随着世界各地实验室中实现的量子信息处理器越来越强大,对这些设备的稳健性和可靠性描述现在比以往任何时候都更加紧迫。这些诊断可以采取多种形式,但最受欢迎的类别之一是断层扫描,其中为设备提出了一个底层参数化模型,并通过实验推断出来。在这里,我们引入并实现了高效的操作断层扫描,它使用实验可观测量作为这些模型参数。这解决了当前断层扫描方法中出现的表示模糊问题(规范问题)。解决规范问题使我们能够在贝叶斯框架中有效地计算实现操作断层扫描,从而为我们提供了一种自然的方式来包含先验信息并讨论拟合参数的不确定性。我们在各种不同的实验相关场景中展示了这种新的断层扫描技术,包括标准过程断层扫描、拉姆齐干涉测量法、随机基准测试和门集断层扫描。
3F2B342F322930.HTML课程数据驱动控制的摘要涉及使用数据来设计模型或不确定模型的动态系统的数据控制器。本课程着重于最近引入的线性和非线性系统数据驱动控制器的直接设计方法。通过在离线实验期间收集的输入状态或输入输出数据以及有关要控制的系统的一些先验信息,使设计成为可能。形容词“直接”是指数据用于制定数据依赖数据的凸面程序的特征,其解决方案“直接”返回解决所需的控制问题的控制器,而无需明确识别系统的动态。该课程将审查过去几年中获得的一些结果。这些结果基于基本的控制理论工具,该工具将在课程中进行简要审查,以使后者尽可能地具有独立性。还将讨论一些求解返回控制器的凸面程序的数值工具。下面的程序包含一些可能涵盖的主题。确切内容将根据与会者的利益和可用时间在课程中确定。
摘要:这项研究涉及四种地球物理方法的应用和分析(电阻率断层扫描,微重力,磁性,M.A.S.W.)用于在受控场地条件下检测隧道。Resistivity断层扫描为目标和近表面地质形成提供了令人满意的信息。偶极偶极子和杆偶极是检测到的空隙的最合适的阵列,尤其是当后来的前向前和逆转测量值时。耗时且费力的微重力方法适用于隧道的描述。先验信息对于微重力数据的反转是必需的。从表面波的多通道分析中得出的伪部分显示了两个地质层,并成像了浅平滑的异质性,归因于地下目标。但是,由于较低的横向分辨率,目标限制并未很好地定义。由于目标和宿主岩之间的磁化敏感性增加,梯度磁方法可以准确地描述隧道。当目标是当代人制造的结构时,通常会满足这种情况。
乳腺癌是女性中最常见的癌症类型。早期诊断对于改善患者的生活质量和增加其生存机会起着根本性的作用。为了使早期诊断对于医疗保健系统更加可靠和可持续,需要具有成本效益、非侵入性、高特异性和高灵敏度特征的诊断工具。SOLUS 项目 [1] 致力于帮助满足这一临床需求。事实上,它旨在开发一种新的多模式断层扫描乳腺系统,该系统嵌入三种不同的非侵入性成像技术:超声成像 (US)、剪切波弹性成像 (SWE) 和时域漫射光学断层扫描 (TD-DOT)。它们各自提供特定的信息,从而有可能提高诊断的特异性。更详细地说,US 将评估病变的存在并提供有关病变形态的先验信息以指导 TD-DOT; SWE 将评估组织硬度,而 TD-DOS 将通过估计光学特性(即吸收率 - µ a - 和减少散射 - µ s ' -)提供有关组织成分(即血液、脂质、胶原蛋白和水浓度 [2])的信息。
量子神经网络 (QNN) 已成为在各个领域追求近期量子优势的有前途的框架,其中许多应用可以看作是学习编码有用数据的量子态。作为概率分布学习的量子模拟,量子态学习在量子机器学习中在理论和实践上都是必不可少的。在本文中,我们开发了一个使用 QNN 学习未知量子态的禁忌定理,即使从高保真初始状态开始也是如此。我们证明,当损失值低于临界阈值时,避免局部最小值的概率会随着量子比特数的增加而呈指数级消失,而只会随着电路深度的增加而呈多项式增长。局部最小值的曲率集中于量子 Fisher 信息乘以与损失相关的常数,这表征了输出状态对 QNN 中参数的敏感性。这些结果适用于任何电路结构、初始化策略,并且适用于固定假设和自适应方法。进行了广泛的数值模拟以验证我们的理论结果。我们的研究结果对提高 QNN 的可学习性和可扩展性的良好初始猜测和自适应方法设定了一般限制,并加深了对先验信息在 QNN 中的作用的理解。
I。i ntelligent i ntelligent载体(IV)是行业和学术界的热门话题[1],而本地化是IV的关键组成部分,可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器,例如GPS,惯性测量单元(IMU),光检测和范围(LIDAR)和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案,其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音,以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中,提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器(KF),以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中,使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后,将先验信息与扩展的KF(EKF)集成以估算状态。此外,传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7],[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供,同时,从IMU估算了局部位置,方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是,GPS在
