SuaraSekitar Terkini Kumpulan Berita dan Informasi dari berbagai sumber yang terpercaya
Kami menjelaskan dan menganalisis algoritme untuk simulasi klasik pengukuran keadaan kuantum $n$-qubit $psi$ dalam basis standar, yaitu, mengambil sampel string bit $x$ dari distribusi probabilitas $|langle x|psirangle|^2 $. Algoritme kami mengurangi tugas pengambilan sampel untuk menghitung amplitudo poli$(n)$ dari status $n$-qubit; tidak seperti teknik yang dikenal sebelumnya mereka tidak memerlukan perhitungan probabilitas marjinal. Pertama kita pertimbangkan kasus di mana $|psirangle=U|0^nrangle$ adalah keadaan keluaran dari rangkaian kuantum gerbang $m$ $U$. Kami mengusulkan algoritme pengambilan sampel eksak yang melibatkan penghitungan amplitudo $O(m)$ dari status $n$-qubit yang dihasilkan oleh subsirkuit $U$ yang direntang oleh gerbang $t=1,2,ldots,m$ pertama. Kami menunjukkan bahwa algoritme kami dapat mempercepat simulasi sirkuit kuantum secara signifikan berdasarkan metode kontraksi jaringan tensor atau dekomposisi stabilizer peringkat rendah. Sebagai konsekuensi mencolok lainnya, kami memperoleh algoritme simulasi klasik yang efisien untuk komputasi kuantum berbasis pengukuran dengan status sumber daya kode permukaan pada grafik planar apa pun, menggeneralisasi algoritme sebelumnya yang diketahui efisien hanya di bawah batasan topologi restriktif pada pengurutan qubit tunggal pengukuran. Kedua, kami mempertimbangkan kasus di mana $psi$ adalah keadaan dasar unik dari Hamiltonian lokal dengan celah spektral yang dibatasi lebih rendah oleh fungsi polinomial terbalik $n$. Kami membuktikan bahwa Rantai Markov Metropolis-Hastings sederhana bercampur dengan cepat ke distribusi probabilitas yang diinginkan asalkan $psi$ mematuhi kondisi teknis tertentu, yang kami tunjukkan terpenuhi untuk semua Hamiltonian bebas masalah tanda. Ini memberikan algoritma pengambilan sampel yang melibatkan komputasi $mathrm{poly}(n)$ amplitudo $psi$.
Program semidefinite (SDP) adalah jenis tertentu dari masalah optimasi cembung dengan aplikasi dalam riset operasi, optimasi kombinatorial, ilmu informasi kuantum, dan seterusnya . Dalam karya ini, kami mengusulkan algoritme kuantum variasional untuk kira-kira menyelesaikan SDP. Untuk satu kelas SDP, kami menyediakan analisis ketat dari konvergensinya untuk mendekati solusi optimal lokal, dengan asumsi bahwa mereka dibatasi secara lemah (yaitu, $Ngg M$, di mana $N$ adalah dimensi dari matriks input dan $M$ adalah jumlah kendala). Kami juga menyediakan algoritme untuk kelas SDP yang lebih umum yang membutuhkan lebih sedikit asumsi. Terakhir, kami mensimulasikan algoritme kuantum secara numerik untuk aplikasi seperti MaxCut, dan hasil simulasi ini memberikan bukti bahwa konvergensi masih terjadi dalam pengaturan yang bising.
Kami memperluas pendekatan bootstrap keterjeratan ke (3+1)-dimensi. Kami mempelajari eksitasi yang diikat dari pesanan topologi cair dimensi (3 + 1) dan proses fusi loop yang eksotis. Seperti dalam pekerjaan sebelumnya di (2+1)-dimensi, kami mendefinisikan berbagai sektor superseleksi dan ruang fusi dari dua aksioma pada entropi keterjeratan keadaan dasar. Secara khusus, kami mengidentifikasi ruang fusi yang terkait dengan simpul. Kami menggeneralisasi set cembung informasi ke kelas daerah baru yang disebut daerah terbenam, mempromosikan berbagai teorema ke konteks baru ini. Contoh dari model yang dapat dipecahkan disediakan; misalnya, perhitungan konkret dari multiplisitas simpul menunjukkan bahwa pelengkap simpul dari simpul trefoil dapat menyimpan informasi kuantum. Kami mendefinisikan peta spiral yang memungkinkan kami untuk memahami hubungan konsistensi untuk simpul torus serta fusi spiral fluks.
Kami menyajikan pendekatan sistematis untuk menghasilkan transformasi dualitas dalam model kisi kuantum. Dalam formalisme kami, dualitas sepenuhnya dicirikan oleh realisasi yang setara tetapi berbeda dari simetri tertentu (mungkin non-abelian dan non-invertible). Realisasi yang berbeda ini dikodekan ke dalam kategori fusi, dan dualitas dihasilkan secara metodis dengan mempertimbangkan semua kategori setara Morita. Set lengkap operator simetris kemudian dapat dibangun dari data kategorikal. Kami membangun intertwiner eksplisit, dalam bentuk operator produk matriks, yang mengubah operator simetris lokal dari satu realisasi menjadi operator simetris lokal dari dualnya. Secara bersamaan, ini memetakan operator lokal yang mengubah non-sepele menjadi yang non-lokal. Ini menjamin bahwa konstanta struktur aljabar dari semua operator simetris adalah sama di kedua realisasi ganda. Famili Hamiltonian ganda, mungkin dengan interaksi jarak jauh, kemudian dirancang dengan mengambil kombinasi linier dari operator simetris yang sesuai. Kami mengilustrasikan pendekatan ini dengan menetapkan intertwiner operator produk matriks untuk dualitas terkenal seperti Kramers-Wannier dan Jordan-Wigner, mempertimbangkan teori dengan dua salinan simetri kategori Ising, dan menyajikan contoh dengan simetri grup kuantum. Akhirnya, kami mengomentari generalisasi ke dimensi yang lebih tinggi dari pendekatan kategoris ini terhadap dualitas.
Reinforcement learning mempelajari bagaimana agen harus berinteraksi dengan lingkungan untuk memaksimalkan imbalan kumulatifnya. Cara standar untuk mempelajari pertanyaan ini secara abstrak adalah dengan menanyakan berapa banyak sampel yang dibutuhkan agen dari lingkungan untuk mempelajari kebijakan optimal untuk proses keputusan (MDP) berdiskon $gamma$. Untuk MDP seperti itu, kami merancang algoritme kuantum yang mendekati kebijakan optimal ($pi^*$), fungsi nilai optimal ($v^*$), dan fungsi $Q$ optimal ($q^*$) , dengan asumsi algoritma dapat mengakses sampel dari lingkungan dalam superposisi kuantum. Asumsi ini dibenarkan setiap kali ada simulator untuk lingkungan; misalnya, jika lingkungan adalah video game atau program lain. Algoritme kuantum kami, yang terinspirasi oleh iterasi nilai, mencapai percepatan kuadrat di atas kemungkinan kompleksitas sampel klasik terbaik dalam akurasi aproksimasi ($epsilon$) dan dua parameter utama MDP: cakrawala waktu efektif ($frac{1}{ 1-gamma}$) dan ukuran ruang aksi ($A$). Selain itu, kami menunjukkan bahwa algoritme kuantum untuk menghitung $q^*$ optimal dengan membuktikan batas bawah kuantum yang cocok.
