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World File Search System高斯
利用 CV 团簇状态进行光量子计算
• 为了实现通用性，至少需要 2D 集群状态、高斯运算和一个非高斯运算。 • 为了实现容错性，需要 3D 集群状态。 • 集群状态不需要一次性生成 - 一些节点可以同时生成，而其他节点则被测量消耗。
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
超越 PSD 限制的随机振动测试
使用快速傅里叶变换模拟进行随机振动测试的传统方法已经过时，因为这种方法仅限于考虑功率谱密度。后者意味着 FFT 方法基于高斯随机信号模型。但是，MIL-STD- 810F 标准规定“必须小心检查现场测量的非高斯行为概率密度”。现在要求测试工程师“确保在遇到非高斯分布时测试和分析硬件和软件是合适的”。人们普遍认为时间波形复制可以解决非高斯问题。然而，TWR 方法不是模拟，因为复制测试仅代表一个测量的道路样本，而不是像模拟测试那样代表一种道路类型。这里讨论了复制和模拟之间的这种差异。考虑了两种基于峰度和偏度特征的非高斯模拟方法（多项式函数变换和特殊相位选择），并给出了模拟各种现场数据的实例。
磁阻传感器在生物技术中的应用
简介 磁传感器的发明已有 2000 多年的历史。市场对提高传感器性能、减小尺寸、与电子系统集成以及降低价格等各种需求推动了磁传感器技术的发展。根据对磁场感应范围的需求，磁传感器可大致分为三类：低场（小于 1 微高斯）、中场（1 微高斯至 10 高斯）和高场感应（10 高斯以上）[1]。低场传感器主要用于医疗应用和军事监视，例如超导量子干涉装置 (SQUID)、搜索线圈和光纤磁力仪。中场传感器适用于检测地球磁场，例如磁通门和磁感应磁力仪。大多数用于高场感应的工业传感器使用永磁体（偏置）作为检测磁场的源。磁传感器在生物技术中有着重要的应用。典型应用之一是感应生理功能产生的磁场，例如神经元信号和心脏信号。
通过一个轴扭曲的轴线挤压非线性自旋可观察物：分析研究
摘要。在两级原子的合奏中，可以用集体自旋描述，可以使用纠缠状态来增强干涉精度测量的灵敏度。非高斯旋转状态可以产生比自旋方形高斯状态更大的量子增强，但它们的使用需要测量可观察到的旋转三个成分的非线性函数。在本文中，我们制定了使用非线性单轴扭曲的哈密顿量产生的非高斯状态实现最佳量子增强的策略，并表明测量后交互作用技术在量子参数估计方案中扩大输出信号已知，在量子参数估计方案中扩大了效果，在量子估计方案中具有效率。包括来自原子实验的相关退积过程的存在，我们可以通过分析确定非高斯过度斑点状态的量子增强，这是任意原子数的噪声参数的函数。
用于工业制造中使用的高功率激光器的环形光束轮廓的分析建模和表征
主动纤维激光器在行业中广泛用于不同的制造应用，从切割到焊接和添加剂制造。最近引入了多核光纤激光器，这些源可以灵活地将功率密度分布（PDD）从常规高斯曲线转换为环形形状。尽管仍在探索新颖光束比传统束相比的优势，但建模工具来定义PDD形状的需求变得更加明显。这项工作研究了高斯对环轮廓的分析建模，目的是朝着标准化参数转向制造过程。所提出的模型结合了高斯和环形成分，以定义新型梁形状。在评估的不同模型中，圆环和多高斯方法表现出最佳拟合质量，从而实现了PDD描述性指标的定义。开发的建模框架已在具有双核光源的工业激光粉末融合（LPBF）系统上进行了验证。评估了沿传播轴的光束形状变化，以分析使用开发的梁参数散腹的效果。最终，最佳性能模型通过板体验的珠子进一步验证，以解释如何使用高斯或环形梁曲线共同利用模型系数来预测材料响应。
![arXiv:2207.01141v5 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日](/simg/8\8c8c25845fd86298065cd7ce5d12178a698e3819.webp)
