Join us on a literary world trip!
Add this book to bookshelf
Grey
Write a new comment Default profile 50px
Grey
Subscribe to read the full book or read the first pages for free!
All characters reduced
タイムクリスタル - 原子構造は、3次元ではなく、時間を含む4次元で繰り返されます。 これらの結晶は私たちがタイムトラベルするのを助けることができますか? - cover

タイムクリスタル - 原子構造は、3次元ではなく、時間を含む4次元で繰り返されます。 これらの結晶は私たちがタイムトラベルするのを助けることができますか?

Fouad Sabry

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

  • 0
  • 0
  • 0

Summary

タイムクリスタルとは
 
物性物理学では、時間結晶は粒子の量子系であり、その最低エネルギー状態は粒子が繰り返し運動している状態です。システムはすでに量子基底状態にあるため、環境にエネルギーを失って停止することはできません。このため、粒子の運動は他の運動のように運動エネルギーを実際に表していないため、「エネルギーのない運動」があります。時間結晶は、一般的な結晶の時間ベースのアナログとして、2012年にフランクウィルチェックによって理論的に最初に提案されました。結晶の原子は空間に周期的に配置されますが、時間結晶の原子は空間と時間の両方に周期的に配置されます。いくつかの異なるグループが、周期的に駆動されるシステムで安定した周期的進化を伴う問題を実証しています。実用的には、時間結晶はいつの日か量子記憶として使われるかもしれません。
 
どのようにメリットがありますか
 
(i)次のトピックに関する洞察と検証:
 
第1章:タイムクリスタル
 
第2章:時間変換の対称性
 
第3章:結晶構造
 
第4章:自発的対称性の破れ
 
第5章:物性物理学
 
第6章:量子力学
 
第7章:ゼロポイントエネルギー
 
(ii)タイムクリスタルに関する一般的な質問への回答。
 
(iii)多くの分野でのタイムクリスタルの使用法の実例。
 
(iv)17の付録で、タイムクリスタルのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新興テクノロジーについて簡単に説明します。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の時間結晶の基本的な知識や情報を超えたい人。
Available since: 01/27/2022.
Print length: 447 pages.

Other books that might interest you

  • Oku no Hosomichi - cover

    Oku no Hosomichi

    Matsuo Basho

    • 0
    • 0
    • 0
    Oku no Hosomichi (meaning Narrow Road to Oku [the Deep North]) is a major work by Matsuo Basho.Oku no Hosomichi was written based on a journey taken by Basho in the late spring of 1689. He and his traveling companion Sora departed from Edo (modern-day Tokyo) for the northerly interior region known as Oku, propelled mostly by a desire to see the places about which the old poets wrote. Travel in those days was, of course, very dangerous to one’s health, but Basho was committed to a kind of poetic ideal of wandering. He travelled for about 156 days all together, covering thousands of miles mostly on foot. Of all of Basho’s works, Oku no Hosomichi is best known.(Summary from Wikipedia)
    Show book
  • 美の香り - 東日本の被災地で見つけた美 - cover

    美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

    Roger W. Lowther

    • 0
    • 0
    • 0
    辺りに漂っていたのは、確かにそこにある希望の香りだった。それは美の香りだった。東京在住の音楽家ロジャー・w・ラウザー宣教師が東日本大震災の被災地で見つけた音楽の力、希望の香り。ボランティアとして活動する中、美が恐怖と絶望に勝つ瞬間が何度もあった。避難所の体育館でのコンサート、炊き出し、人々との交流、それらの経験から書かれたメディテーションは、私たちに神の美しさとその存在を示し、励ましを与えてくれる。
    Show book
  • Michi: The Cat (Japanese Edition) - cover

    Michi: The Cat (Japanese Edition)

    Bruno Barbosa

    • 0
    • 0
    • 0
    ミチは飼い主が家に引っ越したときに残した子猫です。 冬の真っ只中、寂しくて悲しい気持ち、ミチ パートナーと愛を求めて家を出ることにしました。 忘れられない小さな瞬間に満ちたこの本で、あなたの旅全体をたどってください。Michi is a kitten left by the owner when he moved home. In the middle of winter, I felt lonely and sad, and decided to leave the house in search of love with Michi's partner. Follow your entire journey with this book full of unforgettable little moments.
    Show book
  • ホップフィールドネットワークス - 記憶を保存するニューラルネットワークの基礎と応用 - cover

    ホップフィールドネットワークス -...