Dalam teori holografik, entropi yang dipantulkan telah terbukti ganda dengan luas penampang irisan belitan. Kami mempelajari masalah yang sama dalam jaringan tensor acak yang menunjukkan dualitas yang setara. Untuk tensor acak tunggal, kami menganalisis efek non-perturbatif penting yang menghaluskan diskontinuitas dalam entropi yang dipantulkan di seluruh transisi fase Page. Dengan menjumlahkan semua efek tersebut, kami memperoleh spektrum keterjeratan yang dipantulkan secara analitis, yang sesuai dengan studi numerik. Ini memotivasi resep untuk kelanjutan analitik yang diperlukan dalam menghitung entropi yang dipantulkan dan generalisasi Rényi-nya yang menyelesaikan masalah urutan batas yang sebelumnya diidentifikasi dalam literatur. Kami menerapkan resep ini ke jaringan tensor hiperbolik dan menemukan jawaban yang konsisten dengan ekspektasi holografik. Secara khusus, jaringan tensor acak memiliki struktur keterjeratan tripartit non-sepele yang sama yang diharapkan dari keadaan holografik. Kami selanjutnya menunjukkan bahwa spektrum Rényi yang dipantulkan tidak datar, sangat kontras dengan spektrum Rényi yang biasa dari jaringan ini. Kami berpendapat bahwa berbagai kontribusi berbeda pada spektrum keterjeratan yang dipantulkan dapat diatur ke dalam perkiraan sektor superseleksi. Kami menafsirkan ini sebagai hasil dari deskripsi efektif tentang keadaan yang dimurnikan secara kanonik sebagai superposisi dari keadaan jaringan tensor yang berbeda. Setiap jaringan dibangun dengan menggandakan dan menempelkan berbagai kandidat belitan dari jaringan asli. Sektor superseleksi diberi label oleh area penampang yang berbeda dari calon irisan belitan ini.
Kami menyelidiki kekuatan komputasi dari kelas status jaringan tensor isometrik yang baru-baru ini diperkenalkan (isoTNS), yang menggeneralisasi kondisi isometrik dari bentuk kanonik dari status produk matriks satu dimensi ke jaringan tensor dalam dimensi yang lebih tinggi. Kami membahas beberapa detail teknis mengenai penerapan algoritme berbasis isoTNS dan membandingkan pengurai yang berbeda — yang penting untuk penanganan isoTNS yang efisien. Kami kemudian meninjau kembali penipisan blok yang berkembang seiring waktu untuk isoTNS ($text{TEBD}^2$) dan mengeksplorasi kekuatannya untuk evolusi waktu nyata sistem kisi dua dimensi (2D). Selain itu, kami memperkenalkan algoritma grup renormalisasi matriks kepadatan untuk isoTNS ($text{DMRG}^2$) yang memungkinkan untuk menemukan keadaan dasar sistem kisi 2D secara bervariasi. Sebagai demonstrasi dan patokan, kami menghitung faktor struktur putaran dinamis dari sistem putaran kuantum 2D untuk dua model paradigmatik: Pertama, kami membandingkan hasil kami untuk model Ising bidang transversal pada kisi persegi dengan prediksi teori gelombang-putar. Kedua, kami mempertimbangkan model Kitaev pada kisi sarang lebah dan membandingkannya dengan hasil dari solusi eksaknya.
Bab ini membahas pertanyaan tentang keterjeratan kuantum dalam rantai tak beraturan, dengan fokus pada entropi von-Neumann dan Rényi untuk tiga kelas penting sistem acak: Anderson terlokalisasi, kekritisan keacakan tak terbatas, dan lokalisasi banyak-tubuh (MBL). Kami meninjau karya sebelumnya, dan juga menyajikan hasil baru untuk entropi keterjeratan rantai putaran acak pada energi rendah dan tinggi.
Derajat kebebasan spin elektron atau inti adalah salah satu sifat paling dasar dari alam dan berfungsi sebagai qubit yang sangat baik, karena menyediakan sistem dua tingkat alami yang tidak peka terhadap medan listrik, yang mengarah ke waktu koherensi kuantum yang panjang. Kami meninjau fisika qubit spin semikonduktor, dengan fokus tidak hanya pada pencapaian awal inisialisasi spin, kontrol, dan pembacaan di titik kuantum GaAs, tetapi juga pada kemajuan terbaru dalam qubit spin Si dan Ge, termasuk peningkatan kontrol dan pembacaan muatan, kopling ke derajat kebebasan kuantum lainnya, dan penskalaan ke ukuran sistem yang lebih besar. Kami mulai dengan memperkenalkan empat jenis qubit spin utama: qubit spin tunggal, qubit spin donor, qubit spin singlet-triplet, dan qubit spin hanya-pertukaran. Kami kemudian meninjau fisika mesoscopic dari titik-titik kuantum, termasuk pengisian elektron tunggal, lembah, dan kopling spin-orbit. Kami selanjutnya memberikan tinjauan komprehensif tentang fisika interaksi pertukaran, sumber daya penting untuk kontrol qubit tunggal dan dua dalam qubit spin. Sebagian besar tinjauan ini dipusatkan pada presentasi hasil dari setiap jenis spin qubit utama, batas fidelitas saat ini, dan tinjauan singkat tentang platform spin qubit alternatif. Kami kemudian memberikan deskripsi fisik dampak kebisingan pada qubit spin semikonduktor, sebagian besar dibantu oleh pengenalan formalisme fungsi filter. Terakhir, kami meninjau upaya terbaru untuk menghibridisasi spin qubit dengan sistem superkonduktor, termasuk kopling muatan-foton, kopling spin-foton, dan interaksi spin-spin yang dimediasi rongga jarak jauh. Pendekatan pembacaan berbasis rongga juga dibahas. Tinjauan ini dimaksudkan untuk memberikan apresiasi terhadap prospek masa depan qubit spin semikonduktor, sambil menyoroti kemajuan utama dalam fisika mesoskopik selama dua dekade terakhir yang mendasari pengoperasian quantum-dot modern dan spin qubit donor.
Meningkatkan algoritme pembelajaran mesin (ML) klasik melalui kuantum kernel adalah topik penelitian yang berkembang pesat dalam pembelajaran mesin kuantum (QML). Tantangan utama dalam menggunakan kernel — baik klasik maupun kuantum — adalah bahwa alur kerja ML melibatkan perolehan pengamatan baru, di mana nilai kernel baru perlu dihitung. Mentransfer data bolak-balik antara tempat pengamatan baru dihasilkan & komputer kuantum menimbulkan penundaan waktu; penundaan ini mungkin melebihi rentang waktu yang relevan untuk menggunakan algoritme QML. Dalam karya ini, kami menunjukkan matriks kernel kuantum dapat diperluas untuk memasukkan data baru menggunakan algoritme penyelesaian matriks klasik (berbasis grafik-kordal). Kompleksitas sampel minimal yang diperlukan untuk penyelesaian sempurna bergantung pada peringkat matriks. Kami secara empiris menunjukkan bahwa (a) matriks kernel kuantum dapat diselesaikan menggunakan algoritme ini ketika kompleksitas sampel minimal terpenuhi, (b) kesalahan penyelesaian menurun dengan baik dengan adanya kebisingan pengambilan sampel hingga, dan (c) peringkat matriks kernel kuantum bergantung lemah pada ekspresibilitas peta fitur kuantum yang menghasilkan kernel. Selanjutnya, pada kumpulan data dunia nyata yang relevan dengan industri, kesalahan penyelesaian berperilaku baik bahkan ketika kompleksitas sampel minimal tidak tercapai.
Kami telah menggunakan kembali Unit Pemrosesan Tensor Google (TPU), aplikasi chip khusus yang dikembangkan untuk pembelajaran mesin, menjadi superkomputer aljabar linier padat skala besar. Inter-core interconnects (ICI) TPU yang cepat, topologi jaringan dua dimensi secara fisik, dan memori bandwidth tinggi (HBM) memungkinkan algoritme perkalian matriks terdistribusi menjadi terikat secara komputasi dengan cepat. Dalam rezim ini, matrix-multiply units (MXU) mendominasi runtime, menghasilkan penskalaan, kinerja, dan ukuran mentah yang mengesankan: beroperasi dalam presisi float32, pod 2048-core penuh dari TPU generasi ketiga dapat mengalikan dua matriks dengan ukuran linier $ N=220=1 048 576$ dalam waktu sekitar 2 menit. Melalui algoritme yang dikuratori yang menekankan pada perkalian matriks inti tunggal yang besar, tugas lain dalam aljabar linier padat juga dapat diskalakan. Sebagai contoh, kami menyajikan (i) dekomposisi QR; (ii) resolusi sistem linier; dan (iii) perhitungan fungsi matriks dengan iterasi polinomial, ditunjukkan oleh faktorisasi polar matriks.
