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量子信息与计算
量子技术可以突破传统信息技术的瓶颈，保障信息安全，加快计算速度，提高测量精度，为经济社会发展中的一些问题提供革命性的解决方案。量子信息与计算理论为量子技术的发展提供了保障。本期特刊旨在研究量子信息的一些基本特性和应用，包括但不限于互补性、量子算法、量子相干性、量子关联、量子测量、量子计量、量子不确定性和量子信息处理。本期特刊中的工作可分为两类：量子信息基础理论和量子信息处理与算法设计。我们从前者开始。量子信道通常会改变系统的量子特性，比如引起量子态的退相干、破坏量子关联。从信息的角度表征量子信道已经取得了丰硕的成果。在 [1] 中，Song 和 Li 提出了一个框架，从量子信道可以诱导的集合中量子性的数量的角度定性和定量地表征量子信道。他们研究了集合中的量子性动态，并提出了量子性功率和去量子性功率来表征量子通道。如果一个通道始终降低所有集合的量子性，那么它就是一个完全去量子性通道。还通过几个例子研究了与马尔可夫通道的关系。这项工作从系统与环境相互作用带来的量子性信息流的角度说明了量子通道的新性质。结果可以直接推广到任意维度和其他量子性测度。量子验证已被视为可扩展技术道路上的一项重大挑战。除了对量子态进行断层扫描之外，自测试是一种独立于设备的方法，用于验证先前未知的量子系统状态和未表征的测量算子在某种程度上是否接近目标状态和测量（直到局部等距），仅基于观察到的统计数据，而不假设量子系统的维度。先前的研究主要集中于二分态和一些多分态，包括所有对称状态，但仅限于三量子比特的情况。Bao 等人 [ 2 ] 给出了具有特殊结构的四量子比特对称状态的自测试标准，并基于向量范数不等式提供了鲁棒性分析。Bao 等人还通过投影到两个子系统，将这一想法推广到参数化的四量子比特对称状态系列。Belavkin–Staszewski (BS) 相对熵是处理量子信息任务时一种非常有吸引力的关键熵，可以用来描述量子态可能的非交换性的影响（量子相对熵在这种情况下不太适用）。Katariya 和 Wilde 使用 BS 相对熵来研究量子信道估计和鉴别。Bluhm 和 Capel 贡献了加强版
教育评估中的人工智能
ActNext (2020) 教育伴侣。https://actnext.org/research- and-projects/holistic-learning-mobile-app/ Aljohani, NR 和 Davis, HC (2013)。使用以学生为中心的移动仪表板提供即时详细反馈的学习分析和形成性评估。在第七届下一代移动应用、服务和技术国际会议论文集，IEEE。https://www.semanticscholar.org/paper/Learning-Analytics-and-Formative-Assessment-to-a-Aljohani-Davis/ 4e27f92476194013d098d37b1a8e106b171726f8 Aybek, EC 和 Demirtasli, RN (2017)。针对多分类项目的计算机化自适应测试 (CAT) 应用程序和项目反应理论模型。国际教育与科学研究杂志，3（2），475-487。Beigman Klebanov，B.，Leong，CW和Flor，M。（2015）。有监督的词级隐喻检测实验，具有具体性和重新加权示例。第三届自然语言处理隐喻研讨会论文集，11-20。计算语言学协会。Beigman Klebanov，B.，Madnani，N.，Burstein，J.和Somasundara，S。（2014）。用于对来自来源的写作进行评分的内容重要性模型。计算语言学协会第 52 届年会论文集，247-252。Ben-Simon，A.和Bennett，RE（2007）。迈向更实质性的自动论文评分。 《教学、学习与评估杂志》, 6 (1), 4 – 44。http://www.jtla.org Botarleanu, RM、Dascalu, M.、Sirbu, MD、Crossley, SA 和 Trausan-Matu, S. (2018)。ReadME – 使用 ReaderBench 框架生成个性化的论文写作反馈。在第三届智能学习生态系统和区域发展国际会议 (SLERD 2018)（第 133 – 145 页）上。丹麦奥尔堡。Castro, D.、McLaughlin, M. 和 Chivot, E. (2019) 谁将赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？数据创新中心。 https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai- race-china-the-eu-or-the-united-states/ Cicchinelli, A., Veas, E., Pardo, A., Pammer-Schindler, V., Fessl, A., Barreiros, C., & Lindstädt, S. (2018). 在活动流中寻找自我调节学习的痕迹。ACM 出版社。https://doi.org/10.1145/ 3170358.3170381 Condon, W. (2013). 大规模评估、本地开发的措施和论文自动评分：寻找红鲱鱼？评估写作，18，100 – 108。Cope, B., & Kalantzis, M. (2016)。大数据走进校园：对学习、评估和研究的影响。AERA Open，2（2），1-19。Crossley, SA 和 Kyle, K.（2018 年）。使用词汇复杂度自动分析工具 (TAALES) 评估写作。