我们开始在三个维度上研究N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$ Chern-Simons-matter理论中的1/2 BPS Wilson循环。 我们考虑具有Chern-Simons级别k，− k和0的圆形或线性颤动，并关注保留R对称性的两个SU（2）子组之一的环。 在没有消失的Chern-Simons水平的情况下，我们为通过超多重连接的颤动上的每对相邻节点找到一对Wilson环（通过扭曲的超多重连接所连接的节点具有Wilson环，从而保留了另一组超级电荷）。 我们期望通过量子校正来消除这种经典的成对简并性。 对于带有扭曲的超多重子集连接的具有消失的Chern-Simons项的节点，我们发现通常的1/4 BPS Wilson环会自动放大为1/2 BPS，这在3维Yang-Mills理论中也是如此。 当具有消失的Chern-Simons级别的节点通过未扭曲的超多重子集连接时，我们找不到耦合到经典不变的那些节点的任何Wilson环。 相反，我们发现了几个超对称性变化（非零）在任何相关函数中均消失的回路，因此弱零。 我们期望当包括量子校正时，这些威尔逊循环的仅一种线性组合

IIB型弦论中在K3×T 2上压缩的重音1 / 4-BPS状态通过亚纯Jacobi形式计数。 这些函数的有限部分是混合的模拟雅可比形式，说明了在压实的整个模空间中稳定状态的退化。 在本文中，我们获得了它们的傅立叶系数的精确渐近展开，改进了Hardy-Ramanujan-Littlewood圆方法来处理它们的混合模拟特征。 将该结果与通过将超对称定位技术应用于量子熵函数而获得的极低速重音1 / 4-BPS单中心黑洞的精确熵的低能超重力计算进行了比较。

我们研究IIA型弦理论中BPS态的空间，该理论由一个D6麸皮包裹的T6和三个D2麸皮包裹三个不相交的2-tori包裹。 该骨膜系统具有12个基态。 我们表明，这12个状态都被恢复为库仑分支BPS多中心约束状态，其中每个中心保留16个增压。 此外，我们证明了这些多中心解只能以零角动量存在，这支持所有黑洞微态都具有零角动量的猜想。 对于大笔费用，他们可能会描述毛绒球的“近水平极限”。

在具有U（N）规范对称性的N $$ \ mathcal {N} $$ = 4 SYM中，具有固定尺寸的半BPS状态的多重性可以用Young图标记，并且可以使用与U Casimirs对应的守恒电荷来区分 （N）。 在AdS 5×S 5双重背景下对LLM几何形状和超级恒星进行的信息理论研究，提出了一些有关已知卡西米尔（Casimirs）有限集的Young图的可分辨性的问题。 利用unit群和对称群之间的Schur-Weyl对偶关系，这些问题转化为关于对称群代数中心的结构性问题。 我们获得有关这些结构特性和相关香农熵的代数和计算结果，并生成关联的数字序列。 根据内容分布函数对Young图的表征将这些数字序列与双色子方程联系起来。 这些内容分发功能可以可视化为内容空间中连接的，分段的，打开的字符串。

印度尼西亚邮政编码和区域 这是印度尼西亚地区和邮政编码的集合。 该存储库包含成千上万的二进制数据！ 克隆之前，请确保您知道要做什么。 集合 邮政编码： 14955 村庄： 83342 分区： 7228 城市： 514 省份： 34 国家： 1 （仅印度尼西亚） 结构体 资料目录 data/ ├─── csv/ | └─── 62/ (Country csv directory) | ├─── countries.csv (Countries csv data) | ├─── provinces.csv (Provinces csv data)

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《BPS参考手册》是开发者开发BPS流程应用时的必备工具。本手册详细介绍了 BPS所有功能的对外用户接口，包括接口的使用方法和示例；方便开发者在遇到问题时及时查询，详细的了解功能和正确的使用方法，最终得到合适的解决方案。使开发者逐渐深入了解BPS，能够快速开发流程应用。 本文档主要讲的是EOS的BPS。

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用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“