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World File Search System假设检验
纠结的量子假设检验的状态
大多数物理学家通过热力学引入熵。熵是控制绝热过程下转换的基本和独特数量：当且仅当熵不降低1时，才能实现封闭系统的两个兼容状态之间的转换。但是，它在信息理论的更抽象领域中也具有至关重要的作用。尤其是一种称为相对熵的发电，提供了一种测量概率分布之间的区分性的方法。将概念扩展到量子状态很具有挑战性，因为量子状态的非交通性特征意味着有许多可能的方法可以定义这种扩展。一种独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究，其中为我们提供了两个量子状态之一ρ或σ的多个副本，目标是区分两种状态。将ρ误以为σ的概率与副本的数量成倍衰减，相应的指数完全由相对熵的量子变体给出。
网络值数据的多尺度零假设检验
图 2 将网络顶点集划分为 4 个元素的示例（第 1 列），以及由划分生成的 σ 代数的维度 3 元素 A 诱导的全子网 G full A（第 2 列）、内部子网 G intra A（第 3 列）和子网间 G inter A（第 4 列）（深灰色区域）。在每个面板中，定义相应子网的顶点和边都显示为黑色。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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1.6多个假设检验和非参数测试
假设我们正在筛选2,000个化合物的库，以造成差异。对于每种化合物，我们将分析六个控制重复和六个治疗重复，然后运行t检验以比较两组之间的均值。为了使我们变得容易（至少在第一个），我们假设，对于那些确实有效的化合物，效果很强（d = 3）。您应该能够进行功率计算，表明对于具有效果的化合物的可能性很高（> 99％），基本的t检验将在统计学上显着。同样，虽然仍然扮演着无所不知的角色，但我们会说，第一种100种化合物是有效的，其余的1,900种却没有。当然，在“现实生活”中，您的有效化合物会散布在您的图书馆周围，并且您不知道有多少个真正活跃的化合物。但是，像往常一样，在探索新方法时，它有助于发明“真相”，并了解该方法处理的效果如何。
简单二元假设检验的样本复杂性
简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本：（i）先前的设置，最多α误差为type-i误差，最多是II型误差；或（ii）贝叶斯设置，最多有贝叶斯误差δ和先前的分布（α，1 -α）。仅在α=β（无之前）或α= 1/2（贝叶斯）（贝叶斯）进行研究，并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异，直至乘法常数。在本文中，我们得出一个表征样品复杂性（直至独立于P，Q和所有误差参数的乘法常数）的公式，用于以下方面： （ii）贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是，该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等，这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式（本地私有和沟通受限的）假设检验的应用。
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
使用计算机模拟进行假设检验和预测：认识论策略
本文探讨了使用计算机模拟实现两个不同目标时所面临的认识论挑战：通过假设检验进行解释和预测。本文认为，由于不同的实际和概念约束，每个目标都需要不同的策略来证明从模拟结果中得出的推论。本文确定了研究人员为提高对每个目标的推论的信心而采用的独特和共同策略。对于通过假设检验进行解释，研究人员需要解决不确定性、可解释性和归因挑战。在预测中，重点是模型在多个领域推广的能力。研究人员为提高推论信心而采用的共同策略是理论假设的实证证实和计算操作化的充分性，本文认为这些对于通过假设检验进行解释是必要的，但对于预测则不是。鉴于计算机模拟在科学研究中的多种应用，本文强调需要对计算机模拟的认识论采取细致入微的方法。理解这些差异对于科学研究人员和科学哲学家来说都至关重要，因为它有助于制定适当的方法和标准来评估计算机模拟的可信度。
利用群体结构进行量子假设检验
在假设可能信道之间的代数关系的先验知识的前提下，分析了确定性地区分多个量子信道的问题。通过明确构建一类新型量子算法，结果表明，当可能信道集如实地表示 SU(2) 的一个有限子群（例如 C n 、D 2 n 、A 4 、S 4 、A 5 ）时，可以修改最近开发的量子信号处理技术以构成量子假设检验的子程序。这些用于群量子假设检验的算法直观地对 SU(2) 中信道集的离散属性进行编码，并且与简单重复二元假设检验相比，查询复杂度至少提高了二次，即 n（信道集和组的大小）。有趣的是，性能完全由显式群同态定义；而这些又为嵌入酉矩阵的多项式提供了简单的约束。这些构造展示了一种灵活的技术，用于将量子推理中的问题映射到函数逼近和离散代数的众所周知的子领域。讨论了对更大群体和噪声设置的扩展，以及改进的针对结构化通道集的量子假设检验协议在参考帧传输、量子密码学安全性证明和属性测试算法中的应用途径。
利用神经网络进行强化学习进行量子多重假设检验
近期，基于神经网络的强化学习 (RLNN) 在许多问题上显示出了巨大的潜力，包括量子信息论中的一些问题。在这项工作中，我们将 RLNN 应用于量子假设检验，并确定区分多个量子态 { ρ j } 的最佳测量策略，同时最小化错误概率。在候选状态对应于具有许多量子比特子系统的量子系统的情况下，对整个系统实施最佳测量在实验上是不可行的。我们使用 RLNN 来寻找实验上可行的局部自适应测量策略，其中每轮只测量一个量子子系统。我们提供了数值结果，表明 RLNN 成功找到了最佳局部方法，即使对于多达 20 个子系统的候选状态也是如此。我们还证明，RLNN 策略在每次随机试验中都达到或超过了改进的局部贪婪方法的成功概率。虽然使用 RLNN 设计自适应局部测量策略非常成功，但一般来说，最佳局部自适应测量策略和最佳集体测量的成功概率之间可能存在显著差距。我们基于以前的工作，提供了一组必要和充分条件，使集体协议严格优于局部自适应协议。我们还提供了一个新的例子，据我们所知，它是最简单的已知状态集，显示出局部和集体协议之间存在显著差距。这一结果提出了关于理论上最优测量策略和实际可实施测量策略之间差距的有趣新问题。
利用群体结构进行量子假设检验
在假设可能信道之间的代数关系的先验知识的前提下，分析了确定性地区分多个量子信道的问题。通过明确构建一类新型量子算法，结果表明，当可能信道集如实地表示 SU(2) 的一个有限子群（例如 C n 、D 2 n 、A 4 、S 4 、A 5 ）时，可以修改最近开发的量子信号处理技术以构成量子假设检验的子程序。这些用于群量子假设检验的算法直观地对 SU(2) 中信道集的离散属性进行编码，并且与简单重复二元假设检验相比，查询复杂度至少提高了二次，即 n（信道集和组的大小）。有趣的是，性能完全由显式群同态定义；而这些又为嵌入酉矩阵的多项式提供了简单的约束。这些构造展示了一种灵活的技术，用于将量子推理中的问题映射到函数逼近和离散代数的众所周知的子领域。讨论了对更大群体和噪声设置的扩展，以及改进的针对结构化通道集的量子假设检验协议在参考帧传输、量子密码学安全性证明和属性测试算法中的应用途径。