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World File Search System跟踪距离
平滑和优化最大相对熵
事实证明，对于平滑的最大相对熵，并没有一个统一的定义；不同的作者有时会选择不同的距离概念来进行平滑，这会导致 (3.2) 中集合 B ε ( ρ ) 的不同选择。此外，算子 ξ 有时不仅可以在密度算子上取值，还可以在次归一化密度算子上取值，在这种情况下，最大相对熵的定义会以最直接的方式扩展以适应此类算子。然而，通常情况下，定义平滑的最大相对熵的距离概念要么基于迹距离，要么基于保真函数。通过 Fuchs-van de Graaf 不等式，可以发现，由此得出的平滑最大相对熵的定义大致等价，而且在定性意义上也非常相似。为了具体起见，我们将根据跟踪距离来定义平滑的最大相对熵，如下面的定义所精确的那样。
使用特征态迹距离识别量子多体可积性和混沌
虽然量子多体可积性和混沌的概念对于理解量子物质至关重要，但它们的精确定义迄今为止仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们引入了量子多体可积性和混沌的替代指标，该指标基于通过最近邻子系统迹线距离计算的特征态统计数据。我们表明，通过对各种典型模型系统（包括随机矩阵理论、自由费米子、Bethe-ansatz 可解系统和多体局部化模型）进行广泛的数值模拟，这为我们提供了忠实的分类。虽然现有指标（例如从能级间距统计中获得的指标）已经得到了巨大的成功，但它们也面临局限性。例如，这涉及量子多体踢顶，它是完全可解的，但根据能级间距统计，在某些范围内被归类为混沌，而我们引入的指标则表明了预期的量子多体可积性。我们讨论了我们观察到的最近邻跟踪距离的普遍行为，并指出我们的指标在其他情况下也可能有用，例如多体局部化转变。
评估各种视觉系统以检测协作机器人应用中的人姿势
摘要：跟踪在协作机器人附近工作的人类操作员可以改善安全体系结构，人体工程学的设计以及在人与机器人协作场景中执行汇编任务。使用了三个商业空间计算套件及其软件开发套件，可提供各种实时功能来跟踪人类姿势。本文探讨了结合不同硬件系统和软件框架功能的可能性，这些功能可能会导致在协作机器人应用中检测人姿势的更好的性能和准确性。本研究在六个深度水平上评估了他们的性能，并比较了原始数据和降噪的过滤数据。此外，将激光测量设备用作地面真相指标，以及平均均方根误差作为误差度量。根据位置准确性和可重复性进行了分析并比较所获得的结果，表明传感器的性能在跟踪距离上的依赖性。使用基于卡尔曼的过滤器融合了人类骨架数据，然后考虑其在不同距离区域的性能，重建操作员的姿势。结果表明，在小于3 m的距离下，Microsoft Azure Kinect显示出更好的跟踪性能，其次是Intel Realsense D455和Stereolabs Zed2，而在范围高于3 m的范围内，ZED2的跟踪性能出色。