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World File Search System协方差
从协方差矩阵
高维纠缠已被确定为量子信息处理中的重要资源，也是模拟量子系统的主要障碍。其认证通常是Di FFI的邪教，并且最广泛使用的实验方法基于相对于高度纠缠的状态的忠诚度测量。在这里，我们考虑了集体可观察物的协方差，例如众所周知的协方差矩阵标准（CMC）[1]，并提出了CMC的概括，用于确定两组派系统的Schmidt数量。这在多体系统（例如冷原子）中尤其有利，在这些系统中，一组实际测量非常有限，通常只能估计集体运营商的差异。为了显示我们结果的实际相关性，我们得出了更简单的Schmidt-number标准，这些标准需要与基于忠诚的证人相似的信息，但可以检测到更广泛的状态。我们还考虑了基于自旋covari-ances的范式标准，这对于对冷原子系统中高维纠缠的实验检测非常有帮助。我们通过讨论结果在多片合奏中的适用性以及对未来工作的一些开放问题来得出结论。
改善来自微小培训的协方差矩阵...
大脑计算机界面域中使用的抽象脑电图数据通常具有低于标准的信噪比，并且数据采集很昂贵。有效且常用的分类器来区分事件相关电位是线性判别分析，但是，它需要对特征分布进行估计。虽然功能协方差矩阵提供了此信息，但其大量的免费参数要求使用正规化方法，例如Ledoit -Wolf收缩。假设与事件相关的潜在记录的噪声没有时间锁定，我们建议将与事件相关潜在数据的协方差矩阵分离，以进一步改善线性歧视分析的协方差矩阵的估计值。我们比较了三种正则变体和基于黎曼几何形状的特征表示，与我们提出的新型线性判别分析与时间耦合的协方差估计值进行了比较。对14个脑电图数据集的广泛评估表明，新颖的方法可将分类性能提高到小型训练数据集的最高四个百分点，并优雅地收敛于标准收缩率调查的LDA对大型培训数据集的性能。鉴于这些结果，该领域的从业人员应考虑使用线性判别分析来对事件相关的电位进行分类时，应考虑使用我们提出的时间耦合协方差估计，尤其是在很少有培训数据点可用时。
椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
小脑和新皮层之间的结构协方差固有结构协方差将小脑子区域连接到大脑皮层
1麦康奈尔脑成像中心，生物医学工程系，医学院，计算机科学学院，神经科学学院 - 蒙特利尔神经学院（MNI），麦吉尔大学，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大魁北克； 2米拉 - 加拿大魁北克蒙特利尔的魁北克人工智能研究所； 3西部神经科学研究所，西部大学，伦敦，加拿大安大略省； 4加拿大安大略省伦敦西部大学计算机科学系； 5加拿大安大略省伦敦西部大学统计与精算科学系； 6加拿大魁北克蒙特利尔康科迪亚大学心理学系； 7德国莱比锡Max Planck人类认知与脑科学研究所神经病学系； 8美国德克萨斯州达拉斯的UTSW高级成像研究中心； 9伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州乌尔巴纳大学的生物工程系； 10 N.1 N.1卫生研究所睡眠与认知中心电气与计算机工程系，新加坡新加坡国立大学卫生与数字医学研究所；和11个共济失调中心，神经解剖学和小脑神经生物学实验室，马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州波士顿
小脑和新皮层之间的结构协方差固有结构协方差将小脑子区域连接到大脑皮层
1麦康奈尔脑成像中心，生物医学工程系，医学院，计算机科学学院，神经科学学院 - 蒙特利尔神经学院（MNI），麦吉尔大学，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大魁北克； 2米拉 - 加拿大魁北克蒙特利尔的魁北克人工智能研究所； 3西部神经科学研究所，西部大学，伦敦，加拿大安大略省； 4加拿大安大略省伦敦西部大学计算机科学系； 5加拿大安大略省伦敦西部大学统计与精算科学系； 6加拿大魁北克蒙特利尔康科迪亚大学心理学系； 7德国莱比锡Max Planck人类认知与脑科学研究所神经病学系； 8美国德克萨斯州达拉斯的UTSW高级成像研究中心； 9伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州乌尔巴纳大学的生物工程系； 10 N.1 N.1卫生研究所睡眠与认知中心电气与计算机工程系，新加坡新加坡国立大学卫生与数字医学研究所；和11个共济失调中心，神经解剖学和小脑神经生物学实验室，马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州波士顿
第1页大脑代谢网络协方差和老化...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月6日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.21.545918 doi：biorxiv preprint
基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Junhao Wen，Ilya M Nasrallah，Ahmed Abdulkadir，Theodore D Satterthwaite，Zhijian Yang等。基因组基因座影响人脑结构协方差的模式。美国科学学院的会议记录，2023，120（52），10.1073/pnas.2300842120。hal-04362321
基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Juna M. Nasrallah，Abdulkadir B，Theodore D. Boquet -Pjadas G，Elizabeth Mamourian B，Sinnivasan Srinavasan。 Yang H，Paola Dazzan J，Rene St. Kahn K，Hugo G. Schnack，Marcus V.Wood Q，消息来源，拉蒙塔尼（Lamontagne），苏珊·奥斯丁（Susan Austin），莱诺尔·J·劳纳（Lenorer J.
使用协方差神经网络解释的大脑年龄预测
在计算神经科学中，人们对开发机器学习算法的兴趣越来越高，这些算法利用脑成像数据来为个体提供“脑时代”的估计。重要的是，由于不良健康状况，大脑年龄和年龄年龄之间的不一致可以捕获加速老化，因此可以反映出增加对神经系统疾病或认知障碍的脆弱性。然而，由于大多数现有的脑年龄预测算法缺乏透明度和方法上的理由，因此阻碍了大脑年龄对临床决策支持的广泛采用。在本文中，我们利用协方差神经网络（VNN）提出了使用皮质厚度特征为脑年龄预测的解释驱动和解剖学上的解释框架。Specifically, our brain age prediction framework extends beyond the coarse metric of brain age gap in Alzheimer's disease (AD) and we make two important observations: (i) VNNs can assign anatomical interpretability to elevated brain age gap in AD by identifying contributing brain regions, (ii) the interpretability offered by VNNs is contingent on their ability to exploit specific eigenvectors of the anatomical协方差矩阵。在一起，这些观察结果促进了对脑时代预测任务的可解释和解剖学上的观点。