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World File Search System高斯
高斯态
其中 r 是 2 n 维实向量，H 是对称矩阵，称为哈密顿矩阵，不要与哈密顿算子 ˆ H 混淆。矩阵 H 可以假定为对称的，因为其中的任何反对称分量都会增加一个与恒等算子成比例的项（因为 CCR），因此相当于在哈密顿量上增加一个常数。当高阶项不显眼且可忽略不计时，通过二次哈密顿量来建模量子动力学非常常见，量子光场通常就是这种情况。此外，二次哈密顿量在其他实验中也代表了一致的近似，例如离子阱、光机械系统、纳米机械振荡器和许多其他系统。对于相互作用，量子振荡器的“自由”局部哈密顿量 ˆ x 2 + ˆ p 2 （以重新缩放的单位表示）显然是二次的。任何二次汉密尔顿量的对角化都是一个相当简单的数学程序。因为，正如我们将看到的，这种对角化依赖于识别彼此分离的自由度，所以由二次汉密尔顿量控制的系统在量子场论文献中被称为“准自由”。尽管它们的动力学很容易解决，但这样的系统仍然为量子信息理论提供了非常丰富的场景，其中用于分析二次汉密尔顿量的标准方法成为强大的盟友。
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
高斯leonardo多项式和...
这项研究首先介绍了高斯莱昂纳多多项式序列。我们获得此序列的基本属性，例如生成函数，Binet的公式，矩阵形式。此外，我们使用Leonardo编号研究了编码端解码方法。最后，我们检查了向接收器发送不正确的错误检测和校正。参考文献[1] Bacaer，N。，《数学种群动力学的简短历史》，Springer-Verlag，伦敦，2011年。[2] Horadam，A。F.，《美国数学月刊》，70（3），289，1963。[3] Shannon，C。E.，《贝尔系统技术杂志》，27（3），379，1948。[4] Moharir，P。S.，IETE研究杂志，16（2），140，1970。[5] Basu，M.，Prasad，B.，Chaos，Solitons分形，41（5），2517，2009。[6] Catarino，P。M.，Borges，A.[7] Soykan，Y。，《数学进步研究杂志》，18（4），58，2021。[8]çelemoğlu，ç。[9] Gauss，C.F。，理论残留物biquadraticorum：评论Secunda，典型Dieterichtianis，1832年。[10] Halici，S.，Sinan，O。Z.
使用3D高斯弹奏
摘要 - 可推广的感知是太空机器人技术中高级自治的支柱之一。估计动态环境中未知对象的结构和运动对于此类自主系统至关重要。传统上，解决方案依赖于目标对象的先验知识，多个不同的表示或不适合机器人操作的低保真输出。这项工作提出了一种新颖的方法，可以使用统一表示形式来逐步重建和跟踪动态未知对象 - 一组3D高斯斑点，描述了其几何形状和外观。可区分的3DGS框架适合以动态对象设置。管道的输入是一组顺序的RGB-D图像。3D重建和6-DOF姿势跟踪任务是使用基于一阶梯度的优化来解决的。该公式很简单，不需要预训练，不假定对对象或其运动的先验知识，并且适合在线应用程序。在任意相对运动下的10个未知航天器的数据集中验证了所提出的方法。实验表明，在短期到中持续时间内，目标对象的成功3D重建和准确的6-DOF跟踪。讨论了跟踪漂移的原因，并概述了潜在的解决方案。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
高斯煎饼：对现实的内窥镜重建
摘要。在结直肠癌诊断中，常规结肠镜检查技术面临着临界局限性，包括有限的视野和缺乏深度信息，这可能会阻碍检测预癌病变。当前的方法很难为结肠表面提供全面和策划的3D重建，这可以帮助最大程度地减少缺失的区域并重新进行癌前息肉。解决这个问题，我们介绍了“高斯煎饼”，这种方法利用了3D高斯分裂（3D GS）与经常基于神经网络的同时定位和映射（RNNSLAM）系统相结合。通过将几何和深度正则化引入3D GS框架 - 我们的方法可确保高斯与结肠表面更准确地对齐，从而使3D重建更加顺畅，并对详细的纹理和结构进行了新颖的观看。在三个Di-verse数据集中进行的评估表明，高斯煎饼增强了新型视图的合成质量，超过了当前的领先方法，PSNR增长了18％，SSIM提高了16％。它还提供了超过100×的更快渲染和超过10倍的培训时间，使其成为实时应用程序的实践工具。因此，这有望实现临床翻译，以更好地检测和诊断结直肠癌。代码：https：//github.com/smbonilla/gaussianpancakes。