Gerbang logika kuantum dengan qubit lebih sedikit, yang berfungsi sebagai unit dasar untuk membangun gerbang multiqubit universal, telah diterapkan secara luas dalam komputasi kuantum dan informasi kuantum. Namun, konstruksi tradisional untuk gerbang qubit yang lebih sedikit sering menggunakan protokol multi-pulsa yang pasti mengalami kesalahan intrinsik yang serius selama eksekusi gerbang. Dalam artikel ini, kami melaporkan model optimal tentang gerbang CNOT dua dan tiga qubit universal yang dimediasi oleh eksitasi ke negara bagian Rydberg dengan interaksi van der Waals yang mudah diakses. Gerbang ini bergantung pada optimasi global untuk mengimplementasikan pulsa modulasi amplitudo dan fase melalui algoritme genetika, yang dapat memfasilitasi operasi gerbang dengan pulsa optik yang lebih sedikit. Dibandingkan dengan skema sepotong-sepotong multi-pulsa konvensional, gerbang kami dapat diwujudkan dengan eksitasi atom secara simultan ke negara bagian Rydberg, menghemat waktu untuk peralihan multi-pulsa di lokasi spasial yang berbeda. Simulasi numerik kami menunjukkan bahwa gerbang CNOT dua(tiga)-qubit pulsa tunggal mungkin dicapai dengan fidelitas 99,23$%$(90,39$%$) untuk dua qubit yang dipisahkan oleh 7,10 $mu$m saat fluktuasi interaksi Rydberg dikecualikan. Pekerjaan kami menjanjikan untuk mencapai komputasi kuantum multiqubit yang cepat dan nyaman dalam studi teknologi kuantum atom netral.
Model akurat dari sistem kuantum nyata penting untuk menyelidiki perilakunya, namun sulit untuk disaring secara empiris. Di sini, kami melaporkan sebuah algoritma — Quantum Model Learning Agent (QMLA) — untuk merekayasa balik deskripsi Hamiltonian dari sistem target. Kami menguji kinerja QMLA pada sejumlah percobaan yang disimulasikan, menunjukkan beberapa mekanisme untuk desain calon model Hamilton dan secara bersamaan menghibur banyak hipotesis tentang sifat interaksi fisik yang mengatur sistem yang sedang dipelajari. QMLA ditampilkan untuk mengidentifikasi model yang sebenarnya di sebagian besar contoh, ketika diberikan dengan informasi apriori yang terbatas, dan kontrol dari pengaturan eksperimental. Protokol kami dapat menjelajahi keluarga model Ising, Heisenberg, dan Hubbard secara paralel, dengan andal mengidentifikasi keluarga yang paling menggambarkan dinamika sistem. Kami mendemonstrasikan QMLA yang beroperasi pada ruang model besar dengan memasukkan algoritme genetika untuk merumuskan model hipotetis baru. Pemilihan model yang fitur-fiturnya menyebar ke generasi berikutnya didasarkan pada fungsi objektif yang terinspirasi oleh skema peringkat Elo, yang biasanya digunakan untuk menilai pesaing dalam permainan seperti catur dan sepak bola. Dalam semua kasus, protokol kami menemukan model yang menunjukkan $F_1$-score $geq 0.88$ bila dibandingkan dengan model sebenarnya, dan secara tepat mengidentifikasi model sebenarnya dalam 72% kasus, sambil menjelajahi ruang dengan model potensial lebih dari $250.000$ . Dengan menguji interaksi mana yang benar-benar terjadi dalam sistem target, QMLA adalah alat yang layak untuk eksplorasi fisika dasar dan karakterisasi serta kalibrasi perangkat kuantum.
Non-Gaussian Component Analysis (NGCA) adalah masalah pembelajaran distribusi berikut: Diberikan sampel iid dari distribusi pada $mathbb{R}^d$ yang non-gaussian dalam arah tersembunyi $v$ dan Gaussian standar independen dalam arah ortogonal, tujuannya adalah untuk mendekati arah tersembunyi $v$. Pekerjaan sebelumnya citeDKS17-sq memberikan bukti formal untuk keberadaan pertukaran informasi-komputasi untuk NGCA di bawah kondisi pencocokan momen yang tepat pada distribusi non-gaussian univariat $A$. Hasil terakhir tidak berlaku jika distribusi $A$ bersifat diskrit. Sebuah pertanyaan alami adalah apakah pengorbanan informasi-komputasi bertahan dalam pengaturan ini. Dalam makalah ini, kami menjawab pertanyaan ini secara negatif dengan memperoleh sampel dan algoritma yang efisien secara komputasi untuk NGCA dalam rezim bahwa $A$ adalah diskrit atau hampir diskrit, dalam pengertian teknis yang terdefinisi dengan baik. Alat utama yang dimanfaatkan dalam algoritme kami adalah metode LLL citeLLL82 untuk pengurangan basis kisi.
Kami memperkenalkan dan mempelajari entropi Rényi umum yang didefinisikan melalui jejak produk ${rm Tr}_B (|Psi_iranglelangle Psi_j|)$ di mana $ |Psi_irangle$ adalah keadaan eigen dari teori medan konformal dua dimensi (CFT). Ketika $|Psi_irangle=|Psi_jrangle$ objek-objek ini direduksi menjadi entropi Rényi standar dari keadaan eigen CFT. Memanfaatkan formalisme integral jalur, kami menunjukkan bahwa entropi Rényi umum kedua setara dengan korelator empat titik. Kami kemudian fokus pada teori bosonik bebas di mana mode perluasan medan memungkinkan kami untuk mengembangkan strategi yang efisien untuk menghitung entropi Rényi umum kedua untuk semua keadaan eigen. Sebagai produk sampingan, pendekatan kami juga mengarah pada hasil baru untuk Rényi standar dan entropi relatif yang melibatkan status turunan arbitrer dari CFT bosonik.
Komputasi kuantum geometris menawarkan strategi praktis menuju komputasi kuantum yang kuat karena toleransi kesalahannya yang inheren. Namun, kondisi geometris yang ketat mengarah pada kontrol kuantum yang kompleks dan/atau terganggu kesalahan, terutama untuk qubit logis yang melibatkan lebih banyak qubit fisik, yang toleransi kesalahannya efektif pada prinsipnya, demonstrasi eksperimental mereka masih menuntut. Jadi, cara terbaik untuk menyederhanakan kontrol yang diperlukan dan mewujudkan keuntungan penuhnya telah menjadi kunci untuk aplikasi komputasi kuantum geometrik yang tersebar luas. Di sini kami mengusulkan skema geometris baru yang cepat dan kuat, dengan pengkodean subruang bebas-dekoherensi, dan menyajikan implementasi fisiknya pada sirkuit kuantum superkonduktor, di mana kami hanya menggunakan kopling yang dapat disetel secara parametrik yang ditunjukkan secara eksperimental untuk mencapai kontrol geometris kesetiaan tinggi atas qubit logis . Simulasi numerik memverifikasi bahwa itu dapat secara efisien menggabungkan toleransi kesalahan dari fase geometris dan pengkodean logis-qubit, menampilkan keunggulan kinerja gerbang kami atas yang dinamis konvensional tanpa pengkodean, baik dalam hal kesetiaan dan ketahanan gerbang. Oleh karena itu, skema kami dapat mengkonsolidasikan kedua metode penekanan kesalahan untuk kontrol logis-qubit, yang menyoroti komputasi kuantum skala besar di masa depan.
