在本文中，将详细解析由缪龙、江云坤和郑士标撰写的论文《双Jaynes-Cummings模型下两个腔场贝尔非定域性的演化特性》中提到的关键概念与知识点。 论文的标题中提到的“Bell-nonlocality”，指的是贝尔非定域性。在量子力学中，贝尔非定域性通常与贝尔不等式有关，贝尔不等式是用于判断两个粒子之间是否存在量子纠缠的理论基础。当两个粒子纠缠时，它们的量子状态不能被描述为独立的个体，而是表现为一个整体。这意味着对其中一个粒子的测量会立即影响到另一个粒子的状态，即使两者相隔很远，这种现象超出了经典物理学的预测，称为量子非定域性。 接下来，论文讨论了双Jaynes-Cummings模型。Jaynes-Cummings模型是量子光学中一个非常著名的理论模型，用于描述二能级原子与一个量子化的电磁场（例如光腔中的场）相互作用的情况。双Jaynes-Cummings模型扩展了传统的Jaynes-Cummings模型，用于描述两个光腔中二能级原子与两个量子化电磁场的相互作用，这使得研究者可以在两个独立的腔场中同时观测到量子纠缠和非定域性的演化特性。 文章描述了两个初始处于纠缠态的宏观腔场的贝尔非定域性演化特性，这涉及到了量子纠缠态的研究。量子纠缠是量子计算和量子信息处理不可或缺的元素。量子纠缠现象指的是两个或多个粒子以这样的方式相互关联：一个粒子的量子状态无法独立于其他粒子的量子状态进行描述，它们共同形成了一个不可分割的整体。然而，量子纠缠并不稳定，受到外界因素的影响，如与真空噪声的相互作用，纠缠态可能会逐渐减弱，甚至完全消失，这种现象被称为“纠缠突然死亡”（Entanglement Sudden Death，ESD）。 论文进一步研究了原子跃迁频率和腔场频率之间的失谐量如何影响两个宏观腔场贝尔非定域性的演化。失谐量（Detuning）是指原子跃迁频率与腔场频率不匹配时的差值。在量子系统的相互作用中，失谐是一个重要参数，它决定了量子系统能量交换的动态过程。在量子光学的实验中，通过调节失谐量可以控制腔内原子与场的耦合强度，进而影响量子态的演化特性。 此外，文章还探讨了两个耦合强度之间的差异对贝尔非定域性的影响。在双Jaynes-Cummings模型中，两个腔场与各自对应原子的耦合强度可能不同，这种不对称性可能会导致量子态的演化展现出复杂的动力学行为。 本文还提到了与ESD相似的现象，即贝尔非定域性突然死亡（Bell-nonlocality sudden death，BNSD）。这一点表明，在某些特定条件下，多部分的Bell-不等式违反（即表明非定域性的量子关联存在）可以在有限时间内突然消失。这一点强调了量子系统演化中可能出现的不连续和突发性变化。 以上内容基于对论文标题、描述和部分内容的深入解析，对论文中所涉及的贝尔非定域性、双Jaynes-Cummings模型、量子纠缠、纠缠突然死亡以及量子态演化的失谐影响等关键概念进行了详细阐述。通过对这些概念的深入理解，可以更好地把握本文在量子物理、量子信息科学以及量子光学领域中所做出的理论探索和实验研究的贡献。

