本注释的目的是探索在具有一般连续全局对称性的SYK模型中有效动作的行为。 全局对称性会将多体系统的整个哈密顿量分解为几个单电荷部分。 对于SYK模型，鞍点附近的有效作用是Schwarzian作用部分的自由乘积和在群流形中移动的群元素的自由作用给出的。 通过对免费sigma模型的详细分析，我们证明了适用于通用自旋结构的Peter-Weyl定理的修改版本。 结论是，我们可以对整个理论和单个电荷扇区之间的热力学和光谱形状因子进行比较，从而对SYK模型进行预测，并了解对称性如何在某些时间范围内影响混沌行为。

在本文中，我们引入了具有SO（q）全局对称性的N = 1 $$ \ mathcal {N} = 1 $超对称SYK模型。 我们研究了模型中双局部集体行动的大N展开。 在强耦合极限下，该模型表现出超级重新参数化对称性，并且SO（q）全局对称性增强为SO ^ q $$ \ widehat {\ mathrm {SO}}（q）$$局部对称性。 相应的对称代数是超级维拉索罗和超级Kac-穆迪代数的半直接乘积。 这些出现的对称性自然而然地被破坏了，从而导致了低能效动作：超-Schwarzian动作加上超粒子对SO（q）群流形的作用。 我们分析了零模式对各种SO（q）通道中四点函数的混沌行为的影响。 在单线态通道中，我们显示出与玻色子双局部相关的无序相关器表现出与非SUSY SYK模型相同的饱和混沌约束。 另一方面，我们发现在单线态通道中具有铁离子双局部位的那些具有πβ$$ \ frac {\ pi} {\ beta} $$ Lyapunov指数。 在反对称通道中，我们证明了与SO（q）生成器相关的乱序相关器在时间上线性增长。 我们还计算了非零模式贡献，这些贡献对零模式中的领先Lyapunov指数

在本文中，我们研究了具有全局对称性的SYK模型和类似SYK的张量模型。 首先，我们研究了具有明显全局对称性的SYK模型的双局部集体动作的大N展开。 我们表明，在强耦合极限下，全局对称性被增强到局部对称性，并且对应的对称代数是Kac-Moody代数。 出现的局部对称性以及出现的重新参数化是自发的，并且被明确破坏。 这导致低能量有效作用。 我们评估四个点函数，并获得我们模型的频谱。 我们导出了低能量有效动作，并分析了四点函数的混沌行为。 我们还考虑了模型的最新3D重力猜想。

在本研究中，提出了一个基于长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型融合的新型通信噪音时序预测模型。该模型的提出主要是为了解决通信系统中噪音预测的难题，通过将两种深度学习架构的优势进行整合，旨在提升噪音时序数据的预测准确度。 LSTM网络以其在处理时序数据方面的出色性能而广受欢迎。LSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，这对于噪音预测来说至关重要，因为通信信号的噪音往往具有复杂且连续的时间特性。LSTM通过其特有的门控机制（输入门、遗忘门和输出门）有效地解决了传统循环神经网络（RNN）在长序列学习上的梯度消失和梯度爆炸问题，进而能够更加精确地建模和预测噪音变化。 而Transformer模型则代表了另一种处理序列数据的先进技术。它首次由Vaswani等人提出，完全摒弃了传统的递归结构，转而采用自注意力（self-attention）机制来处理序列数据。这种机制使得模型可以并行处理序列中的任意两个位置，极大提升了计算效率，并且增强了对序列中全局依赖关系的捕捉能力。Transformer的这种处理方式，为噪音时序数据的特征提取提供了新的可能性，尤其是对于那些需要理解全局上下文信息的复杂噪声场景。 研究将LSTM的时序依赖捕捉能力和Transformer的全局特征提取能力进行了有效的融合。在这种融合架构下，模型不仅能够保持对序列长期依赖的学习，还能够并行地处理和提取序列中的全局特征，从而提高了噪音预测模型的鲁棒性和准确性。在进行多模型性能评估时，该融合模型展现出优异的性能，明显优于单独使用LSTM或Transformer模型的预测结果。 此外，研究还涉及了多模型性能评估，对融合模型和其他主流的深度学习模型进行了比较分析。通过一系列实验验证了融合模型在各种评估指标上的优越性，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2）等。这些评估结果进一步证实了模型融合策略的有效性，为通信系统中的噪音预测问题提供了一个可靠的技术方案。 在通信信号处理领域，噪音是一个长期存在的挑战，它会严重影响信号的传输质量和通信的可靠性。准确预测通信信号中的噪音变化对于提前采取措施减轻干扰具有重要意义。本研究提出的基于LSTM与Transformer融合架构的通信噪音时序预测模型，在这一领域展示了巨大的潜力和应用价值。 本研究工作不仅在技术上实现了LSTM和Transformer的深度融合，而且在实际应用中展示了通过融合模型优化提升通信系统性能的可能。这项研究工作为通信噪音预测问题提供了一个新颖的解决方案，并且对于其他需要处理复杂时序数据预测任务的领域也具有重要的参考价值。

