强子散射中违反分解的影响主要是由于观众与观众之间的相互作用。 虽然众所周知，这些交互作用在包括横截面在内都相互抵消，例如对于Drell-Yan过程，但是对于违反哪种类型的可观测因子分解却知之甚少。 我们表明，对于纯Glauber梯形图，对于任何可观察到的单尺度（例如强子性横向能量或束推力），所有振幅级因式分解违背效应在截面水平上都完全抵消。 该结果证明了先前的主张，即这些纯Glauber图违反了因式分解法。 我们的证明以一种必不可少的方式利用了两到两个散射幅度的尺度不变性。 因此，主要的违反分解的效果来自具有至少一个软胶子的图形，其中涉及Glauber阶梯上的Lipatov顶点。 这意味着真正的软辐射必须参与因式分解违规，从而阐明因因式分解违规与基础事件之间的联系。

用Matlab编写的代码框架，用于图像配准实验(内附有详细使用说明)

本文提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于完成不同视角之间目标或场景的可靠匹配的方法。这种特点对图像的尺度和旋转具有不变性。并跨越很大范围的对仿射变换，三维视点的变化，添加的噪音和光照变化的图像匹配具有鲁棒性。特征是非常鲜明的，场景中的一个单一特征和一个许多图像的大型特征数据库也有很高的概率进行正确匹配。本文还介绍了一个使用该功能来识别目标的方法。通过将个别特征与由已知目标特征组成的数据库进行快速最近邻算法的匹配，然后使用Hough变换来识别属于单一目标的聚类（clusters），最后通过最小二乘解执行一致的姿态参数的核查确认。这种识别方法可以在有力确定对象之间的聚类和遮挡的同时实现近实时性能。