    Fouad Sabry

    • 0
    • 0
    • 0
    ホップフィールド ネットワークとは
     
    ジョン ホップフィールドは、1982 年にホップフィールド ネットワークを普及させました。ホップフィールド ネットワークは、リカレント型人工ニューラル ネットワークおよびスピン グラス システムの一種です。 ホップフィールド ネットワークは、1972 年に甘利俊一によって、1974 年にリトルによって最初に定義されました。ホップフィールド ネットワークは、イジング モデルに関するエルンスト イジングとヴィルヘルム レンツの共同作業に基づいています。 ホップフィールド ネットワークは、連続変数またはバイナリしきい値ノードのいずれかを使用できるコンテンツ アドレス指定可能な (「連想」) メモリ システムです。 さらに、ホップフィールド ネットワークは、人間の記憶を理解するためのモデルとして機能します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
     
    第 1 章: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 2 章: 教師なし学習
     
    第 3 章: イジング モデル
     
    第 4 章: ヘビアン理論
     
    第 5 章: ボルツマン マシン
     
    第 6 章: バックプロパゲーション
     
    第 7 章: 多層パーセプトロン
     
    第 8 章: 量子ニューラル ネットワーク
     
    第 9 章: オートエンコーダ
     
    第 10 章: 最新のホップフィールド ネットワーク
     
    (II) ホップフィールド ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野におけるホップフィールド ネットワークの実際の使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
     
    人工知能とは何かシリーズ
     
    人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
    Show book
  • デジタルラスターグラフィックス - コンピューター ビジョンにおけるデジタル ラスター グラフィックスの威力を明らかにする - cover

    デジタルラスターグラフィックス - コンピューター...

    Fouad Sabry

    • 0
    • 0
    • 0
    デジタル ラスター グラフィックとは
     
    デジタル ラスター グラフィック (DRG) は、コンピューターで使用するために紙の USGS 地形図をスキャンして得られるデジタル画像です。 USGS によって作成された DRG は通常、250 dpi でスキャンされ、TIFF として保存されます。通常、ラスター イメージには、「マップ カラー」と呼ばれる元の境界情報が含まれています。マップ ファイルは UTM 投影され、地球の表面に地理参照されます。 DRG は GIS アプリケーションで定期的に使用されます。 DRG は 1995 年に初めて作成されました。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: デジタル ラスター グラフィック
     
    第 2 章: ラスター グラフィック
     
    第 3 章: ファイル形式 (GIS)
     
    第 4 章: GeoTIFF
     
    第 5 章: 画像ファイル形式
     
    第 6 章: GDAL
     
    第 7 章: Web マッピング
     
    第 8 章: ビットマップ
     
    第9: 米国地質調査所
     
    第 10 章: 土地地図
     
    (II) デジタル ラスター グラフィックに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 現実世界の例多くの分野でのデジタル ラスター グラフィックの使用法について説明します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家など。あらゆる種類のデジタル ラスター グラフィックに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
    Show book
  • 因果微積分 - 基礎と応用 - cover

    因果微積分 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

    • 0
    • 0
    • 0
    因果計算とは
     
    因果関係とは、1 つのイベント、プロセス、状態、またはオブジェクト (原因と呼ばれます) が別のイベントの生成に与える影響です。 プロセス、状態、またはオブジェクト (結果と呼ばれます)。原因は結果に対して部分的に責任を負い、結果は原因に部分的に依存します。 因果関係は因果関係とも呼ばれ、原因と結果の関係の別名です。 一般に、プロセスには多数の原因があり、それらはプロセスの原因要因と呼ばれることもあり、これらの原因はすべてプロセスの過去にあります。 1 つの結果が、他の多数の結果を引き起こす原因または因果関係の一部である可能性があり、その結果はすべて将来にあります。 因果関係は時間や空間などの概念にとって形而上学的に根源的なものであるという考えは、多くの著者によって提唱されています。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 因果関係
     
    第 2 章: 因果関係 (物理学)
     
    第 3 章: 相関関係は因果関係を意味しない
     
    第 4 章: 反事実的条件
     
    第 5 章: グレンジャーの因果関係
     
    第 6 章: 因果モデル
     
    第 7 章: 確率的因果関係
     
    第 8 章: 因果推論
     
    第 9 章: 因果推論
     
    第 10 章: 探索的因果分析
     
    (ii) 一般のよくある質問に答える 因果計算について。
     
    (iii) 多くの分野での因果計算の実際の使用例。
     
    (iv) 各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 因果微積分のテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、 そして、あらゆる種類の因果関係の微積分の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
    Show book