中模式中成功识别带电粒子轨迹。因此，我们的研究结果提出了适合实际应用的量子方法，并强调了量子计算在对撞机物理学中的潜力。
Elaine Petro 教授分子离子的多尺度建模......
Elaine Petro 教授 康奈尔大学 分子离子束和束表面相互作用的多尺度建模 电喷雾离子源是卫星推进、生化分析和各种表面处理行业领域的使能技术。这些应用推动了对扩展离子束的物理和粒子碰撞的化学的更深入了解。电喷雾离子羽流对最先进的等离子体建模技术提出了挑战，因为关键过程发生的长度和时间尺度范围很广（即纳米级发射点和厘米级操作体积）。伴随着这些空间梯度的是离子和中性群体中的大密度和速度梯度。此外，电喷雾羽流是具有非麦克斯韦分布的非中性等离子体。我们介绍了最先进的分子离子羽流动力学和化学数值模型，这些模型对于探索设计变量、了解操作条件和提高性能必不可少。除了卫星推进中的应用外，我们还将讨论在其他相关领域利用这些离子源的机会。
闪电作为替代能源-IJRPR
闪电是在云中启动的，而不仅仅是任何云。它们通常是巨大的，高度约为5 - 12公里甚至更高，宽度为5 - 10公里（Dehn，2014； Uman，2008）。这些云是由于电荷分离而导致的，后者在粒子碰撞期间在云中非常高的湍流下发生。这会导致相反的电荷颗粒分离，导致云中的电势很高，范围从10mV到100mV，甚至最高为200mV，具体取决于云。然后将该潜力放到地面或其他带电的尸体中，其中可能包括；到同一云中其他相对带电的区域（内部云），另一个云（云层）或空气（云到空气）的相对充满电的区域。放电过程是闪电的诞生。因此，闪电是从带电云引发的相对充满电的物体之间带电颗粒的大规模静电排放。（AFA＆Kelvin，2013; Akinyemi等，2014; Betz等，2009; Dwyer＆Uman，2014;Horváth，2006; Lucas，2001; Rakov＆Uman，2003; Uman，2003; Uman，2008）
粒子轨迹重建的混合量子经典图形神经网络
摘要将升级欧洲核研究组织（CERN）的大型强生对撞机（LHC），以进一步提高粒子碰撞（发光度）的瞬时速率，并成为高光度LHC（HL-LHC）。这种发光度的增加将显着增加与检测器相互作用的颗粒数量。颗粒与检测器的相互作用称为“命中”。HL-LHC将产生更多的检测器命中，这将通过使用重建算法来确定这些命中的粒子轨迹构成组合挑战。这项工作探讨了将新颖的图神经网络模型转换的可能性，该模型可以最佳地考虑到跟踪探测器数据的稀疏性质及其复杂的几何形状，并将其带入混合量子古典图神经网络，该图从使用各种量子层中受益。我们表明，这种混合模型可以执行类似于经典方法。此外，我们还探索具有不同表达能力和纠缠能力的参数化量子电路（PQC），并比较其训练性能以量化预期收益。这些结果可用于构建未来的路线图，以进一步开发基于电路的混合量子古典图神经网络。