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World File Search System交换性
量子测量产生的热量的经典性
量子测量最终是一个物理过程，这是由于测量系统与测量设备之间的相互作用所致。考虑在热力学环境中测量的物理过程自然提出了以下问题：如何解释工作和热量？在本文中，我们为可观察到的任意离散的测量方案的测量过程建模。在这里，要测量的系统首先与设备耦合，随后相对于可观察到的指针，因此对化合物系统进行对象，从而产生确定的测量结果。因此，由于单一耦合，该工作可以解释为复合系统内部能量的变化。通过热力学的第一定律，热量是由于指针对象的后续内部能量的随后变化。我们认为，只有当指针可观察到与哈密顿量的通勤情况并表明这种交换性意味着热量的不确定性一定是经典的，该设备才是测量结果的稳定记录。
FDI政策声明 - 牙科中的人工智能
值得注意的是，牙齿AI需要有用和真实，即构建基于高质量的数据，否则是偏见，由于可推广性有限而造成的性能损耗，最终可能会因其使用而产生损害。要访问高质量的数据，需要平衡数据保护和可访问性，以及加强数据的协调和交换性。道德和社会方面，包括人工智能的人类自主权，公平和透明度，将来需要更多的重点。确保AI不会增加，而是减少了不平等的不平等，与反映了代表性不足的人群以及此类AI对所有人群群体的可访问性的基础培训数据密切相关。此外，还需要解决自动化偏差的风险（即使用AI的实践者过度依赖实践者），目前缺乏使用可比指标在标准化数据集上测量AI绩效的选项。
量子假设检验的纠结状态
大多数物理学家都是通过热力学认识熵的。熵是控制绝热过程中变换的基本量，也是唯一的量：当且仅当熵不减少 1 时，封闭系统中两个相容状态之间的变换才能实现。然而，它在更抽象的信息论领域也发挥着至关重要的作用。特别是，相对熵这一广义概念提供了一种测量概率分布可区分性的方法。将这一概念扩展到量子态具有挑战性，因为量子态的非交换性意味着有许多可能的方式来定义这种扩展。一个独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究——在这项任务中，我们得到两个量子态 ρ 或 σ 之一的多个副本，目标是区分这两个状态。将 ρ 误认为 σ 的概率随副本数量的增加呈指数衰减，相应的指数恰好由相对熵的量子变体给出
使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
pH 引发高负载层状双氢氧化物的释放与降解机理
LDHs作为一种具有特殊层状结构的无机功能纳米材料，具有价格低廉、生物相容性好、热稳定性好、比表面积大、内部结构可调、可替换插层阴离子、高的阴离子交换容量等特点。[5]因此，LDHs在催化、[6]吸附分离、[7]药物控制释放、[8]阻燃[9]和聚合物改性[10]等领域得到了广泛的研究和应用。LDHs最吸引人且最重要的特性是其层间阴离子是可交换的，即各种有机阴离子、无机阴离子、聚合阴离子和药物分子可以插层到LDHs的层间以赋予不同的功能。[11]基于LDHs可替换插层阴离子的特点，近年来LDHs应用最广泛的两个领域是药物载体[2]和污水处理。 [12] 作为药物递送载体，可以将药物分子插入到LDHs中，增强其溶解性、扩散性能、热稳定性，实现可控的释放速率，且不会对人体产生不良影响。[13] 同时，由于LDHs具有环境友好性和独特的阴离子交换性，作为去除废水中污染物的吸附剂也被广泛研究。[14]
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
研究声明
是一个障碍。我们已经开发了许多具有概率正确性保证的不确定性量化技术。典型的不确定性定量技术使I.I.D.假设训练和测试分布是相同的（或密切相关的交换性假设）；因此，我们还设计了用于检测和减轻分配转移影响的技术。最后，我们设计了受到离线增强学习技术启发的算法，该算法可以从大规模批处理数据中以安全的方式进行学习，而无需与环境进行潜在危险的互动。神经词系统的保形预测。共构预测是通过将基本模型改为输出标签而不是单个标签的统计量来量化预测不确定性的技术的集合[1]。这些算法具有覆盖范围的范围，尤其是在假设训练和测试分布相同的假设下，预测集可以保证包含具有很高概率的地面真相标签。用于建立值得信赖的神经符号程序，与更传统的不确定性量化技术相比，共形预测具有多个优势，这些技术预测了每个标签的概率（例如，校准预测）。首先，与概率相比，预测集往往更容易纳入存在的软件（例如，传统的机器人计划算法可以避免障碍的预测集，而在概率预测下的计划需要修改计划算法）。此外，覆盖范围保证通常直接转化为整个系统的安全保证（例如，可以保证机器人避免具有很高概率的障碍），而为预测概率提供的保证是易于解释的。