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World File Search System信息论
数据科学的量子计算
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量
industrial-dynamics-forrester-1961.pdf - 未来展望
工业动态理论是一种研究工业系统行为的方法。它研究的是企业管理的核心，以及其中最好的部分。工业动态理论是过去二十年中发展起来的四个基础的结果。信息论、决策、结构和延迟是企业系统各部分之间相互作用的产物。它整合了管理的不同功能领域——营销、投资、研究、决策制定 ...
量子图
量子图项目提议深入探索量子信息论核心的组合方面，它位于组合学和理论计算机科学与量子物理学的交叉点上。更具体地说，我们的项目旨在对量子图概念进行几项理论发展，量子图被视为图的非交换概括。这项跨学科的提案旨在开发新的组合和代数方法来解决量子信息中的基本问题，同时阐明组合结构和量子特性之间的深层关系。在量子信息论的框架内，量子图（也称为非交换图）的概念首次由 Duan 等人在 [DSW13] 中提出，目的是将香农理论中的某个概念推广到量子情况。与经典图可视为非自反对称关系这一事实类似，Weaver [Wea21] 将量子图表述为冯·诺依曼代数上的自反对称量子关系。Musto 等人 [MRV18] 还将有限量子图表述为有限量子集上的邻接运算符。非常令人惊讶的是，这三种不同的观点指向了同一个对象，即量子图，这是本博士项目的重点。
EE 589 量子信息理论
课程描述 量子香农理论：量子信道和纠缠；密集编码、隐形传态、量子压缩和量子容量定理。量子通信中的未解决的问题。 学习目标 完成本课程的学生将了解量子香农理论的基本概念和数学技术。他们将了解量子信息理论的基本协议：直接编码、纠缠分布、超密集编码和量子隐形传态。将定义和解释各种数学工具，包括各种距离测量和熵量。他们将了解量子协议中使用的资源：量子和经典信道（无噪声和有噪声）、共享纠缠、共享随机性和私人通信。他们还将了解这些资源之间的权衡，以及量子信息论中各种信道容量的定义。他们将了解围绕这些容量的许多计算困难，以及我们目前对量子信息论的理解中存在的未解决的问题。建议准备：需要具备丰富的复杂线性代数和概率论工作知识，例如从高级本科课程（MATH 225、MATH 307、EE 364 等级别）获得的知识。先前掌握量子信息知识（例如来自 EE 520 或 EE 514 的知识）会很有帮助。
数据科学的量子计算 - arXiv
1. 简介量子信息论彻底改变了信息论和计算的基础 [1, 2]。前量子（称为“经典”）科学框架允许用整数（例如，根据美国信息交换标准代码 (ASCII) 用 7 比特字符串表示文本字符）来标记客观信息，这是信息论的基础。信息处理可以根据布尔逻辑规则执行，表现为一位运算（例如 NOT）和两位运算（例如 NAND）的连接。量子信息通过允许信息态的相干叠加彻底改变了信息游戏，遵循量子互补原理，可以认为它既是粒子状的，又是波浪状的。例如，三位字符串 010 在量子上成为量子态 | 010 ⟩（希尔伯特空间元素），其物理表现为三个自旋向下、自旋向上和自旋向下的电子，其中自旋向下状态标记为 | 0 ⟩，自旋向上状态标记为 | 1 ⟩（以狄拉克符号或布拉克符号表示法 [3]）。将此三电子态与其正交补态叠加为 | 101 ⟩ 。对于本文中隐含的状态归一化，这两个状态的叠加为 | 010 ⟩ + | 101 ⟩ ，以二进制表示形式表示为数字 2 和 5 的叠加。这些信息态的叠加可以进行量子处理，即以保持相干性的方式处理。理想情况下，这种叠加态可以通过任意幺正映射（希尔伯特空间上的等距）进行变换。实际上，噪声和损失等开放系统效应可能会影响性能，但几乎幺正映射（例如接近幺正的完全正迹保持映射 [1]）足以用于有用的量子信息处理，前提是采用容错方式采用量子版本的纠错 [4]。量子计算的早期动机是模拟物理，特别是以一种自然的量子描述方式模拟量子系统 [5]，即使用量子计算。自这一最初想法以来，出现了许多卓越的量子算法，其中卓越是指与传统算法相比提供卓越的性能，例如高效计算意味着计算资源，例如运行时间和计算数量