arXiv:2207.01141v5 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日
在本研究中，我们首先收集并概括了几个现有的非微扰模型，用于描述任意弯曲时空中单个两级量子比特探测器与相对论量子标量场之间的相互作用，其中时间演化由简单生成的幺正体给出，即由施密特秩 1 相互作用哈密顿量生成的幺正体。然后，我们扩展了与这些非微扰模型相关的相对论量子通道，以包括量子场的非常大的一类高斯态，其中包括场上的相干和压缩操作（即高斯操作）的任意组合。我们表明，所有涉及非真空高斯态的物理结果都可以用与真空态相互作用的形式重新表述，但高斯算子通过伴随通道应用于场算子，从而有效地给出了时空中因果传播子形式的高斯运算的“傅里叶变换”解释。此外，我们表明，在这些非微扰模型中，可以精确计算 Rényi 熵，因此，通过复制技巧，可以计算与探测器相互作用后场态的冯·诺依曼熵，而无需对探测器和场的联合初始状态的纯度做出任何假设。这为我们提供了场的三参数“广义猫态”系列，其熵是有限的，并且精确可计算。
开放马约拉纳系统中的退相干 - DROPS
与热浴耦合会导致存储的量子信息退相干。对于高斯费米子系统（线性或高斯光学的费米子模拟），这些动力学可以通过系统协方差矩阵的演化优雅而高效地描述。将系统和浴都视为高斯费米子，我们观察到退相干发生的速率与浴温度无关。此外，我们还考虑了动力学为马尔可夫的弱耦合状态。我们完全以协方差矩阵的语言对马尔可夫主方程进行了微观推导，其中温度独立性仍然明显。这与其他场景中看到的行为截然不同，例如当费米子与玻色子浴相互作用时。我们的分析适用于许多马约拉纳费米子系统，这些系统被誉为非常稳健、拓扑受保护的量子比特。在这些系统中，有人声称通过降低温度可以指数地抑制热退相干，但我们发现高斯退相干无法通过冷却消除。
时空光学涡旋：描述原理和基本性质
本汇编总结了时空光学涡旋 (STOV) 结构和特性的主要物理基础。描述和表征 STOV 的一般方法基于标量近轴高斯波包模型。在此基础上，任意阶的 STOV 结构被视为时空厄米-高斯模式的叠加。这种方法能够以明确且物理透明的形式系统地表征主要的 STOV 特性。特别是，我们分析了 STOV 振幅和相位分布、它们在自由传播和光学系统中的演变、内部能量流和轨道角动量。讨论并定性解释了拓扑决定的 STOV 固有不对称性以及“能量中心”和“概率中心”之间的差异 [Phys. Rev. A 107 , L031501 (2023)]。概述了 STOV 生成和诊断方法，并简要描述了非高斯（贝塞尔型）STOV 的主要特性。最后，考虑了整个文本中接受的标量高斯模型的局限性，并揭示了可能的概括。整个演示可能有助于初步介绍与 STOV 相关的思想及其非凡的特性。
使用深度神经网络自动检测脑 MRI 图像中的脑肿瘤
快速诊断脑肿瘤对于实施这种疾病的治疗是必要的。在本研究中，使用基于 ResNet 架构的网络对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。癌症图像档案数据库中可用的 MRI 图像包括 159 名患者。首先，使用两个称为中值滤波器和高斯滤波器来改善图像质量。还使用边缘检测算子来识别图像的边缘。其次，首先使用数据库的原始图像训练所提出的网络，然后用高斯滤波和中值滤波图像训练。最后，使用准确度、特异性和敏感性标准来评估结果。本研究中提出的方法对原始图像、高斯滤波图像和中值滤波图像的准确率分别为 87.21%、90.35% 和 93.86%。此外，计算出的原始图像的灵敏度和特异性分别为 82.3% 和 84.3%。高斯滤波和中值滤波图像的灵敏度分别为 90.8% 和 91.57%，特异性分别为 93.01% 和 93.36%。总之，应研究预处理阶段的图像处理方法，以提高深度学习网络的性能。