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BVLGARI 寶格麗 🧊 限定版繁晶女士香水 • 繽紛絢麗限量上市！～

BVLGARI 寶格麗 🧊 限定版繁晶女士香水 - 瓶身真的是太美了，當我第一眼看到實體瓶身時，真心覺得每位女士們都應該要擁有，宛如高級的彩色寶石輝映著具有年輕感！又兼具時尚藝術的品味風格！⋯

BVLGARI Omnia by Mary Katrantzou 寶格麗限定版繁晶女士香水 - 的花衣裳新面貌：- 充 滿驚喜且繽紛昂揚，其愉悅快感需要一步一步發掘領略。包裝是入口，邀請客戶立即沈浸到香氛所蘊藏的花香調魅力中。如同設計師耀眼綺麗的花卉連衣裙創作，該香氛以生機盎然，溢滿花卉芬芳的幻 彩世界，傳達了她夢幻絕倫的設計理念。以熠熠生 輝的繁花點綴，其中以優雅的梔子花為核心，產品 包裝閃爍著一股高尚奢華的金屬光芒，襯托出 Mary Katrantzou 靈動璀璨的個性風采 - 瓶身靈感汲取自設計師豐富的色彩圖鑒，以活力橙與熱情粉雙色交織，帶來變幻無窮的繽紛絢麗，重新演繹了Omnia 晶彩系列的標誌性無限符號。仿若幻想中的花瓶緩 緩釋出芬芳，一層層嬌艷蓬勃的花瓣點亮瓶身，呈 獻玻璃般燦然的色調，引起人們對寶格麗寶石及 Mary Katrantzou 印花設計的聯想！

BVLGARI 🧊 Omnia by Mary Katrantzou 寶格麗限定版繁晶女士香水
🧊 MARY KATRANTZOU & BVLGARI - 秉持著大膽創新理念的羅馬珠寶商，與充滿無限想象力的希臘裔 英倫設計師Mary Katrantzou聯袂合作，從皮革制品、紡織品至香 氛，所碰撞出的火花精彩璀璨，令人期待！為經典 “ SerpentiThrough the Eyes of ” 系列編寫出新篇章的，是 Omnia Capsule Edition by Mary Katrantzou 寶格麗繁晶女士香水，將設計師詩意及歡愉的風格，注入到了寶格麗最具代表性 的名作當中，
見證這極具紀念意義的一刻，看羅馬珠寶世家的恣意豐沛，與 Mary Katrantzou 昂揚愉悅的設計風格，交織出一場新穎奇妙的際遇

🌸 香調金字塔 🌸
🌼 靈動閃亮的前調：柑橘精油、無花果葉香調 - 香氛中蘊滿著肆意流淌的能量，柑橘的強烈閃亮度， 與無花果葉香調的清脆形成鮮明 對比，交相輝映出極致璀璨的組合
🌼 絢麗斑斕的花香型中調：梔子花香調、橙花純香 -香氛中調散發著如萬花筒般絢麗斑斕的花卉芬芳，以大量的梔子花香調為基礎，增添一絲柔和的地中海橙花純香，讓您領略花卉香氣的千姿百態
🌼 質樸自然的基調：金木香調、麝香調 - 濃郁的金木香調，豐富了香氛的標誌性特質，由麝香調映襯的木質香調，釋放出一股擴散、強大而透亮的魅力

🧊 全台盧亞香水專櫃：
SOGO復興館( BR4 ) 7F · 02-8772-7442
SOGO忠孝館 3F · 02-8771-3417
新光三越信義 A11 2F · 02-8789-5798
新光三越站前店 7F · 02-2311-9752
SOGO中壢館 2F · 03-425-0259
台中中友百貨 B棟2F · 04-2223-9624
新光三越台中中港店 5F · 04-2251-3438
新光三越台南中山店 1F · 06-241-1826
新光三越台南西門店 2F · 06-303-1372
高雄漢神百貨 B1 · 07-215-8127
高雄漢神巨蛋 3F · 07-552-8432
高雄SOGO 1F · 07-331-9228

🧊 這裡有 👉 https://tw39974.page.link/9ghk

⋯ 除了！BVLGARI 寶格麗 🧊 限定版繁晶女士香水之外，時裝設計師 Mary Katrantzou 也將寶格麗晶彩系列的產品概念， 重新定義為歡愉繽紛的夢幻樂園，通過與調香大師 Alberto Morillas 共創的全新香氛，為該系列增添歡樂氣息，Mary Katrantzou 也將升華三款經典 Omnia 晶彩系列香氛-「 Omnia Crystalline 寶格麗晶瑩女士香水 」、「 Omnia Amethyste 寶格麗紫晶女士香水 」及「 Omnia Coral 寶格麗晶艷女士香水 」都為它們換上新衣裳，使其與 Omnia by Mary Katrantzou 繁晶女士香水外觀更一致喔！😊