非高斯量子关联及其应用
量子力学是当今我们见证的重大技术发展的核心。世界各地正在做出巨大努力，以充分发挥这些新技术的潜力。这些努力主要集中在量子计算和通信协议的实现上，在高精度计量方面，我们期待着而且已经取得了很大进展。由于其对退相干具有很强的稳定性，光的量子态为实现这些量子技术提供了一个强大的候选平台。此外，该平台具有良好的可扩展性，因为它可以在室温下操作，并且与现有的通信技术兼容。量子光学系统与任何玻色子系统一样，可以用两种互补的方式描述 [1]。一方面是离散变量方法，主要关注光子数量作为相关可观测量。这种方法具有广泛的适用性，因为它为量子信息提供了一种自然的编码，每个光子编码一个量子比特的状态。然而，这种编码极易受到光路中光子丢失的影响，这是光学设备中最常见的问题来源，并且还存在难以确定性地生成单光子的问题。另一方面，还有连续变量方法，其中相关的可观测量是电磁场模式的实部和虚部，称为场正交。这种方法可以确定性地生成多达一百万种模式的巨大纠缠态[ 2 ]，这为量子信息处理提供了独特的场所。连续变量框架允许在有限维相空间内描述无限维系统，该相空间是系统模式数量的两倍。这种描述是用准概率分布 [1] 来提供的，类似于统计集合的经典描述。在准概率分布家族中，值得注意的是维格纳函数。由于海森堡不确定性原理禁止同时测量振幅和相位正交，维格纳函数可以达到负值。尽管如此，它还是最接近经典的概率描述，因为它是状态的唯一相空间表示，它被归一化并边缘化为相应正交测量结果的概率密度。维格纳函数是区分高斯状态和非高斯状态的重要工具 [1]。根据定义，高斯状态是可以在相空间中用高斯维格纳函数描述的状态。这些状态可以用当前技术以确定性的方式生成和进一步操纵。特别是上面提到的大型多模纠缠态就属于这一家族。然而，最奇特的量子特征，如维格纳负性，是在非高斯态中发现的。我们正是需要这些奇特的特征，如维格纳函数中的负性[ 3 ]和非高斯纠缠[ 4 ]来实现无法用经典资源有效模拟的量子协议。在[ 4 ]中，我们证明了用经典设备模拟这种光学采样问题的复杂性在输入状态的非高斯性中呈指数增长，通过其恒星等级来衡量[ 5 ]。此外，我们提供了一种有效的算法来模拟可以通过移相器和分束器（被动线性光学）分离的状态的采样。换句话说，这个结果相当于说，为了得到一个难以用经典方法模拟的采样问题，状态应该在每个模式基础上表现出纠缠，因为否则
基于高斯的定向粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法，它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中，PSO 通常可以加速优化，因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而，传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此，我们借鉴了贝叶斯优化的概念，并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说，我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程，预测其形状，然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明，PSO 的基线实现（即 SPSO2011）表现优异。此外，与最先进的代理辅助进化算法相比，我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言，我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
带有高斯的数据驱动能源管理系统...
n terest已大大增加，因为它们为整合可进行调度生成，不可匹配的生成，储能系统和负载提供了弹性和可扩展的选择。最近，网络或互连的微电网也引起了人们的关注，并可能有助于解决现有网格基础设施的拥堵问题[1]。有效地协调和优化许多微电网的性能是不平凡的，需要进一步研究高级能源管理系统（EMS）算法。通常，与电源电子转换器内的电压，电流和其他控制环相比，EMS以较低的带宽工作。前者，也称为第三级控制，试图在更长的时间间隔内最佳地平衡供求。作为高级EMS算法的一部分，通常可以预测可再生的生成资源，负载需求以及使用不确定性的使用时间[2]。EMS可以单独或集体考虑经济，技术或环境限制，具体取决于特定微电网提供的负载和服务类型。