电子与计算机工程（ECE）
ECE 7202 认知无线网络 3 学分 本课程将讨论认知无线网络的理论概念和系统级实施问题。涵盖的主题包括认知无线电系统的信息论分析、设计认知无线电系统的挑战和问题、认知无线网络的架构和协议、分布式自适应和优化方法、信道分配认知机器学习技术、互操作性问题、认知无线电系统的跨层优化以及认知无线电网络的应用。
大脑中的定向信息共享在感知双稳态过程中将感知与其后果区分开来
在寻找意识体验的神经基础时，感知及其认知后果通常会被混淆，因为在记录神经活动的同时，参与者会明确报告他们所经历的事情。在这里，我们提出了一种新颖的方法，使用基于卷积神经网络的眼动分析技术和基于信息论的神经动力学分析来将感知与报告区分开来。我们使用双稳态视觉刺激来实例化意识感知的两个众所周知的特性：整合和分化。在任何给定时刻，观察者要么将刺激视为一个整合的单一对象，要么视为两个明显不同的分化对象。使用脑电图，我们表明，当报告切换时，基于信息论的整合和分化测量与参与者对这些内容的感知体验密切相关。我们观察到在切换到整合感知之前，前电极与后电极（从前到后）之间的信息整合增加，并且在报告分化感知之前，前信号的信息分化更高。至关重要的是，信息整合与感知密切相关，甚至在无报告条件下也能观察到，因为感知转换仅从眼球运动推断出来。相反，神经分化与感知之间的联系仅在主动报告条件下观察到。因此，我们的结果表明，感知和报告需要不同数量的前后网络通信和前部信息分化：尽管从前到后的定向信息与感知内容的变化有关，无论报告如何，但前部信息分化在无报告条件下不存在，因此具有与感知本身没有直接联系的不同作用。
Stas Tiomkin 博士
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信息的物理性质
本书源自一门为期一学期的课程，最初是作为送给那些离开物理学界、寻求更广阔天地、并想知道什么值得带走的人的临别礼物。从统计学上讲，大多数前物理学家都使用统计物理学，因为这门学科（和这本书）回答了最常见的问题：对于我们不知道的事情，我们能说多少、做多少？当然，许多行业和各行各业的人都精通了不脸红地虚张声势的艺术。因此，当这门课程在不同的机构和国家教授时，参加课程的有来自物理学、数学、工程学、计算机科学、经济学和生物学等学科的学生、博士后和教师。最终，它演变成一个聚会场所，我们在这里用信息论的通用语言互相学习，信息论是一种伪装的统计物理学，尽管是透明的。回答上述问题最简单的方法就是热力学。它是一种现象学，只处理隐藏事物的可见表现，使用对称性和守恒定律来限制可能的结果，并关注平均值而忽略波动。更复杂的方法通过对隐藏的自由度进行显式平均来推导出统计定律。这些定律证明了热力学的合理性并描述了波动的概率。这种方法的两个基本概念——吉布斯熵和自由能——可以说是现代科学技术最重要的概念和技术工具。原因是我们必须在尝试使用我们所知道的东西（“真相”）和避免说或使用我们不知道的东西（“只有真相”）之间找到适当的平衡——自由能可以协调这种平衡。第一章回顾了热力学和统计物理学的基础知识，以及它们对我们拥有的东西（能量）和我们没有的东西（知识）的双重关注。当无知超过知识时，正确的策略是衡量无知。熵就是如此。我们了解到不可逆熵的变化是如何通过动态混沌从相空间中的可逆流中出现的。我们明白，熵不是系统的属性，而是我们对系统的认识。因此，使用信息论的语言来揭示这种方法的普遍性是很自然的，这种方法在很大程度上是基于添加许多随机数的简单技巧。在此基础上，人们开发了几种多功能工具，其中互信息和它的量子兄弟纠缠熵目前最广泛地应用于描述从细菌到