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Luxasia Taiwan．台灣盧亞

【延伸議題】打破尋找唯一解的思維，水平思考引爆創造力！

🎤七月主題｜創造 X 水平思考 【介紹篇】

在上一篇文章中，介紹了在區塊鏈領域中如何以創造之力，跳離現有框架、重新定義事物和事物之間關係，將既有的元素打破、拆解、增刪後，重新組合成為新的創新服務。

創造之力扮演著推動世界前進的重要角色，在 WorkFace 的創變者社群中，「創造」更代表著勇於接受挑戰、持續探索並樂於嘗試「不同以往」模式的精神，讓你我能在處處受到限制時，反而能逆勢開創不同凡響的可能性！

👉人人都想強化創造力，但要怎麼開始提升能力？

為了提高我們創造力，首先要打破的是「尋求唯一正確答案」心態，我們不但要尋求第二個、第三個答案，甚至要開始思考第十個答案是什麼，這就是「水平思考」的基本特性。

👉什麼是水平思考？跟一般以邏輯思考的差別是？

相對於我們習以為常的「收斂式思考」（也稱作垂直思考），將從許多想法不斷節制、濃縮，一直收斂到一個有邏輯的整合焦點上；「水平思考」是一種「發散式思考」方式，強調從少數意念或問題出發，往各種可能的方向自由聯想，讓各種想法不斷往外擴散，不作限制且沒有止境。

在進行水平思考時，我們並不是試圖尋找一個正確答案，而是在多個不同面向的解方中，力求突破垂直思考或刻板印象的盲點，如此便能增加思考的流暢性，進而產出大量獨創性的創意！

讓我們一起活用「在對錯之外」的水平思考法 ，啟動你的創造本源！

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用深度神經網路求解「薛丁格方程式」，AI 開啟量子化學新未來

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |

19 世紀末，量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門，徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明，量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。

由此，人們也形成了一種既定印象，所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。

但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。

薛丁格方程式是量子力學的基本方程式，即便已經提出七十多年，它的氫原子求解還是很困難，超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。

不過，多年來科學家們一直在努力克服這一難題。

最近，來自柏林自由大學（Freie Universität Berlin） 的科學團隊取得了突破性進展，他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文，登上《Nature Chemistry》子刊。

論文明確指出：利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解，達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路（Deep-neural-network），他們將其命名為 PauliNet。

在介紹它之前，我們先來簡單了解薛丁格方程式。

什麼是薛丁格方程式？

薛丁格方程式（Schrödinger Equation），是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式（Schrödinger Wave Equation），它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格（Erwin Schrödinger）的奧地利物理學家。

Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎，是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中，首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式，反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。

具體來說，將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式，以描述微觀粒子的運動，每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式，透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量，從而了解微觀系統的性質。

薛丁格方程式在量子力學的地位，類似牛頓運動定律在經典力學的地位，在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。

比如，應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科，研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係；分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。

也就是說，在量子化學，透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。

波函數（Wave Function）是求解薛丁格方程式的關鍵，在每個空間位置和時間都定義一個物理系統，並描述系統隨時間的變化，如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。

以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。

不過，波函數是高維實體，使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。

目前在量子化學領域，很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量，會限制預測的精確度；使用大量簡單的數學構造塊表示波函數，無法使用少數原子進行計算等。

在此背景下，柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼（Jan Hermann）稱，到目前為止，離群值（Outlier）是最經濟有效的密度泛函理論（Density functional theory ，一種研究多電子體系電子結構的方法）。相比之下，他們的方法可能更成功，因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。

PauliNet：物理屬性引入 AI 神經網路
Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。

論文顯示，量子蒙地卡羅（Quantum Monte Carlo）法提供可能的解決方案：對大分子來說，可縮放和並行化，且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。

具體來說，團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數，這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案，結合有效波函數的物理特性，並使用變分量子蒙地卡洛訓練。

弗蘭克‧諾（Frank Noé）教授解釋：「不同於簡單標準的數學公式求解波函數，我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」

電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時，波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。

這類似包立不相容原理（Pauli’s Exclusion Principle），因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。

除了包立不相容原理，電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據，還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。

對此，FrankNoé 還特意強調說：

「將基本物理學納入 AI 至關重要，因為它能夠做出有意義的預測，這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方，也是我們關注的重點。」

實驗結果：高精確度、高效率

PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz，它結合了電子波函數斯萊特行列式（Slater Determinants），多行列式展開（Multi-Determinant Expansion），Jastro 因子（Jastrow Factor），回流變換（backflow transformation,），尖點條件（Cusp Conditions）以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖：

論文中，研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC（singledeterminant variational，標準單行列式變分蒙地卡羅）、SD-DMC（singledeterminant diffusion，標準單行列式擴散蒙地卡羅）和 DeepWF 進行比較。

實驗結果顯示，在氫分子（H_2）、氫化鋰（LiH）、鈹（Be）以及硼（B）和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下，PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。

同時論文中還表示，與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量，其準確性達到一致性的同時，也能夠保持較高的計算效率。

開啟「量子化學」新未來

需要說明的是，該項研究屬於一項基礎性研究。

也就是說，它在真正應用到工業場景之前，還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示，它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。

此外，求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學，它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走，但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。

如 Frank Noé 教授所說：「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」

附圖：▲ Ψ 表示波函數。

資料來源：https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U