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World File Search System假设检验
关于复合量子假设检验
摘要：我们将非对称量子假设检验中的量子 Stein 引理扩展到复合零假设和备择假设。作为我们的主要结果，我们表明，用于检验量子态凸组合 ρ ⊗ n 与量子态凸组合 σ ⊗ n 的渐近误差指数可以写成正则化的量子相对熵公式。我们证明一般来说需要这样的正则化，但也讨论了我们的公式及其扩展变为单字母的各种设置。这包括从假设检验的角度对相干性相对熵的操作解释。为了证明，我们从经典概率分布的复合 Stein 引理开始，并使用量子熵的基本性质将结果提升到非交换设置。最后，我们的发现还意味着在正则化量子相对熵方面，条件量子互信息的可恢复性下限有所改进——具有明确和通用的恢复图。
多体系统中的量子假设检验
物理学中的关键任务之一是进行测量以确定系统的状态。通常，测量的目的是确定物理参数的值，但也可以提出更简单的问题，例如“系统处于状态 A 还是状态 B？”。在量子力学中，后一种类型的测量可以使用量子假设检验的框架进行研究和优化。在许多情况下，人们可以明确地在极限中找到最佳测量，即人们可以同时访问大量 n 个相同的系统副本，并估计 n 变大时的预期误差。有趣的是，误差估计涉及各种量子信息理论量，例如相对熵，从而赋予这些量操作意义。在本文中，我们考虑量子假设检验在量子多体系统和量子场论中的应用。我们回顾了一些必要的背景材料，并详细研究了想要区分的两种状态在参数上接近的情况。相关的误差估计涉及相对熵方差等量，为此我们证明了一个新的不等式。我们探索自旋链和二维共形场论的最优测量策略，重点研究区分子系统的简化密度矩阵。事实证明，最优策略在实践中实施起来有些麻烦，我们讨论了一种可能的替代策略及其相应的误差。
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。
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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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。
课程大纲，用于SL上提到的主题知识的测试。 ...
数据分析基本概念：统计和应用中的关键概念；分类和制表的概念；数据的示意图和图形表示。中心趋势的度量：算术平均值，中值，模式，几何平均值，谐波平均值。色散度量：范围，四分位数偏差和标准偏差的概念。相关分析：相关性的基本概念和重要性；相关类型。研究设计和研究过程数据收集：数据的性质（主要数据和二级数据），主要数据收集方法和辅助数据收集 - 各种数据源的知识 - 数据收集工具 - 测量和扩展。概率：概率理论简介；计数方法；有条件的概率和独立性；贝叶斯公式；随机变量，期望和时刻；分布功能，特征功能和力矩生成功能。统计推论：估计介绍 - 点估计和间隔估计的概念大样本测试：有关人口平均值的假设检验，关于两个种群平均值之间差异的假设检验，关于人口比例的假设检验以及有关两个人口比例之间差异的假设检验。小样本测试：关于人口平均值的假设检验，关于
多传感器飞机导航的数据融合方法...
3.4 统计假设检验...................................................................................... 61 3.4.1 假设检验.............................................................................................. 62 3.4.2 贝叶斯检测........................................................................................ 64 3.4.3 Neyman-Pearson 检测...................................................................... 65 3.5 总结............................................................................................................. 66 4 导航方程和误差动力学............................................................................. 67 4.1 简介............................................................................................................. 67 4.2 坐标系统............................................................................................. 67 4.3 惯性传感器技术............................................................................................. 72 4.3.1 惯性传感器系统............................................................................. 72 4.3.2 惯性传感器性能............................................................................. 73 4.3.3 陀螺仪技术............................................................................................. 74 4.3.4 加速度计技术................................................................. 76 4.4.1 速度方程............................................................................... 77 4.4.2 姿态方程...............................................
对抗性假设检验和限制测量的量子 Stein 引理
回想一下具有两组概率分布 P 和 Q 的经典假设检验设置。研究人员从分布 p ∈ P 或分布 q ∈ Q 中接收 n 个 iid 样本，并想要确定这些点是从哪个集合中采样的。众所周知，误差下降的最佳指数速率可以通过简单的最大似然比检验来实现，该检验不依赖于 p 或 q，而只依赖于集合 P 和 Q。我们考虑该模型的自适应泛化，其中 p ∈ P 和 q ∈ Q 的选择可以在每个样本中以某种方式更改，这取决于先前的样本。换句话说，在第 k 轮中，攻击者在第 1, . . ., k − 1 轮中观察了所有先前的样本后，选择 pk ∈ P 和 qk ∈ Q，目的是混淆假设检验。我们证明，即使在这种情况下，也可以通过仅取决于 P 和 Q 的简单最大似然检验来实现最佳指数错误率。然后我们表明对抗模型可用于使用受限测量对量子态进行假设检验。例如，它可以用于研究仅使用可通过局部操作和经典通信 (LOCC) 实现的测量来区分纠缠态与所有可分离态集合的问题。基本思想是，在我们的设置中，可以通过自适应经典对手模拟纠缠的有害影响。我们在这种情况下证明了一个量子斯坦引理：在许多情况下，最佳假设检验率等于两个状态之间适当的量子相对熵概念。特别是，我们的论证为李和温特最近加强冯诺依曼熵的强亚可加性提供了另一种证明。