"RRT*算法与DWA避障融合的全局路径规划Matlab代码实现",RRT*全局路径规划，融合局部动态窗口DWA避障matlab代码 ,RRT*; 全局路径规划; 局部动态窗口DWA避障; MATLAB代码; 融合算法。,基于RRT*与DWA避障的Matlab全局路径规划代码 RRT*算法与DWA避障融合的全局路径规划是一个高度集成的机器人导航技术，它将全局路径规划和局部避障结合起来，以实现机器人的高效、安全导航。RRT*(Rapidly-exploring Random Tree Star)算法是一种基于采样的路径规划算法，能够为机器人提供一个近似最优的路径。DWA（Dynamic Window Approach）是一种局部避障算法，它根据机器人的动态特性来计算出在短期内安全且有效的控制命令。通过将这两种算法结合起来，不仅能够生成一条从起点到终点的全局路径，还能实时地处理环境中的动态障碍物，提升机器人的自主导航能力。 在具体的Matlab代码实现中，开发者需要考虑算法的具体步骤和逻辑。RRT*算法将开始于起点并不断扩展树状结构，直至达到终点。在每一步扩展中，会随机选择一个采样点并找到距离最近的树节点，然后沿着两者之间的方向扩展出新的节点。随后，会评估新的节点并将其加入到树中，这个过程将重复进行，直到找到一条代价最小的路径。 然而，机器人在实际移动过程中很可能会遇到动态障碍物。这时就需要DWA算法发挥作用。DWA算法通过预测未来短时间内机器人的可能状态，并评估不同的控制命令对这些状态的影响。基于这些评估结果，算法会选出最佳的控制命令，使得机器人在避免碰撞的同时，尽可能朝着目标方向前进。 在Matlab中实现这一融合算法，开发者需要编写两部分代码，一部分负责RRT*路径规划，另一部分则负责DWA避障。代码中将包含初始化环境、机器人模型、障碍物信息以及路径搜索的函数。RRT*部分需要实现树的构建、节点的选择和扩展等逻辑；DWA部分则需要实现动态窗口的计算、控制命令的生成以及避障的逻辑。此外，还需要考虑如何在实时情况下快速地在RRT*路径和DWA避障之间切换，以确保机器人的导航效率和安全。 RRT*算法与DWA避障融合的Matlab代码实现不仅涉及算法设计，还需要考虑算法在复杂环境中的稳定性和鲁棒性。这意味着代码在实现时，需要经过充分的测试和调试，确保在不同的环境条件下都能够稳定运行。此外，为了提高代码的可读性和可维护性，开发人员还需要编写清晰的文档和注释，使得其他研究人员或者工程师能够理解和使用这些代码。 RRT*算法与DWA避障融合的全局路径规划是一个复杂但非常实用的技术，它为机器人提供了一种高效的导航解决方案。通过Matlab这一强大的数学计算和仿真平台，开发者可以更加容易地实现和测试这一复杂算法，以期在未来机器人技术的发展中发挥重要的作用。

基于改进A星与APF算法的智能路径规划MATLAB代码实现,基于改进A星与APF算法的智能路径规划MATLAB代码实现,基于改进A星与改进人工势场APF的路径规划算法。 A星算法生成全局参考路径，APF实时避开动态障碍物和静态障碍物并到达目标 改进A星： 1.采用5*5邻域搜索 2.动态加权 3.冗余点删除 改进APF:通过只改进斥力函数来解决局部最小和目标不可达 的matlab代码，代码简洁，可扩展性强，可提供。 ,核心关键词：A星算法; 改进A星; APF; 路径规划; 动态加权; 邻域搜索; 冗余点删除; 斥力函数; MATLAB代码; 代码简洁; 可扩展性强。,基于改进A星与APF的智能路径规划算法MATLAB代码

基于改进A*算法与DWA融合策略的机器人路径规划仿真研究：全局规划与局部避障的综合性能分析,基于改进A*算法融合DWA算法的机器人路径规划MATLAB仿真程序（含注释） 包含传统A*算法与改进A*算法性能对比?改进A*算法融合DWA算法规避未知障碍物仿真。 改进A*算法做全局路径规划，融合动态窗口算法DWA做局部路径规划既可规避动态障碍物，又可与障碍物保持一定距离。 任意设置起点与终点，未知动态障碍物与未知静态障碍物。 地图可更改，可自行设置多种尺寸地图进行对比，包含单个算法的仿真结果及角速度线速度姿态位角的变化曲线，仿真图片丰富 ,改进A*算法; DWA算法; 路径规划; 未知障碍物; MATLAB仿真程序; 性能对比; 地图设置; 角速度线速度姿态位角变化曲线,基于MATLAB仿真的机器人路径规划程序：改进A*算法与DWA融合优化对比

