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使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
来自凯勒结构的玻色子和费米子高斯态
我们证明玻色子和费米子高斯态（也称为“压缩相干态”）可用其线性复结构 J 来唯一表征，该结构是经典相空间上的线性映射。这扩展了基于协方差矩阵的传统高斯方法，并提供了一个同时处理玻色子和费米子的统一框架。纯高斯态可以用兼容凯勒结构的三重 ( G , Ω , J ) 来识别，由正定度量 G、辛形式 Ω 和线性复结构 J 组成，其中 J 2 = − 1 。混合高斯态也可以用这样的三重结构来识别，但 J 2 ̸ = − 1 。我们应用这些方法来展示如何将涉及高斯态的计算简化为这些对象的代数运算，从而得到许多已知和一些未知的身份。我们将这些方法应用于研究（A）纠缠和复杂性、（B）稳定系统的动力学、（C）驱动系统的动力学。由此，我们编制了一份全面的数学结构和公式列表，以并排比较玻色子和费米子高斯态。
有条件的非高斯量子状态准备的实用框架
图2。（a，b）从ANCRE报告124（允许）中提取的电力部门中的脱碳化楔形，并考虑了每个国家 /地区最雄心勃勃的场景； “全球范围”是指16个最著名的国家。这些直方图显示了在没有任何技术进化的情况下电力部门的发射轨迹，并且（灰色）在脱碳场景框架内发射的演变；两种核心对允许不同技术的降低（例如，黄色和橙色的太阳能，蓝色的水力）之间的差异； CCS意味着碳捕获和隔离。可以在参考文献126中找到“脱碳楔”方法的进一步描述。
使用高斯工艺回归方法的电动汽车锂离子电池的电荷估计
应将通信发送到Selvarani N：N.Selvarani@psnacet.edu.edu.edu.in Info Info Machine and Computing杂志（http://anapub.co.ke.ke.ke/journals/jmc/jmc/jmc/jmc.html） 2024;从2024年8月18日修订； 2024年8月12日接受接受，2024年10月5日©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 为了确保在电动汽车中使用清洁能源的安全，可靠和负担得起的性能，对LIB的精确负荷状态的估计非常重要。在本文中，提出了具有不同内核函数的SOC预测的高斯过程回归，并通过良好的健康和福祉进行了评估和分析的表现。使用GPR的一个有用的好处是能够量化和估计不确定性，从而评估社会估计的可靠性。内核函数是提高GPR性能的关键超参数。GPR认为电池的温度和电压彼此独立，因为它们各自的输入参数与行业，创新和基础架构相关联，而目标依赖性变量是电池SOC。最初，训练过程涉及确定内核函数的理想超参数以准确表示数据的特征。使用测试数据评估预测电池SOC的准确性。根据仿真结果，基于指数核函数的平方元函数估计SOC具有很高的准确性和较低的RMSE和MAE，从而确保了能源效率和Q Uality Education。关键字 - 充电状态，GPR，内核功能，RMSE，Lib-Lithium Ion电池，能源效率和优质教育。
超导量子比特非高斯纠缠态的计量学表征
多粒子纠缠态是量子信息处理和量子计量的重要资源。特别是，非高斯纠缠态被预测比高斯态具有更高的精密测量灵敏度。在计量灵敏度的基础上，传统的线性拉姆齐压缩参数 (RSP) 可以有效地表征高斯纠缠原子态，但对于范围更广、灵敏度更高的非高斯态则无效。这些复杂的非高斯纠缠态可以通过非线性压缩参数 (NLSP) 进行分类，它是 RSP 对非线性可观测量的推广，可通过 Fisher 信息识别。然而，NLSP 从未通过实验测量过。使用 19 量子比特可编程超导处理器，我们报告了在其非线性动力学过程中产生的多粒子纠缠态的表征。首先，我们选择 10 个量子比特，通过单次读取几个不同方向的集体自旋算子来测量 RSP 和 NLSP。然后，通过提取所有 19 个量子比特随时间演化状态的 Fisher 信息，我们观察到超过标准量子极限的 9.89 + 0.28 − 0.29 dB 的较大计量增益，这表明多粒子纠缠程度很高，可实现量子增强相位灵敏度。得益于高保真全控制和可寻址单次读取，具有互连量子比特的超导处理器为设计和基准测试可用于量子增强计量的非高斯纠缠态提供了理想平台。
双模高斯态压缩势与纠缠势的等价性
© 作者 2023。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
通过形式抽象的非高斯噪声的动态系统的强大控制
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声，并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是，在实践中，这些假设可能是不现实的，并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法，该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是，我们解决了计算一个控制器的问题，该控制器可在安全达到目标时提供概率保证，同时避免了状态空间的不安全区域。首先，我们将连续控制系统抽象为有限状态模型，该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献，我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具，以计算这些过渡概率的近似正确（PAC）。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程（IMDP）的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率，可抵抗过渡概率的不确定性，并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证，并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外，我们开发了一种量身定制的计算方案，该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性，即使IMDP具有数亿个过渡。
噪声信道中双模高斯态的可提取量子功
我们研究了一种基于高斯态的 Szilard 引擎，该系统由两个玻色子模式组成，位于一个噪声通道中。系统的初始状态为纠缠压缩热态，通过对两个模式之一进行测量来提取量子功。我们使用马尔可夫 Kossakowski-Lindblad 主方程来描述开放系统的时间演化，并使用基于二阶 Rényi 熵的量子功定义来模拟引擎。我们表明，可提取的量子功随着库的温度和模式之间的压缩、热光子的平均数量和模式的频率而增加。功也随着测量强度的增加而增加，在异差检测的情况下达到最大值。同样，随着噪声通道的压缩参数的增加，可提取的功也在减少，并且它随着压缩热库的相位而振荡。
3dgut：在高斯弹头中启用扭曲的摄像机和次级射线
尽管对于静态针孔摄像头情况（第一个列），两种分布的分布都是一致的，但与基于EWA的基于EWA的估计值相比，基于UT的速度更为准确，而对于静态拟合摄像机案例（第三列），则在较高的非网络性非线性的情况下，UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势（第二和第四列），基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下，RS-Unaware EWA线性化分解，无法近似此情况（直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化，但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布）。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的，导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
高斯AI在木星上的计算竞赛 - 申请人的情况说明书
o资源需求必须在百万Core-H或Exa-Flop（EFLOP）中指定。1 o节科学目标请填写“仔细计算时间的其他应用程序” - 不完整的信息可能会导致资源的大量削减，甚至导致拒绝提案。请仅以在线形式提供此信息，而不是在项目描述中提供此信息。o节上传文件，请在此处以PDF格式上传您的详细项目描述。请使用Word，Latex和PDF中可用的模板。请注意，描述的大小限制为20页（字体尺寸11pt）和60MB。o截面最终确定完成后，您将再次将其引向应用程序列表。在这里，您可以在“最终应用程序”列表中找到此应用程序。请使用“打印”按钮打印申请表，签名表格并将其发送到协调办公室，以通过电子邮件（coordination-office@gauss@gauss@gauss-centre.eu）分配计算时间。11。为成功项目的计算资源提供了木星的生产开始，并且是