我们最近的工作已经证明了如何使用学习理论的技术来设计可能带有近似正确（PAC）瓜素的共形算法[2]。我们的工作也是第一个证明了如何将保形预测应用于包括Resnet [3]在内的深神经网络，随后在结合形式预测和深度学习方面有很大一部分[4，5]。在后续工作中，我们已经证明了共形预测提供的覆盖范围保证是如何用于为更广泛的神经成像计划提供概率保证。例如，我们将其与模型预测性屏蔽结合在一起 - 我们在先前的工作中开发的安全强化学习算法[6，7，8]），以使从视觉观察结果获得安全的加强学习，其中强化学习代理使用DNN策略直接映射图像[9]。在另一项工作中，我们展示了如何为大型语言模型构建共形预测集，并构成它们以提供概率保证，以检索增强问题回答[10]。最后，在正在进行的工作中，我们通过使用抽象解释来通过程序传播预测集[11]，致力于将这些技术扩展到一般程序组成。分布偏移下的不确定性定量。如果可以区分它们，则不确定性量化的传统算法，包括共形和校准预测，在很大程度上取决于I.I.D.训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。 在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。 因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外 假设，我们需要检测该假设何时失败。 我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。 然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。 直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。训练和测试分布是相同的（或稍弱的交换性假设）。在许多现实世界中，这些假设分解了 - 例如，在不断变化的环境中运行的机器人或部署在患者人群不同的新医院中的机器学习模型。因此，除了量化I.I.D.下的不确定性外假设，我们需要检测该假设何时失败。我们考虑了无监督的域适应设置（即，我们从移位的测试分布中使用了未标记的示例），这在许多设置中都存在，因为系统可以观察到所需的预测输出的输入。然后，我们建议使用基于分类器的测试来检测协变量分布的变化[12]。直观地，想法是训练DNN以区分培训和测试输入。
![arxiv：2306.17196v2 [hepth] 2024年4月19日](/simg/4\4f37272d03bf24dbbcd0a65b71b9c5bac9cdf2a8.webp)
arxiv：2306.17196v2 [hepth] 2024年4月19日
（24）中与变形换向器有关的物理理论的构建具有悠久而丰富的传统，例如[20，21，26，27]，以及许多其他参考文献。这种非交通率依赖于通勤坐标（标准）函数代数之间的映射（标准）和非交换坐标的功能。典型成分是换向器（24）本身[21]。在本节中，我们将提供可能应用配方的示例。鉴于该字母的结果的一般性，我们不会通过重点关注全面的量子电动力计算来做到这一点。后者需要面对必须处理无质量颗粒的微妙之处，这是指向克莱因悖论的问题，尽管在交换性的环境中，但已经以某种方式面对石墨烯的代数[28]。已经计划在此处提出的方法中进行非交流性克莱因悖论的未来工作[29]。我们将要做的是专注于运动学，这是测试本工作中引入的新型非交通性的最直接方法。（24）。这不需要应用变形场理论的完整动态来描述过程。我们只需要识别该位置操作员代表动量空间上有限位移的发生器。由于它们不上下班，这也意味着该动量的有限位移只有在界线时会上下班，但通常，它们不会上下班。电子动量位移的作用代表光子的吸收或发射。使用
将逻辑应用于物理学：类量子特征逻辑程序
摘要：由于量子信息技术在我们日常生活中的快速发展，考虑逻辑与物理之间的联系非常重要。本文讨论了一种受量子理论启发、使用算子的逻辑新方法，即特征逻辑。它使用线性代数表达逻辑命题。逻辑函数由算子表示，逻辑真值表对应于特征值结构。它通过将语义从使用投影算子的布尔二进制字母表 {0,1} 更改为使用可逆对合算子的二进制字母表 {+1, −1}，扩展了经典逻辑的可能性。此外，对于任何字母表，都可以使用基于拉格朗日插值和凯莱-汉密尔顿定理的算子方法合成多值逻辑算子。考虑逻辑输入状态的叠加，可以得到一个模糊逻辑表示，其中模糊隶属函数是 Born 规则给出的量子概率。介绍了布尔、波斯特、庞加莱和组合逻辑与概率论、非交换四元数代数和图灵机的历史相似之处。受格罗弗算法的启发，提出了对一阶逻辑的扩展。特征逻辑本质上是一种运算符逻辑，其真值表逻辑语义由特征值结构提供，该结构被证明与逻辑量子门的普遍性有关，非交换性和纠缠起着根本性的作用。