17 Des 2021 cs.DS arXiv:2112.09124v1
Di STOC’95 Arya dkk. menunjukkan bahwa setiap set poin $n$ di $mathbb R^d$ menerima $(1+epsilon)$-spanner dengan diameter hop paling banyak 2 (masing-masing, 3) dan $O(n log n) $ edge (resp., $O(n log log n)$ edge). Mereka juga memberikan tradeoff batas atas umum diameter hop paling banyak $k$ dan $O(n alpha_k(n))$ edge, untuk $k ge 2$ apa pun. Fungsi $alpha_k$ adalah kebalikan dari fungsi gaya Ackermann tertentu pada tingkat $lfloor k/2 rfloor$th dari hierarki rekursif primitif, di mana $alpha_0(n)=lceil n/2 rceil , alpha_1(n)=leftlceil sqrt{n} kananrceil, alpha_2(n)=lceil log{n} rceil, alpha_3(n)=lceil loglog{ n} rceil, alpha_4(n)=log^n, alpha_5(n)=lfloor frac{1}{2} log^*n rfloor$, ldots. Secara kasar, untuk $k ge 2$ fungsi $alpha_{k}$ dekat dengan $lfloor frac{k-2}{2} rfloor$-iterasi log-star function, yaitu $log $ dengan $lfloor frac{k-2}{2} rfloor$ bintang. Apakah tradeoff ini ketat atau tidak, tetap terbuka, bahkan untuk kasus $k=2$ dan $k=3$. Dua batas bawah diketahui: Yang pertama hanya berlaku untuk kunci pas dengan rentangan 1 dan yang kedua kurang optimal dan hanya berlaku untuk nilai $k$ yang cukup besar (konstan). Dalam makalah ini kami membuktikan batas bawah yang ketat untuk setiap konstanta $k$: Untuk $epsilon> 0$ tetap, $(1+epsilon)$-spanner untuk metrik garis seragam dengan diameter hop paling banyak $k $ harus memiliki setidaknya $Omega(n alpha_k(n))$ edge.
Biarkan $T_{epsilon}$, $0 le epsilon le 1/2$, menjadi operator noise yang bekerja pada fungsi pada kubus boolean ${ 0,1}^n$. Misalkan $f$ merupakan distribusi pada ${0,1}^n$ dan misalkan $q> 1$. Kami membuktikan ketat hasil tipe Mrs. Gerber untuk entropi Renyi kedua dari $T_{epsilon} f$ yang memperhitungkan nilai entropi Renyi $q^{th}$ dari $f$. Untuk fungsi umum $f$ pada ${0,1}^n$ kami membuktikan pertidaksamaan hiperkontraktif ketat untuk norma $ell_2$ dari $T_{epsilon} f$ yang memperhitungkan rasio antara $ell_q $ dan $ell_1$ norma dari $f$.
Tomografi proses kuantum secara konvensional menggunakan banyak keadaan kuantum awal dan kemudian melakukan tomografi keadaan pada keluaran proses. Di sini kami mengusulkan dan mempelajari pendekatan alternatif yang hanya membutuhkan satu (atau beberapa) keadaan awal yang diketahui bersama dengan pengukuran waktu tunda untuk merekonstruksi peta kesatuan dan Hamiltonian yang sesuai dari dinamika waktu. Kerangka matematis menyeluruh dan jaminan kelayakan metode kami disediakan oleh teorema embedding Takens. Kami menjelaskan secara rinci bagaimana rekonstruksi satu qubit Hamiltonian bekerja dalam pengaturan ini, dan memberikan metode numerik dan eksperimen untuk sistem beberapa qubit dan kisi umum dengan interaksi lokal. Secara khusus, metode ini memungkinkan untuk menemukan Hamiltonian dari sistem dua qubit dengan mengamati hanya satu qubit.
Kami menunjukkan bahwa menentukan apakah graf $n$-vertex memiliki lebar kembar paling banyak 4 adalah NP-complete, dan membutuhkan waktu $2^{ Omega(n/log n)}$ kecuali Hipotesis Waktu Eksponensial gagal. Sepanjang jalan, kami memberikan bukti dasar bahwa graf $n$-vertex yang dibagi setidaknya $2 log n$ kali memiliki lebar kembar paling banyak 4. Kami juga menunjukkan cara mengkodekan trigraf $H$ (grafik berwarna 2 sisi yang terlibat dalam definisi lebar kembar) ke dalam grafik $G$, dalam arti bahwa setiap $d$-urutan (urutan kontraksi simpul yang menyaksikan bahwa lebar kembar paling banyak $d$) dari $G$ pasti menciptakan $H $ sebagai subtrigraf yang diinduksi, sedangkan ada sebagian $d$-urutan yang benar-benar berubah dari $G$ ke $H$. Kami percaya bahwa fakta-fakta ini dan bukti-buktinya dapat menjadi kepentingan independen.
Sistem prototipe yang dibentuk oleh atom dua tingkat yang berinteraksi dengan medan elektromagnetik mode tunggal terkuantisasi dijelaskan oleh model Rabi kuantum (QRM). QRM berpotensi valid pada rezim interaksi materi cahaya apa pun, mulai dari yang lemah (di mana tingkat peluruhan melebihi tingkat kopling) hingga kopling kuat yang dalam (di mana tingkat interaksi melebihi frekuensi transisi kosong dari subsistem). Namun, ketika mencapai rezim kopling ultrakuat, beberapa masalah teoretis dapat mencegah deskripsi yang benar tentang dinamika yang dapat diamati dari sistem semacam itu: (i) persamaan master optik kuantum standar gagal menggambarkan interaksi sistem ini dengan reservoir dengan benar; (ii) laju foton keluaran yang benar tidak lagi sebanding dengan jumlah foton intracavity; dan (iii) tampaknya melanggar invarians gauge. Di sini, kami mempelajari laju emisi fluks foton dari sistem ini di bawah eksitasi yang tidak koheren dari atom dua tingkat untuk kekuatan interaksi materi cahaya apa pun, dan mempertimbangkan suhu efektif yang berbeda. Ketergantungan spektrum emisi pada kekuatan kopling adalah hasil dari interaksi antara tingkat energi, elemen matriks yang dapat diamati, dan kepadatan keadaan reservoir. Dalam pendekatan ini, kami juga mempelajari terjadinya pemisahan materi cahaya dalam rezim kopling kuat dalam, dan menunjukkan bagaimana semua hasil yang diperoleh adalah invarian pengukur.
Kami menyajikan studi perbandingan antara probabilitas klasik dan probabilitas kuantum dari sudut pandang Bayesian, di mana probabilitas ditafsirkan sebagai tingkat keyakinan rasional kita tentang apakah pernyataan yang diberikan itu benar. Dari sudut pandang ini, termasuk probabilitas bersyarat, tiga masalah dibahas: i) Diberikan ukuran ransum al tingkat kepercayaan, apakah itu memenuhi aksioma probabilitas? ii) Mengingat probabilitas memenuhi aksioma-aksioma ini, apakah itu dilihat sebagai ukuran tingkat kepercayaan rasional? iii) Dapatkah ukuran tingkat kepercayaan rasional dievaluasi dalam kaitannya dengan frekuensi relatif dari peristiwa yang terjadi? Di sini kami menunjukkan bahwa seperti halnya probabilitas klasik, semua masalah ini dapat diselesaikan secara afirmatif dalam probabilitas kuantum, asalkan hubungan dengan frekuensi relatif sedikit dimodifikasi dalam kasus sejumlah kecil pengamatan. Ini menyiratkan bahwa hubungan antara probabilitas Bayesian dan frekuensi relatif dalam mekanika kuantum adalah sama seperti dalam teori probabilitas klasik, termasuk probabilitas bersyarat.
Sistem optomekanis membuka kemungkinan baru dalam penelitian mendasar pada antarmuka antara informasi kuantum dan gravitasi. Baru-baru ini, proposal eksperimental yang ambisius disarankan oleh Bose et al. untuk mengukur keterjeratan antara dua sistem optomekanis yang dihasilkan oleh interaksi gravitasi mereka. Skema ini bergantung pada keterjeratan saksi antara kedua sistem. Di sini kami mengembangkan kerangka umum untuk mempelajari kualitas saksi belitan bipartit menggunakan saksi kesetiaan. Kami kemudian menerapkan kerangka kerja ini ke proposal keterikatan gravitasi, mengoptimalkan deteksi keterikatan. Kami membangun saksi yang hanya terdiri dari 5 pengukuran putaran non-sepele, yang kami bandingkan dengan saksi lain yang diusulkan. Dengan pasca-pemrosesan, saksi kami dapat mendeteksi keterjeratan untuk setiap pilihan fase dalam penyiapan, hingga satu set ukuran nol.
