Coordinate-Momentum Intermediate Representation and Marginal Distributions of Quantum Mechanical Bivariate Normal Distribution

We introduce bivariate normal distribution operator for state vector [ψ） and find that its marginal distribution leads to one-dimensional normal distribution corresponding to the measurement probability ｜λ,v〈x｜.ψ〉｜^2, where ｜x〉λ,v is the coordinate-momentum intermediate representation. As a by-product, the one-dimensional normal distribution in statistics can be explained as a Radon transform of two-dimensional Gaussian function.

Application of Coordinate-Momentum Intermediate Representation in Solving Eigenstate Problem of a Coupled Oscillator System

We study the eigenstate problem of a kind of coupled oscillators in the new quantum mechanical representation ｜q,μ,υ〉, which is defined as the eigenvector of the operator （μQ ＋ υP）, whereμ and υ are two real parameters. We also use the U operator transformation method to deal with the same problem. We obtain the normally ordered product expressions of U operator and eigenvector. It is shown that the ground state of system Hamiltonian is a squeezed state.

N-particles intermediate coordinate-momentum representation and its application

This paper constructs the new common eigenvectors of n intermediate coordinate-momentum operators which are complete and orthonormal. The intermediate coordinate-momentum representation of a multi-particles system is proposed and applied to a generaln-mode quantum harmonic oscillators system with coordinate-momentum coupling.

Operator Fredholm Integration Equation in Intermediate Coordinate-Momentum Representation and Its Analogue to Thermo Conduction Equation

Using the technique of integration within an ordered product （IWOP） of operators we construct intermediate coordinate-momentum representation, with which we build a type of operator Fredholm integration equation that is an operator generalization of the solution of thermo conduction equation. Then we seach for the solution of operator Fredholm integration equations, which provides us with a new approach for deriving some operator identities.

Optical scaled Fresnel-Fourier transform obtained via intermediate coordinate-momentum representation

Using the intermediate coordinate-momentum representation {x}s,r, we introduce a new Hadamard transform. It is found that the operator U corresponding to this transform can be considered as a combination of the Fresnel operator F （r, s） and the Fourier transform operator F- by decomposing U. We also find that the matrix element s,r 〈x｜U｜f） just corresponds to an optical scaled Presnel Fourier transform.

New two-mode intermediate momentum-coordinate representation with quantum entanglement and its application

We construct four linear composite operators for a two-particle system and give common eigenvectors of those operators. The technique of integration within an ordered product （IWOP） of operators is employed to prove that those common eigenvectors are complete and orthonormal. Therefore, a new two-mode intermediate momentum-coordinate representation which involves quantum entanglement for a two-particle system is proposed and applied to some twobody dynamic problems. Moreover, the pure-state density matrix ｜ξ1,ξ2｜ C,D C,D（ξ1, ξ2｜ is a Radon transform of Wigner operator.

Intermediate Representation Using Graph Visualization Software

In this paper, a method to initiate, develop and visualize an abstract syntax tree (AST) in C++ source code is presented. The approach is in chronological order starting with collection of program codes as a string and split into individual characters using regular expression. This will be followed by separating the token grammar using best first search (BFS) algorithm to determine node having lowest value, lastly followed by graph presentation of intermediate representation achieved with the help of graph visualization software (GraphViz) while former is implemented using python programming language version 3. The efficacy of our approach is used in analyzing C++ code and yielded a satisfactory result.

A New Kind of Bipartite Entangled State Representation and its Application

We construct four linear composite operators for a two-particle system and give common eigenvectors of those operators. The technique of integration within an ordered product of operators is employed to prove that those common eigenvectors are complete and orthonormal. Therefore, a new intermediate coordinate-momentum representation for a two-particle system is proposed and applied to some two-body dynamic problems.