评估写作，38，46-50。CWPA、NCTE 和 NWP。（2011 年）。中学后写作成功国家框架。写作项目管理委员会、全国英语教师委员会和国家写作项目。http://wpacouncil。org/files/framework-for-success-postsecondary-writing.pdf Davey, T. (2011)。计算机自适应测试系统指南。州立学校校长委员会。https://files.eric.ed.gov/fulltext/ ED543317.pdf Deane, P. (2013)。论自动作文评分与现代写作观念的关系。评估写作，18，7-24。 DiCerbo, KE 和 Behrens, JT (2014)。数字海洋对教育的影响。Pearson。 Ellis, C. (2013)。拓宽学习分析的范围并提高其实用性：评估分析的案例。英国教育技术杂志，44（4），662-664。 ETS。（2018）。按国家/地区划分的 GRE 考试量。 https://www.ets.org/gre/pdf/gre_volumes_by_country.pdf Farra, N., Somsundaran, S., & Burstein, J. (2015). 使用观点及其目标对说服性论文进行评分。在第十次研讨会论文集
关联玻色子量子场多模态的纠缠和光学非经典性
有几种方法可以质疑物理系统状态的具体量子力学特性。首先，人们可能会问它的相干性有多强。量子态相干叠加的存在是物质波干涉现象的起源，因此，这是一个典型的量子特征，对此提出了几种测量和证据（有关最近的综述，请参阅 [1]）。其次，当所研究的系统是二分或多分系统时，其组成部分的纠缠是另一个内在的量子特征。有大量文献探讨了各种测量方法来量化给定状态中包含的纠缠量 [2–14]。最后，对于玻色子量子场的模式，出现了第三种非经典性概念，通常称为光学非经典性。根据格劳伯的观点，光场的相干态（及其混合态）被视为“经典”，因为它们具有正的格劳伯-苏达山 P 函数 [15]。从那时起，多年来人们开发了多种光学非经典性测量方法，以测量与光学经典状态的偏离 [15–41]。光场量子态的这三种不同的、典型的量子属性被认为可作为量子信息或计量学的资源 [38, 39, 42–44]。那么自然而然地就会出现一个问题：这些属性之间有着什么样的定量关系。例如，在 [45] 中，给出了使用非相干操作从具有给定相干度的状态中可以产生多少纠缠的界限：这将相干性与纠缠联系起来。在 [46] 中，状态的相干性和光学非经典性被证明是相互关联的：远对角线密度矩阵元素 ρ ( x, x ′ ) 或 ρ ( p, p ′ ) 的显著值（称为“相干性”）是状态的光学非经典性的见证。我们的目的是建立多模玻色子场的光学非经典性和二分纠缠之间的关系。直观地看，由于所有光学经典态都是可分离的，因此强纠缠态应该是强光学非经典态。相反，仅具有弱光学非经典性的状态不可能高度纠缠。为了使这些陈述精确且定量，我们需要测量纠缠度和光学非经典性。作为评估二分纠缠的自然指标，我们使用形成纠缠 (EoF) [4]。关于光学非经典性，我们使用最近引入的单调性 [38, 39]，我们将其称为总噪声单调性 ( M TN )。它是通过将纯态上定义的所谓总噪声∆x2+∆p2扩展到混合态（通过凸屋顶结构，参见(1)）得到的，对于该值来说，它是光学非经典性的一个完善的量度[38–41]。我们的第一个主要结果（定理 1 和 1'）在于，对于 n = n A + n B 模式的二分系统的任意状态 ρ，EoF(ρ) 关于 M TN (ρ) 的函数有一个上限。特别地，当 n A = n B = n/ 2 时，这个上限意味着包含 m 个纠缠比特的状态必须具有光学非经典性（通过 M TN 测量），并且该光学非经典性随 m 呈指数增长。作为应用，我们表明，当可分离纯态撞击平衡光束分束器时可以产生的最大纠缠度由该状态的光学非经典性的对数所限制，通过 M TN 测量。换句话说，虽然众所周知分束器可以产生纠缠 [28, 47, 48]，但纠缠量受到本态光学非经典性程度的严重限制。定理 1 和 1' 中的界限可以很容易地计算出纯态的界限，因为 EoF 与还原态的冯·诺依曼熵相重合，而 M TN 与总噪声相重合。然而，对于混合态，界限与两个通常难以评估的量有关。我们的第二个主要结果（定理 2）解决了这个问题
X-信息学、计算-X与人工智能技术的关系
这里我们比较了四种具有代表性的X信息学：生物信息学、化学信息学、材料信息学和过程信息学（表1）。除此之外，还有其他领域，例如涉及空间信息的地理信息学和更广泛地涉及地球信息的地球科学信息学。从前缀可以看出，bio- 对应生命科学，chemo- 对应化学，materials- 对应材料科学，process- 对应化学工程。虽然字段不同，但是有很大的重叠，所以如果不了解用法的话可能会造成混淆。 2.2.1 化学信息学和生物信息学 虽然化学信息学涉及化学，但它主要涉及小有机分子，并且主要在药物发现研究中发展。即使在同一药物研发领域，化学信息学技术主要用于寻找先导化合物（活性药物成分的候选分子），而生物信息学通常用于验证体内分子（药物研发的目标分子）的有效性。 在药物发现领域，这些技术有时被统称为药物信息学1)。片剂也可以被视为包裹活性成分的“材料”，我们相信配方（片剂设计）中的材料信息学将在未来继续发展。 2.2.2 材料信息学 同样，在化学领域，当处理用于材料和设备应用的有机化合物和无机材料时，这被称为材料信息学。在寻找新型单一化合物的过程中，所使用的数据科学技术和方法与化学信息学重叠。材料科学不同于化学和生物科学，它还包括现有化合物和原材料的组合以及微观结构的设计，以获得所需的材料特性。