Dinamika partikel kuantum diatur oleh fungsi gelombangnya, yang pada gilirannya ditentukan oleh potensial klasik yang dikenainya. Namun fungsi gelombang itu sendiri menginduksi potensial kuantum, partikel `melihat’ jumlah potensial klasik dan kuantum, dan tidak ada cara untuk memisahkan keduanya. Oleh karena itu pada prinsipnya, sebagian atau seluruh potensi yang diamati dapat dikaitkan dengan potensi kuantum. Kami memeriksa kemungkinan ini dan mendiskusikan implikasinya.
17 Des 2021 cs.DS arXiv:2112.08454v1
Longest Common Subsequence (LCS) dari dua string adalah ukuran kesamaan string dasar dengan klasik solusi pemrograman dinamis mengambil waktu kuadrat. Meskipun upaya yang signifikan, sedikit kemajuan yang dibuat dalam meningkatkan runtime. Bahkan dalam bidang aproksimasi, tidak banyak yang diketahui untuk algoritma waktu linier di luar aproksimasi $sqrt{n}$ yang sepele. Hasil terobosan terbaru memberikan algoritma aproksimasi $n^{0.497}$-factor [HSSS19], yang baru-baru ini ditingkatkan menjadi $n^{0.4}$-factor one [BCD21]. Makalah terakhir juga menunjukkan algoritma waktu $n^{2-2.5alpha}$ yang menghasilkan aproksimasi $n^{alpha}$ ke LCS, tetapi sejauh ini tidak ada aproksimasi sub-polinomial yang diketahui dalam waktu subkuadrat yang sesungguhnya. Dalam karya ini, kami menunjukkan algoritma yang berjalan dalam waktu $O(n)$, dan menghasilkan aproksimasi faktor $n^{o(1)}$ ke LCS$(x,y)$, dengan probabilitas tinggi, untuk setiap pasangan string input $n$ yang panjangnya. Seluruh algoritme kami hanyalah pengurangan kotak hitam yang efisien untuk masalah Blok-LIS, yang diperkenalkan baru-baru ini di [ANSS21], dan memecahkan masalah Blok-LIS secara langsung.
Komentar yang diundang di: Nature Reviews Physics 3, 7 (2021).
Kami menjelaskan dan mewujudkan prosedur eksperimental untuk menilai ketidakcocokan dua pengukuran qubit. Eksperimen terdiri dari tugas diskriminasi keadaan di mana salah satu pengukuran digunakan menurut beberapa informasi perantara parsial. Statistik keberhasilan tugas memberikan batas atas untuk jumlah ketidakcocokan dari dua pengukuran, seperti yang diukur melalui ketahanan ketidakcocokan mereka. Untuk kelas yang luas dari pengukuran qubit yang tidak bias dan mungkin berisik, seseorang dapat membuat batas atas ini bertepatan dengan nilai sebenarnya dari kekokohan dengan menyetel persiapan percobaan yang sesuai. Kami mendemonstrasikan fakta ini dalam pengaturan optik, di mana status qubit dikodekan ke dalam derajat kebebasan polarisasi foton, dan ketidakcocokan diakses secara langsung berdasarkan kontrol yang disempurnakan pada amplitudo, fase, dan kemurnian tahap proyeksi akhir dari pengukuran. . Pekerjaan kami dengan demikian menetapkan kelayakan praktis dari metode yang baru-baru ini diusulkan untuk mendeteksi ketidakcocokan kuantum.
Kami mempertimbangkan dinamika sistem kuantum kacau banyak benda yang diukur secara terus menerus. Berfokus pada pemurnian keadaan yang dapat diamati, kami secara analitis menggambarkan batas laju pengukuran kuat dan lemah, di mana dalam kasus terakhir diperlukan pemantauan hingga skala waktu yang secara eksponensial lama dalam jumlah partikel diperlukan. Kami melengkapi analisis rezim pembatas dengan konstruksi teori replika efektif yang memberikan informasi tentang stabilitas dan simetri masing-masing fase. Hasil analisis diuji dengan membandingkan simulasi numerik yang tepat untuk model SYK terukur.
Polarisasi adalah salah satu derajat kebebasan cahaya yang paling serbaguna untuk aplikasi klasik dan kuantum. Kemampuan untuk mengukur keadaan polarisasi cahaya dan perubahannya dengan demikian sangat penting; ini adalah ilmu polarimetri. Semakin jelas dalam beberapa tahun terakhir bahwa sifat kuantum dari sifat polarisasi cahaya sangat penting, mulai dari menjelaskan eksperimen dengan foton tunggal atau sedikit hingga memahami implikasi teori kuantum pada sifat polarisasi klasik. Kami menyajikan ikhtisar mandiri tentang polarimetri kuantum, termasuk diskusi tentang polarisasi klasik dan kuantum, transformasinya, dan pengukurannya. Kami menggunakan platform ini untuk menjelaskan konsep-konsep kunci yang diabaikan ketika polarisasi dan polarimetri dipertimbangkan hanya dari perspektif klasik.
Baru-baru ini, batas-batas generalisasi dari paradigma minimisasi risiko empiris non-cembung menggunakan Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) telah dipelajari secara ekstensif. Beberapa kerangka teoritis telah disajikan untuk mempelajari masalah ini dari perspektif yang berbeda, seperti teori informasi dan stabilitas. Dalam makalah ini, kami menyajikan pandangan terpadu dari analisis kebocoran privasi untuk menyelidiki batas-batas generalisasi SGLD, bersama dengan kerangka teoritis untuk menurunkan kembali hasil sebelumnya secara ringkas. Selain temuan teoritis, kami melakukan berbagai studi numerik untuk menilai secara empiris masalah kebocoran informasi SGLD. Selain itu, hasil teoretis dan empiris kami memberikan penjelasan untuk karya sebelumnya yang mempelajari privasi keanggotaan SGLD.
Kami menghadirkan Prediksi Fitur Bertopeng (MaskFeat) untuk pra-pelatihan model video yang diawasi sendiri. Pendekatan kami pertama-tama secara acak menutupi sebagian dari urutan input dan kemudian memprediksi fitur dari daerah bertopeng. Kami mempelajari lima jenis fitur yang berbeda dan menemukan Histograms of Oriented Gradients (HOG), deskriptor fitur buatan tangan, bekerja sangat baik dalam hal kinerja dan efisiensi. Kami mengamati bahwa normalisasi kontras lokal di HOG sangat penting untuk hasil yang baik, yang sejalan dengan pekerjaan sebelumnya menggunakan HOG untuk pengenalan visual. Pendekatan kami dapat mempelajari pengetahuan visual yang melimpah dan mendorong model berbasis Transformer skala besar. Tanpa menggunakan bobot model atau pengawasan ekstra, MaskFeat yang telah dilatih sebelumnya pada video yang tidak berlabel mencapai hasil yang belum pernah terjadi sebelumnya sebesar 86,7% dengan MViT-L pada Kinetics-400, 88,3% pada Kinetics-600, 80,4% pada Kinetics-700, 38,8 mAP pada AVA, dan 75,0% pada SSv2. MaskFeat selanjutnya digeneralisasi ke input gambar, yang dapat diartikan sebagai video dengan bingkai tunggal dan memperoleh hasil yang kompetitif di ImageNet.
17 Des 2021 hep-th arXiv:2112.09132v1
Kami menghitung entropi keterikatan holografik untuk subkawasan dari keadaan termal BCFT yang hidup pada latar belakang lubang hitam nongravitasi. Sistem yang kami pertimbangkan adalah holografik ganda dan ganda ke string hitam abadi dengan bran Karch-Randall tertanam yang diparameterisasi oleh sudutnya. Pulau-pulau keterjeratan secara konvensional diharapkan muncul pada waktu-waktu akhir untuk mempertahankan kesatuan pada suhu yang terbatas, tetapi perhitungan baru-baru ini pada suhu nol telah menunjukkan pulau-pulau seperti itu tidak ada ketika bran terletak di bawah sudut kritis. Ketika bekerja pada suhu terbatas dalam konteks string hitam, kami menemukan bahwa pulau-pulau ada bahkan ketika bran terletak di bawah sudut kritis. Kami mencatat bahwa meskipun pulau-pulau ini ada ketika mereka dibutuhkan untuk melestarikan kesatuan, mereka terbatas pada wilayah terhubung terbatas pada bran yang kita sebut atol. Bergantung pada dua parameter — ukuran subkawasan dan sudut bran — entropi keterjeratan tetap konstan dalam waktu atau mengikuti kurva Halaman. Kami membahas struktur fase kaya ini dalam konteks rekonstruksi massal.