《时谐电磁场》（Time-harmonic electromagnetic fields）是罗杰·F·哈灵顿（Roger F. Harrington）所著的一部电磁学领域的经典教材。哈灵顿是电气工程的教授，隶属于纽约州立大学斯托尼布鲁克分校，并且是IEEE天线与传播学会和IEEE微波理论与技术学会的成员。这部作品在IEEE电磁波理论系列中占有重要地位，该系列旨在通过新书的出版以及认可的经典著作的重印和修订，长期保存电磁波理论及其应用的重要档案资料。 该系列书籍由Donald G. Dudley担任主编，并拥有一个由电磁学领域权威人士组成的顾问委员会，其中包括来自Case Western Reserve University的Robert B. Collin、来自University of Washington的Akira Ishimaru以及来自Carnegie Mellon University的Gayle P. Gordon。系列图书的其他编辑也来自不同大学，分别负责不同方面的内容。 在《时谐电磁场》中，哈灵顿教授详细介绍了电磁场的理论，并特别关注了时间谐和或周期性变化的电磁场。书中不仅包括了基础的电磁场理论，还涵盖了散射、积分方程方法和衍射等高级主题。这些主题不仅在理论上有深刻的讨论，而且在实际应用，如天线设计、电磁波传播和微波技术等领域中都具有重要的意义。 哈灵顿的这本书被认为是电磁理论和工程实践中的宝贵资源，因其深入浅出的阐述和内容的权威性，被广泛作为大学相关专业的教材和研究者的参考书。通过这本书，读者可以系统地学习到时谐电磁场的基本理论，包括Maxwell方程组、边界条件、波导和波的传播理论，以及电磁场的散射和辐射问题等。 在哈灵顿的著作中，读者还会接触到复杂的数学工具，如傅立叶变换和格林函数，这些工具在电磁场分析中非常关键。书中的内容不仅包括理论分析，还涉及到数值方法的应用，这对于理解和解决实际问题十分有用。 此外，IEEE Press电磁波理论系列中还包含了其他著名书籍和重要作者的作品，例如Christopoulos、Clemmow、Collin、Dudley、Elliot、Felsen和Marcuvitz等人的作品。这些作品覆盖了电磁波谱的平面波表达、波导传输线模型、平面波理论、天线、衍射、散射及电磁场分析方法等各个方面，共同构成了电磁学领域的经典文献库。 通过这些作品，我们可以看出，整个系列旨在通过各种精选的图书，为电磁学的学术研究和工程应用提供一个全面而权威的理论框架。这些书籍不仅对电磁学专业的学生和研究者具有指导意义，对于跨学科的工程师和技术人员来说，也是解决实际问题的有力工具。 《时谐电磁场》作为IEEE Press电磁波理论系列中的一部经典教材，不仅体现了电磁学理论和应用领域的深厚积累，也反映了作者在该领域的深厚造诣。书中对时谐电磁场的深入探讨以及对相关理论和计算方法的详细论述，使其成为该领域学习者和研究者不可或缺的参考资料。

使用 Mie 系列解决方案计算系数（An 和 Bn）和复值散射远场（PEC）以及分层（分层）电介质球（有或没有 PEC 核心）的脚本。 遵循第 3 章中的处理 鲁克等。 阿尔。 “雷达横截面手册”，全体会议出版社，1970年。 对其中的错误进行更正。

弱正则向量场下积分方程的解的拟必然存在性，徐嗣棪，张华，本文研究了弱正则向量场下流的存在性问题。运用向量场的有限维逼近方法、Kolmogorov的拟必然连续修正准则,以及弱正则向量场下几乎必�

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神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

用MATLAB编写的非近轴近似的高斯光束，可以更精确地描述高斯光束。

汽车刹车距离matlab代码使用磁场的距离测量系统 已经研究过的测量系统利用了磁场如何在空间中渗透的知识。 完成该项目的目的是创建一个感应工具，以确定沿着轨道相互跟随的两个移动小车之间的距离。 当手推车之间的距离减小并且明显发生碰撞时，霍尔效应传感器将拾取磁场的变化，并将对一个手推车施加破坏机制。 前面的推车配备有磁铁，其面向后面的推车，随后的推车将配备有霍尔效应传感器，其面向第一个推车。 然后使用霍尔效应传感器的输出电压来确定小车之间的距离。 下一个推车配置有直流电动机，如果两个推车之间的距离太近，则后面的推车会减速。 入门 打开MATLAB并简单地运行仿真和验证Arduino代码，以便自己运行实验。 先决条件 MATLAB许可证和Arduino下载。 部署方式 MATLAB代码仅用于分析。 Arduino代码可以上传到Arduino UNO，用作该项目的微控制器。 建于 -使用的编码环境 -使用的其他编码环境 贡献 请阅读有关我们的行为准则以及向我们提交请求请求的过程的详细信息。 版本控制 我们用于版本控制。 有关可用的版本，请参见。 作者 菲利普·特鲁佩利（ Phillip Tr

图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。

esearchers in spatial statistics and image analysis are familiar with Gaussian Markov Random Fields (GMRFs), and they are traditionally among the few who use them. There are, however, a wide range of applications for this methodology, from structural time-series analysis to the analysis of longitudinal and survival data, spatio-temporal models, graphical models, and semi-parametric statistics. With so many applications and with such widespread use in the field of spatial statistics, it is surprising that there remains no comprehensive reference on the subject. Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications provides such a reference, using a unified framework for representing and understanding GMRFs. Various case studies illustrate the use of GMRFs in complex hierarchical models, in which statistical inference is only possible using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques. The preeminent experts in the field, the authors emphasize the computational aspects, construct fast and reliable algorithms for MCMC inference, and provide an online C-library for fast and exact simulation. This is an ideal tool for researchers and students in statistics, particularly biostatistics and spatial statistics, as well as quantitative researchers in engineering, epidemiology, image analysis, geography, and ecology, introducing them to this powerful statistical inference method.