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持续的非高斯相关性Rydberg Atom阵列
高斯相关性出现在一大批从平衡中淬灭的多体量子系统中，如最近在耦合的一维超级流体的实验中所证明的[Schweigler等。，nat。物理。17，559（2021）]。在这里，我们提出了一种机制，通过该机制，rydberg原子阵列的初始状态可以在全局淬火后保留持续的非高斯相关性。该机制基于植根于系统基态对称性的有效动力学阻滞，从而防止了淬灭哈密顿量下的疗法动力学。我们提出了如何使用Rydberg Atom实验观察这种影响，并证明了其在几种类型的实验误差方面的韧性。由于受保护的非高斯远离平衡，这些长寿的非高斯州可能将实际应用作为量子记忆或稳定资源用于量子信息方案。
改良高斯 - 邦纳特重力的动力系统
QCD在大密度下揭示了丰富的相结构，范围从潜在的临界终点和不均匀阶段或护城河制度到具有竞争顺序效应的超导级别。通过功能方法在QCD的阶段图中解决该区域需要大量的定量可靠性来进行定性访问。在目前的工作中，我们通过在低能有效的夸克 - 梅森理论中建立完全自洽的近似方案来系统地将功能性重归其化组方法扩展到低能QCD。在此近似值中，在有效的电位以及所有较高的夸克 - 易夸克 - 中音散射顺序方面都考虑了中间亲和σ模式的所有指向多肢体事件。作为第一个应用，我们计算QCD的相结构，包括其低温，大化学势部分。还讨论了近似和系统扩展的定量可靠性。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
压缩热浴中高斯系统的干涉功率
摘要。在基于完全正量子动力学半群的开放系统理论框架内，我们描述了双模高斯态高斯干涉功率的马尔可夫动力学，该系统由两个玻色子模式组成，每个模式与其压缩热库相互作用。干涉功率的时间演化用高斯初始状态的协方差矩阵来描述。高斯干涉功率的行为取决于子系统的初始状态（压缩参数和热光子数）以及表征压缩热库的参数（温度、耗散系数、库的压缩参数和压缩角）。我们表明，与初始状态无关，高斯干涉功率随时间单调递减，在时间极限下渐近递减为零值。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。
基于低维高斯流程回归的锂离子电池的健康状况预测
准确确定电池状况是操作中的关键挑战。随着锂离子电池的性能随着时间的推移而降级，对健康状况的准确预测将提高整体效率和安全性。本文根据高斯过程回归提出了一种预测方法，并在单个模型中使用自动相关性确定内核，用于三种不同类型的电池电池。降低了问题的维度和对特征的灵敏度分析后，对模型进行了训练，验证并在看不见的数据上进行了进一步测试。最小测试误差的平均绝对误差为1.33％。结合了预测结果的低不确定性，这表明了使用数据驱动方法预测电池状况的适用性和巨大潜力。
高斯系统中的量子回顾以及光学机械的应用
从测量开始时关于测量系统的量子状态的连续测量记录可以获得哪些知识？量子状态改编的任务是更为常见的状态预测的倒数，在量子测量理论中通过回顾性积极算法值（POVM）严格解决。此通用框架的介绍介绍了其使用连续的同伴测量值回顾高斯量子状态的实用配方，并将其应用于光学机械系统。我们在常见的光学机械操作模式中识别并表征具有共振或异位驱动场以及同源振荡器局部振荡器频率的特定选择。，我们证明了对机械振荡器正交的近考虑测量的可能性，从而直接访问给定时间的振荡器的位置或动量分布。这构成了完全量子状态层析成像的基础，尽管以破坏性的方式。
通过量子学习控制实现线性高斯量子系统的最优控制
有效控制线性高斯量子 (LGQ) 系统是基础量子理论研究和现代量子技术发展中的重要任务。在此，我们提出了一种基于梯度下降算法的通用量子学习控制方法，用于最佳控制 LGQ 系统。我们的方法利用完全描述 LGQ 系统量子态的一阶和二阶矩，灵活地设计用于不同任务的损失函数。我们使用这种方法展示了深度光机械冷却和大型光机械纠缠。我们的方法能够在短时间内对机械谐振器进行快速和深度基态冷却，超越了连续波驱动强耦合机制中边带冷却的限制。此外，即使热声子占有率达到一百，光机械纠缠也可以非常快地产生，并且超过相应稳态纠缠的几倍。这项工作不仅拓宽了量子学习控制的应用范围，而且为 LGQ 系统的最优控制开辟了一条途径。
用于非高斯光子量子态产生的多路复用合成器
摘要 处理具有非经典光子统计的简单有效的光子态源对于实现量子计算和通信协议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种创新方法，与以前的提案相比，该方法大大简化了非高斯状态的制备，利用了现代量子光子学工具提供的多路复用功能。我们的提案受到迭代协议的启发，其中多个资源一个接一个地组合在一起以获得高振幅的复杂输出状态。相反，在这里，协议的很大一部分是并行执行的，通过使用沿与所有输入模式部分重叠的模式的单个投影测量。我们表明，我们的协议可用于生成高质量和高振幅的薛定谔猫状态以及更复杂的状态，例如纠错码。值得注意的是，我们的提案可以用实验中可用的资源来实现，突出了它的直接可行性。