Metode mutakhir yang ada untuk Video Object Segmentation (VOS) mempelajari korespondensi piksel-ke-piksel tingkat rendah antar bingkai untuk menyebarkan topeng objek di seluruh video. Ini membutuhkan sejumlah besar data video beranotasi padat, yang mahal untuk dianotasi, dan sebagian besar berlebihan karena bingkai dalam video sangat berkorelasi. Sehubungan dengan hal ini, kami mengusulkan HODOR: metode baru yang menangani VOS dengan memanfaatkan gambar statis beranotasi secara efektif untuk memahami tampilan objek dan konteks pemandangan. Kami mengkodekan instance objek dan informasi pemandangan dari bingkai gambar ke dalam deskriptor tingkat tinggi yang kuat yang kemudian dapat digunakan untuk mengelompokkan ulang objek-objek tersebut dalam bingkai yang berbeda. Hasilnya, HODOR mencapai kinerja mutakhir pada tolok ukur DAVIS dan YouTube-VOS dibandingkan dengan metode yang sudah ada yang dilatih tanpa anotasi video. Tanpa modifikasi arsitektur apa pun, HODOR juga dapat belajar dari konteks video seputar bingkai video beranotasi tunggal dengan memanfaatkan konsistensi siklik, sedangkan metode lain mengandalkan anotasi yang padat dan konsisten secara temporal.
Munculnya pelatihan skala besar telah menghasilkan banyak model pengenalan visual yang kuat. Namun, model generatif, seperti GAN, secara tradisional telah dilatih dari awal tanpa pengawasan. Dapatkah “pengetahuan” kolektif dari sejumlah besar model visi yang telah dilatih sebelumnya dimanfaatkan untuk meningkatkan pelatihan GAN? Jika demikian, dengan begitu banyak model untuk dipilih, mana yang harus dipilih, dan dengan cara apa model tersebut paling efektif? Kami menemukan bahwa model visi komputer yang telah dilatih sebelumnya dapat secara signifikan meningkatkan kinerja saat digunakan dalam ansambel diskriminator. Khususnya, subset tertentu dari model yang dipilih sangat memengaruhi kinerja. Kami mengusulkan mekanisme pemilihan yang efektif, dengan menyelidiki keterpisahan linier antara sampel asli dan palsu dalam penyematan model yang telah dilatih sebelumnya, memilih model yang paling akurat, dan secara bertahap menambahkannya ke ansambel diskriminator. Menariknya, metode kami dapat meningkatkan pelatihan GAN baik dalam data terbatas maupun pengaturan skala besar. Diberikan hanya 10k sampel pelatihan, FID kami pada LSUN Cat cocok dengan StyleGAN2 yang dilatih pada 1,6 juta gambar. Pada dataset lengkap, metode kami meningkatkan FID sebesar 1,5x menjadi 2x pada kategori LSUN kucing, gereja, dan kuda.
17 Des 2021 cs.CV arXiv:2112.09129v1
Memisahkan spatiotemporal representasi mengacu pada penguraian fitur spasial dan temporal menjadi faktor dimensi-independen. Meskipun metode pengenalan gerak berbasis RGB-D sebelumnya telah mencapai kinerja yang menjanjikan melalui representasi spatiotemporal multi-modal yang digabungkan secara erat, mereka masih mengalami (i) kesulitan optimasi di bawah pengaturan data kecil karena pemodelan spatiotemporal-terjerat yang erat; (ii) informasi redundansi karena biasanya mengandung banyak informasi marginal yang kurang relevan dengan klasifikasi; dan (iii) interaksi yang rendah antara informasi spatiotemporal multi-modal yang disebabkan oleh fusi lambat yang tidak memadai. Untuk mengatasi kelemahan ini, kami mengusulkan untuk memisahkan dan memasang kembali representasi spatiotemporal untuk pengenalan gerak berbasis RGB-D. Secara khusus, kami menguraikan tugas mempelajari representasi spatiotemporal menjadi 3 sub-tugas: (1) Mempelajari fitur independen dimensi dan berkualitas tinggi melalui jaringan pemodelan spasial dan temporal yang dipisahkan. (2) Menggabungkan kembali representasi yang dipisahkan untuk membangun ketergantungan ruang-waktu yang lebih kuat. (3) Memperkenalkan mekanisme Cross-modal Adaptive Posterior Fusion (CAPF) untuk ca mengambil informasi spatiotemporal lintas-modal dari data RGB-D. Kombinasi mulus dari desain baru ini membentuk representasi spasialtemporal yang kuat dan mencapai kinerja yang lebih baik daripada metode canggih pada empat kumpulan data gerakan publik. Kode kami tersedia di https://github.com/damo-cv/MotionRGBD.
Kami mempertimbangkan interaksi model Early Dark Energy (EDE), Swampland Distance Conjecture (SDC), dan tegangan parameter kosmologis. EDE adalah resolusi yang diusulkan dari tegangan Hubble yang mengandalkan ekskursi medan skalar dekat-Planckian, sedangkan SDC memprediksi sensitivitas eksponensial massa medan lain terhadap ekskursi semacam itu, $mpropto e^{-c|Delta phi |/M_{rm pl}}$ dengan $csim{cal O}(1)$. Sementara itu, EDE berada dalam ketegangan dengan data struktur skala besar (LSS), karena pergeseran parameter standar $Lambda$CDM yang diperlukan agar sesuai dengan latar belakang gelombang mikro kosmik (CMB). Orang mungkin berharap bahwa perlakuan model yang tepat, misalnya, menghitung SDC, dapat memperbaiki ketegangan dengan LSS. Termotivasi oleh pertimbangan ini, kami memperkenalkan model Sektor Gelap Awal (EDS), di mana massa materi gelap secara eksponensial sensitif terhadap kunjungan medan super-Planckian pada skalar EDE. Model EDS menunjukkan fenomenologi baru di alam semesta awal dan akhir, yang terakhir karena interaksi diri materi gelap yang dimediasi EDE. “Gaya kelima” filik materi gelap ini, meskipun dibatasi menjadi kecil, tetap aktif di alam semesta akhir dan tidak disaring dalam lingkaran cahaya yang tervirialisasi. Kami menemukan bahwa interaksi baru dengan materi gelap sebagian menyelesaikan ketegangan LSS. Namun, posterior yang terpinggirkan tetap konsisten dengan $f_{rm EDE}=0$ pada 95$%$ CL setelah pengukuran Dark Energy Survey Tahun 3 sebesar $S_8$ disertakan. Kami mempelajari batasan pada model dari data Teleskop Kosmologi Atacama, dan menemukan faktor dua peningkatan pada bilah kesalahan pada parameter SDC $c$, bersama dengan peningkatan preferensi untuk komponen EDE. Kami membahas implikasi dari kendala ini untuk SDC, dan menemukan kendala pengamatan paling ketat hingga saat ini pada parameter rawa, menunjukkan bahwa deskripsi EDE data kosmologis berada dalam ketegangan dengan SDC.