我们提出了一种通用的去噪算法,用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统,我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵,最高可达单个规范自由度。我们表明,这种规范自由度在一般情况下是不可避免的,但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破,从而为几种类型的状态噪声组合固定规范,而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态,以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法,并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。
系统设计师在决策过程中使用不同程度的人工智能,例如在整体解决方案中使用“决策自动化”、“决策增强”或“决策支持”方法[1]。无论采用哪种方法,人工智能部分都是要获得做出决策合理结论所需的推理能力。人工智能使用演绎和归纳推理来解决问题,它包括启发式算法、概率算法、机器学习方法等。一些算法得出确定的结果,而另一些算法则得出相关的概率。现实世界中的机器人面临着与人类在决策过程中面临的挑战类似的挑战。但机器人缺乏人类的进化优势和大量的先验信息。机器人依靠系统设计师传递的知识,或者必须从通过它们拥有的各种传感器接收到的数据中提取有用的信息。人工智能模型有助于利用“传递的先验知识”以及“从传感器中理解原始数据”。在目前的人工智能技术水平下,所有决策都无法完全自主。系统开发人员需要将人类纳入其中,并在自主性方面做出妥协,以提高解决方案的有效性。根据适合机器人解决方案的人为干预水平和性质,系统开发人员有一系列概念选择。其中一些概念如下[2]。
摘要:基于事件相关电位 (ERP) 的 EEG 视觉脑机接口 (BCI) 的可用性得益于减少 BCI 操作前的校准时间。线性解码模型(例如时空波束形成器模型)可实现最先进的精度。尽管该模型的训练时间通常很短,但它可能需要大量的训练数据才能达到功能性能。因此,BCI 校准会话应该足够长以提供足够的训练数据。这项工作为波束形成器权重引入了两个正则化估计器。第一个估计器使用交叉验证的 L2 正则化。第二个估计器通过假设 Kronecker-Toeplitz 结构协方差来利用有关 EEG 结构的先验信息。使用包含 21 名受试者的 P300 范式记录的 BCI 数据集验证了这些估计器的性能,并将其与原始时空波束形成器和基于黎曼几何的解码器进行了比较。我们的结果表明,引入的估计器在训练数据有限的情况下条件良好,并提高了对未见数据的 ERP 分类准确性。此外,我们表明结构化正则化可以减少训练时间和内存使用量,并提高分类模型的可解释性。
马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的实现需要面对两个有趣的挑战:准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术(例如主成分分析(PCA))来促进先前分布的定义和采样。此外,基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展(PCE)实现准确的替代模型。wever,具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术,例如深生成模型(DGM)。尽管适用于先前的抽样,但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中,我们提出了一种MCMC策略,该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外,我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解,以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下,我们的方法是例证的,提供了准确的重建和显着的加速速度,尤其是当全相正向模型的计算计算时。