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World File Search System逆变换
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
敏捷固定翼无人机的建模与姿态控制...
线性控制方法。一种常见的候选方法是非线性动态逆，它涉及使用微分代数方法将非线性模型转换为完整或部分模型。动态逆的基本原理是使用代数方法的逆变换来消除从输入到输出的非线性（输入/输出线性化），从而获得系统的非线性控制器。这是通过强制稳定的线性误差动力学来实现的。优点是它可以实现简单的设计，不需要繁琐的增益调度，具有易于在线实施的特点，因为它可以产生控制器的“闭式解”，并且保证了误差动力学的渐近稳定性。这种方法的缺点是对建模不准确性很敏感，并且与线性方法不同，这种方法在大多数情况下会得到一个模型相关的控制器。
B-技术自动化和机器人技术 - ...
引言 ；一些基本函数的逆变换 ；求逆变换的一般方法 ；求逆拉普拉斯变换的偏分式和卷积定理 ；用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 第 3 单元：傅里叶变换 [09 小时] 定义 - 积分变换 ；傅里叶积分定理（无证明） ；傅里叶正弦和余弦积分 ；傅里叶积分的复数形式 ；傅里叶正弦和余弦变换 ；傅里叶变换的性质 ；傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第 4 单元：偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消去任意常数和函数形成偏微分方程；可通过直接积分解的方程；一阶线性方程（拉格朗日线性方程）；变量分离法 - 用于求一维解的应用
2.Mech-r23-ii.B.Tech syllabus.pdf
单元I：拉普拉斯变换：某些功能的定义和拉普拉斯变换 - 转移定理；衍生物和积分的拉普拉斯转换 - 单位步骤功能 - 迪拉克的dilta函数，周期性函数。反向拉普拉斯转换-Convolution定理（无证明）。应用程序：使用拉普拉斯变换求解普通微分方程（初始值问题）。单元-II：傅立叶级数和傅立叶变换：傅立叶序列：简介，周期功能，一系列周期函数，差异和奇数函数，偶数和奇数功能，间隔的变化，半范围傅立叶正弦和余弦系列。傅立叶变换：傅立叶积分定理（无证明） - 曲线和余弦的正弦和余弦变换 - 跨性别者（文本book-i中的第22.5条） - 逆变换 - 卷积定理（没有证明）有限的傅立叶变换。
物理学科学硕士.pdf
否积分：4单位I特殊功能：笛卡尔，圆柱形和球形极性坐标中Helmholtz方程的分离。Legendre函数：Legendre多项式，Rodrigue的公式；生成功能和递归关系；正交性和归一化；相关的Legendre功能，球形谐波。贝塞尔函数：第一类的贝塞尔函数，递归关系，正交性hermite函数：Hermite多项式，生成函数，递归关系；正交性。laguerre函数：laguerre和相关的Lauguerre多项式，递归关系；正交性。特殊功能在物理问题上的应用。10小时II单元矩阵：矢量空间和子空间，线性依赖性和独立性，基础和维度，革兰氏链式正交程序，正交，遗传学以及单位矩阵，特征值和特征值，eigenvectors，eigenvelors and eigenenvectors，ignalvelors of Matrices，diagonalization of Matrices，类似的物理化，应用程序，应用程序，应用于物理问题。积分变换：傅立叶变换：定义，傅立叶积分；逆变换；衍生物的傅立叶变换；卷积，parseval的定理；申请。拉普拉斯变换：定义，基本函数的变换，逆变换；派生的变换；变换的分化和整合；卷积定理；差分方程的解决方案；物理问题。物理中的张量。应用于分子光谱。10小时10小时单元III张量：线性空间，曲线坐标及其转换中的坐标转换；张量的定义和类型，逆转和协变量张量，对称和反对称张量，张量代数：平等，加法和减法，张量乘法，外产物；索引，内部产品，商定理，kronecker三角洲的收缩，张量的降低和升高，公制张量；基督教符号。10小时单位IV组理论：小组，子组和类；同构和同构，群体表示，可简化和不可约形的表示，Schur的引理，正交定理，表现形式，角色表的强度，将可还原的表现分解为不可减至的表征，代表性的构建，代表性的构建，谎言组，谎言组，旋转组，SO（2）等（3）。
量子系统中基于构造函数的不可逆性的出现：理论与实验
引言。不可逆性从时间对称物理定律中产生是当代物理学的核心问题。事实上，物理学中存在几种解决不可逆性的方法：统计力学方法[1-3]；信息论对逻辑上不可逆任务的描述[4-6]；经典和量子热力学第二定律[2,7-9]。在所有这些情况下，描述不可逆现象的定律和微观动力学的时间反演对称性之间都会产生矛盾。在本文中，我们将不可逆性表达为这样一种要求：一种转变是可能的（即，它可以被一个循环运行的系统无限好地实现），而它的逆转变则不能。考虑到焦耳的实验[2]，可以直观地理解这种不可逆性的起源：虽然只能通过机械方式将一定体积的水加热，但不可能通过相同的方式将其冷却。更一般地，如果一个变换可以通过一个循环工作的机器任意地实现，那么对于逆变换，情况可能就不一样了，即使在
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
快速反演，预条件量子线性系统......
在经典迭代线性系统求解器中，预处理是处理病态线性系统最广泛和最有效的方法。我们引入了一种称为快速求逆的量子原语，可用作求解量子线性系统的预处理器。快速求逆的关键思想是通过量子电路直接对矩阵求逆进行块编码，该电路通过经典算法实现特征值的求逆。我们展示了预处理线性系统求解器在计算量子多体系统的单粒子格林函数中的应用，该函数广泛用于量子物理、化学和材料科学。我们分析了三种情况下的复杂性：哈伯德模型、平面波对偶基中的量子多体哈密顿量和施温格模型。我们还提供了一种在固定粒子流形内进行二次量化格林函数计算的方法，并指出这种方法可能对更广泛的模拟有价值。除了求解线性系统之外，快速求逆还使我们能够开发用于计算矩阵函数的快速算法，例如高效准备吉布斯态。我们分别基于轮廓积分公式和逆变换介绍了两种高效的此类任务方法。
RIGA 是量子门生成的通用算法
摘要：RIGA（参考输入生成算法）是一种单调数值方法，用于为薛定谔方程描述的封闭系统生成量子门。在之前的论文中，作者提出了一种单调量子门生成算法，本文称为 L-RIGA（Lindblad-RIGA），该算法能够考虑由 Lindblad 主方程描述的开放量子系统。作者在该论文中声称（但没有证据）L-RIGA 最初是从 RIGA 的一个版本中获得的。在本文中，我们介绍了这个版本的 RIGA，本文称为 F-RIGA（Fock-RIGA），它可以在将开放量子系统转换为 Fock-Liouville 描述后对其进行考虑。此转换基于 Fock-Map，即将 × n 埃尔米特矩阵发送到实欧几里得空间的 2 向量的映射 F。本文的贡献在于表明 L-RIGA 和 F-RIGA 是等价的，即对于每个步骤 ℓ ，通过 Fock-Map 的逆变换将 F-RIGA 获得的数据转换为 L-RIGA 同一步骤中获得的数据，同时让相应的 Lyapunov 函数保持不变。此外，由于 L-RIGA 与 Krotov 方法的一个版本非常相似，这项工作的一个副产品也是在 Krotov 方法的该版本与 RIGA 所调用的算法系列之间建立了紧密的联系。