Metode saat ini untuk mempelajari avatar berpakaian 3D yang realistis dan dapat digerakkan memerlukan pemindaian 3D yang berpose atau gambar 2D dengan pose pengguna yang dikontrol dengan cermat. Sebaliknya, tujuan kami adalah mempelajari avatar hanya dari gambar 2D orang dalam pose tanpa batasan. Mengingat satu set gambar, metode kami memperkirakan permukaan 3D terperinci dari setiap gambar dan kemudian menggabungkannya menjadi avatar yang dapat dianimasikan. Fungsi implisit sangat cocok untuk tugas pertama, karena dapat menangkap detail seperti rambut atau pakaian. Metode saat ini, bagaimanapun, tidak kuat untuk pose manusia yang bervariasi dan sering menghasilkan permukaan 3D dengan anggota badan yang patah atau tanpa tubuh, detail yang hilang, atau bentuk non-manusia. Masalahnya adalah metode ini menggunakan encoder fitur global yang sensitif terhadap pose global. Untuk mengatasi hal ini, kami mengusulkan ICON (“Manusia Berpakaian Tersirat yang Diperoleh dari Normal”), yang menggunakan fitur lokal sebagai gantinya. ICON memiliki dua modul utama, keduanya memanfaatkan model bodi SMPL(-X). Pertama, ICON menyimpulkan detail normal manusia berpakaian (depan/belakang) yang dikondisikan pada normal SMPL(-X). Kedua, regressor permukaan implisit yang menyadari visibilitas menghasilkan permukaan iso dari bidang hunian manusia. Yang penting, pada waktu inferensi, loop umpan balik bergantian antara menyempurnakan mesh SMPL(-X) menggunakan asumsi pakaian normal dan kemudian menyempurnakan normal. Mengingat beberapa bingkai subjek yang direkonstruksi dalam berbagai pose, kami menggunakan SCANimate untuk menghasilkan avatar yang dapat dianimasikan dari mereka. Evaluasi pada dataset AGORA dan CAPE menunjukkan bahwa ICON mengungguli keadaan seni dalam rekonstruksi, bahkan dengan data pelatihan yang sangat terbatas. Selain itu, ini jauh lebih kuat untuk sampel di luar distribusi, misalnya, pose/gambar di alam liar dan pemotongan di luar bingkai. ICON mengambil langkah menuju rekonstruksi manusia berpakaian 3D yang kuat dari gambar di alam liar. Ini memungkinkan pembuatan avatar langsung dari video dengan deformasi kain yang dipersonalisasi dan bergantung pada pose alami.
Deteksi objek dalam citra satelit resolusi tinggi muncul sebagai alternatif terukur untuk pengumpulan data survei lapangan di banyak aplikasi pemantauan lingkungan dan sosial ekonomi. Namun, melakukan deteksi objek di wilayah yang luas masih bisa sangat mahal karena tingginya biaya pembelian citra dan komputasi. Terinspirasi oleh strategi pengumpulan data survei tradisional, kami mengusulkan pendekatan untuk memperkirakan statistik jumlah objek di wilayah yang luas melalui pengambilan sampel. Mengingat anggaran biaya, metode kami memilih sejumlah kecil area representatif dengan mengambil sampel dari distribusi proposal yang dapat dipelajari. Dengan menggunakan pengambilan sampel penting, kami dapat memperkirakan jumlah objek secara akurat setelah memproses hanya sebagian kecil gambar dibandingkan dengan pendekatan menyeluruh. Kami menunjukkan secara empiris bahwa kerangka kerja yang diusulkan mencapai kinerja yang kuat dalam memperkirakan jumlah bangunan di Amerika Serikat dan Afrika, mobil di Kenya, tempat pembakaran batu bata di Bangladesh, dan kolam renang di AS, sementara membutuhkan sedikitnya 0,01% citra satelit dibandingkan untuk pendekatan yang lengkap.
Kompleksitas model pengambilan atmosfer sebagian besar didorong oleh data dan model satu dimensi umumnya dianggap memadai dengan kualitas data saat ini. Namun, penelitian terbaru menunjukkan bahwa menggunakan model 1D dalam pengambilan dapat menghasilkan suhu terminator yang sangat dingin dan perkiraan kelimpahan yang bias bahkan dengan spektrum transmisi Jupiter panas yang ada. Termotivasi oleh klaim ini dan spektrum transmisi berkualitas tinggi yang akan datang, kami secara sistematis mengeksplorasi keterbatasan model 1D menggunakan pengamatan sintetis dan terkini. Kami menggunakan model 1D dengan berbagai kompleksitas, baik analitik maupun numerik, untuk meninjau kembali klaim bias ketika menafsirkan spektrum transmisi Jupiter panas dengan komposisi terminator yang tidak homogen. Secara keseluruhan, kami menemukan bias yang dilaporkan dihasilkan dari asumsi model spesifik daripada batasan intrinsik model atmosfer 1D dalam mengambil pengamatan terminator asimetris saat ini. Selain itu, kami merevisi pengambilan atmosfer Jupiter WASP-43b yang panas ($T_{rm eq}=1440$ K) dan Jupiter WASP-103b yang sangat panas ($T_{rm eq}=2484$ K ) yang penelitian sebelumnya menyimpulkan suhu atmosfer yang sangat dingin. Kami mengambil suhu yang konsisten dengan harapan. Kami mencatat, bagaimanapun, bahwa dalam batas ketidakhomogenan terminator ekstrim dan kualitas data yang tinggi, beberapa kesimpulan atmosfer mungkin bias, meskipun pada tingkat yang lebih rendah daripada yang diklaim sebelumnya. Untuk mengatasi kasus seperti itu, kami menerapkan kerangka pengambilan 2D untuk spektrum transmisi yang memungkinkan batasan akurat pada properti atmosfer rata-rata dan memberikan wawasan tentang rentang spektral di mana jejak ketidakhomogenan atmosfer paling kuat. Studi kami menyoroti perlunya pertimbangan yang cermat dari asumsi model dan kualitas data sebelum menghubungkan bias dalam perkiraan yang diperoleh dengan ketidakhomogenan atmosfer yang tidak terhitung.
Kami memperoleh faktor bentuk tiga titik empat putaran penuh warna dari supermultiplet tegangan-tensor di N=4 SYM, berdasarkan dualitas warna-kinematika (CK) dan metode kesatuan umum. Solusi CK-dual, sementara memanifestasikan semua hubungan Jacobi ganda dan memenuhi perhitungan daya minimal dari momen loop, terletak pada ruang solusi 133-dimensi. Kami juga menunjukkan bahwa integran faktor bentuk planar memenuhi tepat simetri konformal ganda terarah dalam batas ringan dari momentum operator, yang didukung oleh perhitungan empat loop eksplisit.
Kami mendemonstrasikan keberadaan Q-balls dalam model inflasi yang digabungkan secara non-minimal dengan inflasi yang kompleks dalam formulasi gravitasi Palatini. Kami menunjukkan bahwa ada solusi Q-ball yang kompatibel dengan inflasi dan kami memperoleh jendela dalam kuadrat massa inflasi yang merupakan kasusnya. Secara khusus, kami mengkonfirmasi keberadaan solusi Q-ball dengan $phi sim 10^{17}-10^{18} GeV $, konsisten dengan kisaran nilai bidang setelah akhir inflasi Palatini gulung lambat. Kami mempelajari bola-Q dan sifat-sifatnya baik secara numerik maupun dalam pendekatan analitis. Keberadaan bola-Q semacam itu menunjukkan bahwa kondensat inflasi kompleks dapat terfragmentasi menjadi bola-Q, dan bahwa mungkin ada proses analog untuk kasus inflasi nyata dengan fragmentasi ke oscillon netral. Kami membahas kemungkinan kosmologi pasca-inflasi setelah pembentukan bola-Q, termasuk periode awal dominasi materi bola-Q (eMD) dan efeknya pada dinamika pemanasan model, tanda gelombang gravitasi yang mungkin dapat dideteksi di masa depan eksperimen, dan kemungkinan bahwa bola-Q dapat mengarah pada pembentukan lubang hitam primordial (PBHs). Secara khusus, kami menunjukkan bahwa Palatini Q-ball dengan kekuatan medan khas dari fragmentasi kondensat inflasi dapat langsung membentuk lubang hitam dengan massa sekitar 500 kg atau lebih ketika self-coupling adalah $lambda=0,1$, menghasilkan sangat rendah (kurang dari 100 GeV) suhu pemanasan ulang dari peluruhan lubang hitam, dengan massa lubang hitam yang lebih kecil dan suhu pemanasan ulang yang lebih besar dimungkinkan untuk nilai $lambda$ yang lebih kecil. Materi gelap Q-ball dari inflasi Palatini yang tidak digabungkan secara minimal juga dapat menjadi arah untuk pekerjaan di masa depan.
