Neural Networks for Detecting Multimode Wigner Negativity
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
rodbar dam slope stability analysis using neural networks
در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...
Detecting and Predicting Muscle Fatigue during Typing By SEMG Signal Processing and Artificial Neural Networks
Introduction: Repetitive strain injuries are one of the most prevalent problems in occupational diseases. Repetition, vibration and bad postures of the extremities are physical risk factors related to work that can cause chronic musculoskeletal disorders. Repetitive work on a computer with low level contraction requires the posture to be maintained for a long time, which can cause muscle fatigu...
متن کاملContextuality and Wigner function negativity in qubit quantum computation
1: Department of Physics and Astronomy, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada, 2: Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London, UK, 3: Département de Physique, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, Québec, Canada, 4: IQIM, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA, 5: Department of Physics and Astronomy, University of Californi...
متن کاملFourth moments reveal the negativity of the Wigner function
The presence of unique quantum correlations is the core of quantum-information processing and general quantum theory. We address the fundamental question of how quantum correlations of a generic quantum system can be probed using correlation functions defined for quasiprobability distributions. In particular, we discuss the possibility of probing the negativity of a quasiprobability by comparin...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Physical Review Letters
سال: 2020
ISSN: 0031-9007,1079-7114
DOI: 10.1103/physrevlett.125.160504