基于二幂阶矩阵的量子中间表示与翻译

在两能级量子计算系统中,所有量子门、量子态和测量算子都可以表示为2的幂次方阶矩阵(简称二幂阶矩阵)的形式,而现有量子编程语言未考虑该特性。因此,提出一种二幂阶矩阵类型系统,并设计相应的量子中间表示。首先,在定理证明器Coq中利用递归对偶结构实现二幂阶矩阵系统,可以精确描述量子门、量子态和测量算子;其次,设计一套量子中间表示作为编程工具,可以自动将量子程序翻译为二幂阶矩阵表达式;最后,展示量子傅里叶变换的编写和翻译过程。二幂阶矩阵系统为基于定理证明器的量子编程语言提供了更精确、更简洁的类型系统,量子中间表示实现了从二幂阶矩阵到程序语言的过渡,提供了在二幂阶矩阵系统中编写量子程序的有效手段。

VisuaLizations As Intermediate Representations (VLAIR): An approach for applying deep learning-based computer vision to non-image-based data

Deep learning algorithms increasingly support automated systems in areas such as human activity recognition and purchase recommendation.We identify a current trend in which data is transformed first into abstract visualizations and then processed by a computer vision deep learning pipeline.We call this VisuaLization As Intermediate Representation(VLAIR)and believe that it can be instrumental to support accurate recognition in a number of fields while also enhancing humans’ability to interpret deep learning models for debugging purposes or for personal use.In this paper we describe the potential advantages of this approach and explore various visualization mappings and deep learning architectures.We evaluate several VLAIR alternatives for a specific problem(human activity recognition in an apartment)and show that VLAIR attains classification accuracy above classical machine learning algorithms and several other non-image-based deep learning algorithms with several data representations.

基于控制流和数据流分析的内存拷贝类函数识别技术

内存错误漏洞仍是当前网络攻击中造成危害最严重的漏洞之一.内存错误漏洞的产生往往与对内存拷贝类函数的误用有关.目前针对内存拷贝类函数的识别主要借助于符号表和代码特征模式匹配,具有较高的误报率和漏报率,并且适用性较差.提出了一种内存拷贝类函数识别技术CPYFinder(copy function finder).该技术在内存拷贝类函数控制流特征的基础上,将二进制代码转换为中间语言表示VEX IR(intermediate representation)进行数据流的构建和分析,根据内存拷贝类函数在数据流上的特征进行识别.该技术能够在较低的运行时间下对多种指令集架构(x86,ARM,MIPS,PowerPC)的二进制程序中的内存拷贝类函数进行识别.实验结果表明,相比于最新的工作BootStomp和SaTC,CPYFinder在对内存拷贝类函数识别上具有更好的表现,在精准率和召回率上得到更好的平衡,并且运行时间与SaTC几乎相等,仅相当于BootStomp耗时的19%.此外,CPYFinder在漏洞函数识别上也具有更好的表现.

基于轴向空间注意力和中间融合表示的单图像三维重建模型

提出一种基于注意力和中间融合表示的三维重建模型,旨在重建具有精细化结构的三维模型。该方法利用轴向空间注意力机制学习不同方向的信息,将其嵌入编码器中以捕获局部结构特征;并基于双流网络推测深度图和三维平均形状以设计中间融合表示模块,该模块能够有效地融合可见表面细节信息,从而更好地描绘对象的三维空间结构。实验结果表明:所提出的轴向空间注意力机制和中间融合表示模块增强了特征提取的能力,IoU和F-score比PixVox++分别提升了1.3%和0.4%,三维重建效果更优。

面向多源异构数据库的SQL解析与转换方法研究

传统的单一数据库模式难以适应如今多样化的数据管理需求。如何将多个异构独立的数据库进行集成,对数据库系统进行整体控制和协同操作成为研究热点。针对此问题进行面向多源异构数据库的SQL解析与转换方法研究,通过建立通用的中间表示模型,对异构数据库请求进行语法树解析、语义分析与模型转换,实现了不同数据库之间的互操作。在基于TPC-H基准测试数据集的功能测试中,测试系统对数据类型和语法操作的支持度达到100%。在性能测试中,测试系统在跨平台的增删改查操作时间上,较官方工具分别快了13.1 ms、8.8 ms、22.5 ms与2.3ms。实验验证了该方法的正确性与可行性。

基于混合代码表示的源代码脆弱性检测

软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示(IR),并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络(GNN)对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集(SARD)和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。