Pemahaman objek interaktif, atau apa yang dapat kita lakukan terhadap objek dan bagaimana tujuan lama dari visi komputer. Dalam makalah ini, kami mengatasi masalah ini melalui pengamatan tangan manusia dalam video egosentris di alam liar. Kami mendemonstrasikan pengamatan tentang apa yang berinteraksi dengan tangan manusia dan bagaimana dapat memberikan data yang relevan dan pengawasan yang diperlukan. Menghadirkan tangan, siap melokalisasi dan menstabilkan objek aktif untuk belajar dan mengungkapkan tempat di mana interaksi dengan objek terjadi. Menganalisis tangan menunjukkan apa yang bisa kita lakukan terhadap objek dan bagaimana caranya. Kami menerapkan prinsip-prinsip dasar ini pada set data EPIC-KITCHENS, dan berhasil mempelajari fitur-fitur yang peka terhadap keadaan, dan keterjangkauan objek (wilayah interaksi dan genggaman yang diberikan), murni dengan mengamati tangan dalam video egosentris.
Cara standar untuk melakukan perhitungan untuk teori medan kuantum melibatkan matriks-S dan asumsi bahwa teori tersebut bebas di masa lalu dan masa depan tak terhingga. Namun, asumsi ini mungkin tidak berlaku untuk teori medan di latar belakang non-sepele seperti ruangwaktu melengkung atau suhu terbatas. Dalam karya ini kami memeriksa situasi pada waktu-waktu awal untuk ruangwaktu Minkowski pada suhu terbatas melalui penggunaan formalisme Schwinger-Keldysh. Kami menemukan bahwa ada suku silang tambahan antara bidang waktu nyata dan imajiner yang membuat matriks propagator kami $3kali 3$ daripada $2kali 2$ yang lebih familiar. Hal ini menunjukkan bahwa teori tersebut memang tidak bebas pada ketakterhinggaan masa lalu bahkan untuk ruang-waktu Minkowski pada suhu terhingga.
Penemuan informasi merupakan komponen penting dalam pemrosesan bahasa alami, untuk tugas-tugas intensif pengetahuan seperti menjawab pertanyaan dan memeriksa fakta. Baru-baru ini, pencarian informasi telah melihat munculnya retriever padat, berdasarkan jaringan saraf, sebagai alternatif metode sparse klasik berdasarkan frekuensi istilah. Model-model ini telah memperoleh hasil mutakhir pada kumpulan data dan tugas-tugas yang menyediakan kumpulan pelatihan yang besar. Namun, mereka tidak mentransfer dengan baik ke domain atau aplikasi baru tanpa data pelatihan, dan sering kali mengungguli metode frekuensi istilah seperti BM25 yang tidak diawasi. Jadi, pertanyaan yang wajar adalah apakah mungkin untuk melatih anjing pelacak padat tanpa pengawasan. Dalam karya ini, kami mengeksplorasi batas pembelajaran kontrastif sebagai cara untuk melatih anjing pemburu padat tanpa pengawasan, dan menunjukkan bahwa itu mengarah pada kinerja pengambilan yang kuat. Lebih tepatnya, kami menunjukkan pada benchmark BEIR bahwa model kami mengungguli BM25 pada 11 dari 15 set data. Selanjutnya, ketika beberapa ribu contoh tersedia, kami menunjukkan bahwa menyempurnakan model kami pada ini mengarah pada peningkatan yang kuat dibandingkan dengan BM25. Terakhir, saat digunakan sebagai pra-pelatihan sebelum menyempurnakan dataset MS-MARCO, teknik kami memperoleh hasil mutakhir pada tolok ukur BEIR.
Menggunakan jaringan saraf feedforward yang terhubung penuh, kami mempelajari invarian topologi dari kelas Calabi–Yau manifold dibangun sebagai hypersurfaces dalam varietas toric yang terkait dengan polytopes refleksif dari Kreuzer–Skarke datab as. Secara khusus, kami menemukan keberadaan ekspresi sederhana untuk bilangan Euler yang dapat dipelajari dalam hal data terbatas yang diekstraksi dari politop dan dualnya.
Kami mempertimbangkan perkolasi level-set untuk model membran Gaussian pada $mathbb{Z}^d$, dengan $d geq 5$, dan menetapkan bahwa sebagai $h in mathbb{R}$ bervariasi, transisi fase perkolasi non-trivial untuk set level di atas level $h$ terjadi pada beberapa level kritis terbatas $h_ ast$, yang kami tunjukkan positif dalam dimensi tinggi. Sepanjang $h_ast$, dua level kritis alami lebih lanjut $h_{astast}$ dan $overline{h}$ diperkenalkan, dan kami menetapkan bahwa $-infty h_{astast}$, kami menemukan bahwa fungsi konektivitas set level di atas $h$ mengakui peluruhan eksponensial yang diregangkan, sedangkan untuk $h
Dalam percobaan baru-baru ini
17 Des 2021 hep-ex arXiv:2112.09114v1
Penampang produksi pasangan kuark atas diukur dalam tumbukan proton-proton pada energi pusat massa 5.02 TeV. Data dikumpulkan dalam lari LHC khusus berenergi dan berintensitas rendah pada tahun 2017, dan sesuai dengan luminositas terintegrasi sebesar 302 pb$^{-1}$. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan peristiwa dengan satu elektron dan satu muon dengan muatan yang berlawanan, dan setidaknya dua pancaran. Penampang yang diukur adalah 60,7 $pm$ 5.0 (stat) $pm$ 2.8 (syst) $pm$ 1.1 (lumi) pb. Untuk mengurangi ketidakpastian statistik, kombinasi dengan hasil di saluran lepton + jet tunggal, berdasarkan data yang dikumpulkan pada tahun 2015 di energi pusat massa yang sama dan sesuai dengan luminositas terintegrasi 27,4 pb$^{-1}$ , kemudian dilakukan. Nilai terukur yang dihasilkan adalah 63.0 $pm$ 4.1 (stat) $pm$ 3.0 (syst+lumi) pb, sesuai dengan prediksi model standar sebesar 66,8$^{+2.9}_{-3.1}$ pb.
Eikonal eksponensial dalam QFT menjelaskan munculnya fisika klasik pada jarak jauh dalam hal pengulangan non-sepele dari banyak diagram. Dulu, ‘t Hooft mengusulkan korespondensi yang indah antara hamburan eikonal skalar ultra-relativistik dan hamburan satu-ke-satu di ruang-waktu gelombang kejut latar belakang, mengabaikan kebutuhan untuk melanjutkan. Dalam semangat ini, kami mengusulkan di sini metode kovarian untuk menghitung amplitudo satu-ke-satu dalam ruang-waktu latar belakang melengkung yang memunculkan apa yang kami duga sebagai ekspresi umum untuk amplitudo eikonal. Kami menunjukkan bagaimana amplitudo hamburan satu-ke-satu untuk skalar pada ruang-waktu stasioner mana pun direduksi menjadi suku batas yang menangkap perilaku latar belakang jarak jauh dan memiliki struktur amplitudo eikonal eksponen. Dalam kasus hamburan skalar di Schwarzschild, kami memulihkan hasil yang diketahui untuk hamburan gravitasi skalar masif dalam rezim eikonal. Untuk Kerr, kami menemukan eksponensial yang luar biasa dari amplitudo tingkat pohon untuk hamburan gravitasi antara skalar masif dan partikel masif dengan putaran tak terbatas. Amplitudo ini menunjukkan faktorisasi seperti Kawai-Lewellen-Tye, yang kami gunakan untuk mengevaluasi amplitudo eikonal dalam ruang momentum, dan mempelajari sifat analitiknya.
Kami menganalisis dinamika mundurnya peta $z longmapsto z^m$ pada $n$ -dimensi kompleks torus dan varietas toric. Kita akan mengamati bahwa objek tropis secara alami muncul di batas lemah, dan meninjau beberapa teorema dalam geometri tropis.