基于Sobol方法的全局参数灵敏度分析，并提供了MATLAB编程的具体实现步骤。Sobol方法作为一种基于方向导数的技术，可以有效估计各输入参数对输出函数不确定性贡献率。文中首先简述了Sobol方法的基本原理，接着展示了如何用MATLAB定义目标函数和参数范围，生成Sobol序列，并利用这些序列评估目标函数值，最终计算出各参数的灵敏度指数。最后强调了在实际操作中应注意的问题，如目标函数的选择、Sobol序列的有效性、计算效率与准确性之间的权衡等。 适合人群：从事数学建模、数据分析、系统优化的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行复杂模型参数敏感性研究的人群。 使用场景及目标：适用于需要评估多参数对模型输出影响的场合，如金融风险预测、工程仿真、生物医学研究等领域。目的是为了提高模型精度，优化参数配置，增强决策支持能力。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整。同时提醒使用者注意程序一旦下载不可退换。

QT第三方库全局快捷键热键.zip是一个包含关于在Qt应用程序中使用全局快捷键（热键）的资源包。这个包特别关注的是一个名为qxtglobalshortcut5的第三方库，它是Qt的一个扩展，允许开发者创建可以在应用程序任何状态下响应的全局键盘快捷键。在Windows 10操作系统上，并且与QT 5.9版本兼容的情况下，该库已被验证可以成功使用。 让我们深入了解一下Qt框架。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，由C++编写，广泛用于桌面、移动和嵌入式平台。它提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具包，以及用于网络、数据库、XML处理等功能的模块。 全局快捷键，或称全局热键，是指能够在应用程序窗口不在焦点时仍然能够响应的键盘组合。这在许多应用中都很有用，例如音乐播放器、文本编辑器，或者系统托盘应用，用户可以通过全局快捷键快速执行特定操作，无需将鼠标移到应用程序窗口上。 qxtglobalshortcut5库就是为了解决这个问题而创建的。它扩展了Qt的核心功能，提供了一个方便的API来注册和管理全局快捷键。在使用这个库之前，你需要将其添加到你的Qt项目中，通常是通过包含头文件和链接库来实现。 以下是如何使用qxtglobalshortcut5的基本步骤： 1. **导入库**：在你的C++源代码中，你需要导入`QxtGlobalShortcut`模块： ```cpp #include ``` 2. **创建全局快捷键**：然后，你可以创建一个`QxtGlobalShortcut`对象并设置快捷键： ```cpp QxtGlobalShortcut *shortcut = new QxtGlobalShortcut(this); shortcut->setKey(QKeySequence("Ctrl+Alt+A")); // 设置快捷键为Ctrl+Alt+A ``` 3. **连接信号与槽**：当快捷键被按下时，你可以连接到其触发的信号，执行相应的动作： ```cpp connect(shortcut, &QxtGlobalShortcut::activated, this, &YourClass::yourMethod); // 当快捷键被按下时，调用yourMethod方法 ``` 4. **管理快捷键**：在应用运行过程中，可能需要添加、修改或删除全局快捷键。为此，你可以使用`setEnabled()`方法来启用或禁用快捷键，`remove()`方法来移除它。 5. **注意事项**：由于全局快捷键可能与其他系统级别的快捷键冲突，所以在设置快捷键时，最好检查当前系统中是否已有相同的快捷键分配。此外，某些快捷键可能在某些情况下无法生效，例如在全屏游戏或某些全屏应用中。 这个资源包中的示例程序可能是用来演示如何在实际项目中应用这些概念。它可能包含了创建、管理和响应全局快捷键的完整代码，对于学习和理解qxtglobalshortcut5库的使用非常有帮助。 qxtglobalshortcut5库为Qt开发者提供了一种有效的方式来实现全局快捷键，提高了应用的用户体验和交互性。通过熟练掌握这个库的使用，你可以创建更高效、更易于操控的跨平台应用。

本文针对多不相交同步摄像机网络，提出了一种新颖的全局异常事件检测算法。 通过学习在摄像机视图之内和之间观察到的分布式局部活动之间的时间依赖性，我们将检测异常的全局事件视为发现上下文不一致的模式。 首先在每个摄像机视图中使用均值平移方法提取轨迹。 当通过对轨迹应用聚类算法来学习本地活动时，我们使用概率图形模型对全局事件模式进行建模，其中不同的节点代表来自不同视图的入口/出口区域，节点之间的有向链接编码其时间依赖性。 提出了一种新颖的两阶段结构学习算法，以学习全局优化的时间依赖性。 修改后的动态时间规整用于学习摄像机网络中不可观察区域中的链接。 然后，使用蒙特卡洛（MC）算法对结构进行细化并生成最终的依存结构。 我们使用合成数据集和从研究所安装的摄像机网络捕获的视频来验证所提出方法的有效性。