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广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
具有量子相位噪声的傅里叶变换量子相位估计
对于估计任意量子过程相位的基本任务，设计了一种基于傅立叶的量子相位估计变体，它使用多个纠缠量子比特的探测信号。对于简单的实际实现，每个探测量子比特都可以单独应用和测量。当量子比特最佳纠缠时，可以获得海森堡增强的估计效率缩放。相位估计协议可以在存在量子相位噪声的情况下同样应用。这使我们能够研究一般量子相位噪声对基于傅立叶的相位估计性能的影响。特别是它揭示了在没有噪声的情况下发现的最佳策略随着噪声的增加逐渐失去其最优性。此外，与无噪声情况相比，在有噪声的情况下，纠缠的存在不再一致有利于估计；存在一个最佳纠缠量来最大化效率，超过该纠缠量就会变得有害。该结果有助于更好地了解量子噪声和纠缠，从而实现量子信号和信息处理。
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
Shor的算法在存在噪声的情况下不会考虑大整数
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意，S = R 2和T = R 3。经常指出，这些量子门以高精度的可用性（在r k中任意小角度，k→∞）都是一个挑战，在理论上，就物理理论的极限而言，在工程理论的极限上，实际上在工程基础上[3-6] 1）2）。在很大程度上，这种关注促使另一个巨大的智力成就，即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12]，有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明，这表明在某些误差模型中，如果错误率低于一定阈值，则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10，13 - 18]。这些是美丽的数学定理。，但从根本上讲，他们假设u（2）（或su（2）如果我们考虑不相关的相位因子）完全对应于现实中的量子的操作，尤其是在其组成中，该组组成（组成，在其限制的精确性上都定义在C上，则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而，基于这样的信念，即量子力学本身（就像任何其他物理理论一样）不是，也不是要在描述现实时绝对准确（某些投机性评论在第5节中）。我们假设同时，在过去的几十年中，巨大的效果一直在进行，最近有了更新的动力和热情，并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中，我们认为在每个量子控制旋转门的情况下，Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
用算法思维链理解 LLM 训练数据中噪声的影响
在预训练和微调期间，大型语言模型 (LLM) 都会在质量参差不齐的数万亿个文本标记上进行训练。这两个训练阶段通常都涉及启发式地滤除“低质量”或嘈杂的训练样本，但对于噪声的类型或强度如何影响下游性能，人们知之甚少。在这项工作中，我们研究了思路链 (CoT) 中的噪声如何影响算法可解任务的高度受控设置中的任务性能。首先，我们开发了跟踪整数 (TInt) 框架来为整数列表上的任何算术函数生成高度可定制的带噪声执行跟踪。然后，我们定义了两种类型的噪声：静态噪声，一种在计算 CoT 跟踪后应用的局部形式的噪声，以及动态噪声，一种在计算跟踪时传播错误的全局形式的噪声。然后，我们评估了在不同数据集污染程度和强度的噪声数据集上，提示和微调预训练模型的测试性能。我们发现，微调模型对高水平静态噪声具有极强的鲁棒性，但在较低水平的动态噪声下则表现得更加糟糕。相比之下，少样本提示模型似乎对静态噪声也更加敏感。最后，我们讨论了我们的研究结果如何影响噪声过滤的最佳实践，并特别强调了去除包含具有全局误差的破坏性动态噪声的样本的重要性。