面向深度学习算子的循环不变式外提算法

TVM是一个深度学习编译器,支持将TVM的领域专用语言即张量表达式定义的算子编译生成目标平台的代码,并在高级中间表示TVM IR上进行一系列优化。张量表达式对算子执行循环变换,产生与循环迭代变量相关的复杂表达式的计算,在多层嵌套循环内这些计算包含了大量的循环不变式。然而,传统的循环不变量外提技术不能判断不变量外提是否能带来额外收益,无法发现操作数顺序不同的循环不变表达式,不能处理嵌套的条件表达式,并且与目标平台编译器优化存在冲突等。由于这些挑战,传统的循环不变量外提算法无法直接用于深度学习编译器的优化,提出了一种融合深度学习代价函数和启发式策略的循环不变量外提算法。该算法基于深度学习编译器的高层中间表示,通过调整操作数顺序和简化嵌套条件表达式等方法规范化表达式。为了衡量优化的收益,在结合TVM IR和目标平台的特点的基础上,提出了一个新的面向深度学习的不变式外提代价指标函数。在开源编译器TVM 0.7版本上,通过新增优化遍的形式,具体实现了所介绍的算法以及代价函数。为评测算法的有效性,在Tesla P4的图形处理器(GPU)平台上对TVM TOPI的测试算子集中27个典型算子不同输入规模的511个测例进行了测试。实验结果表明47.6%的算子性能得到提升,最大加速比大于40.0%。

基于语义的多架构二进制函数名预测方法

丰富的可读性源信息对逆向工作具有重要意义,尤其是高质量的函数名对程序理解非常重要。然而,软件发布者无论是出于防止逆向或者精简软件大小的角度,往往会发布剥离掉源级调试信息的可执行文件,可读性信息缺失导致逆向分析难度加大。因此,提出了一种多架构函数名预测(Multi-architecture Function Name Prediction,MFNP)方法,利用LLVM RetDec反编译X86,ARM,MIPS架构的二进制文件为中间语言(IR)文件解决不同架构之间存在差异的问题。对中间语言.ll文件中的函数名进行形态上、语义上的相似性比较,对函数名进行相似性融合来降低函数名数据稀疏性。将携带顺序指令语义信息的基本块以及以基本块为基本单位的函数体控制流图作为函数体的语义特征,结合神经网络来实现X86,MIPS,ARM这3种架构下剥离二进制文件的函数名预测。相比DEBIN,所提方法额外支持MIPS架构下的剥离二进制函数名预测工作,其在Precision和F1方面相比NERO提高了13.86%和11.93%。最后验证了MFNP选用以基本块为基本单位提取的顺序指令序列和控制流图作为语义特征的有效性。

编译基础设施中多目标编译技术探讨

从编译基础设施的基本概念出发 ,着重讨论了编译器后端构造所涉及的关键技术 ;比较全面地总结并评述了具有代表性的公共编译设施及其采用的中间表示技术、后端构造技术和相关工具 ;

基于IDA的反编译中间语言设计

基于IDA的反编译中,首先利用IDA作为反汇编的前端,通过以IDAplug-in编写的连接器来导出IDA的反汇编相关结果信息,然后以导出的信息为基础,进行汇编语言到中间语言的翻译、过程/函数的恢复及数据流和控制流分析等后续反编译过程。阐述了利用IDA连接器,在导出反汇编相关结果信息的基础上,设计并实现了从汇编语言到中间语言的转换。

基于可执行代码中间表示的控制流分析

为准确刻画程序的控制流和正确地提取程序控制结构,给出可执行代码控制流分析的整体架构和算法,阐述可执行代码反汇编结果的抽象表示、程序控制流构造等技术。反汇编结果抽象表示采用简化汇编语言中间表示(SAIR)以保证分析的简洁性和严密性。基于SAIR给出程序控制流构造函数,设计程序控制流构造算法并给出分析实例。

软件漏洞静态检测模型及检测框架

软件漏洞静态分析是信息安全领域的重点研究方向,如何描述漏洞及判别漏洞是漏洞静态分析的核心问题。提出了一种用于描述和判别漏洞的漏洞静态检测模型。首先对软件漏洞的属性特征进行形式化定义,并对多种软件漏洞和其判定规则进行形式化描述;其次,针对传统的路径分析存在的状态空间爆炸问题,提出了一个新的程序中间表示——漏洞可执行路径集,以压缩程序状态空间。在该模型的基础上,设计了一个基于漏洞可执行路径集的软件漏洞静态检测框架,利用定义的漏洞语法规则求解漏洞可执行路径集上的漏洞相关节点集,利用漏洞判定规则对漏洞相关节点集进行判别得出漏洞报告。实验分析验证了该漏洞检测模型的正确性和可行性。