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World File Search System张量
一种新型的张量网络
尽管张量网络是模拟低维量子物理的有力工具，但张量网络算法在较高空间维度上的计算成本非常高。我们引入了量子规范网络：一种不同类型的张量网络假设，对于较大的空间维度，模拟的计算成本不会明显增加。我们从量子动力学的规范图 [ 1 ] 中汲取灵感，它由每个空间斑块的局部波函数组成，相邻斑块通过幺正连接相关。量子规范网络 (QGN) 具有类似的结构，只是局部波函数和连接的希尔伯特空间维数被截断。我们描述了如何从通用波函数或矩阵积态 (MPS) 获得 QGN。对于 M 个算子，任何波函数的所有 2 k 点相关函数都可以通过键维数为 O ( M k ) 的 QGN 精确编码。相比之下，仅当 k = 1 时，量子比特的 MPS 通常需要指数级更大的键维数 2 M / 6。我们提供了一种简单的 QGN 算法，用于近似模拟任意空间维度中的量子动力学。近似动力学可以实现时间无关的汉密尔顿量的精确能量守恒，并且空间对称性也可以精确保持。我们通过模拟多达三个空间维度中的费米子汉密尔顿量的量子猝灭来对该算法进行基准测试。
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。
肌萎缩性侧硬化症中的扩散张量成像
摘要：扩散张量成像（DTI）允许对病理白质变化的体内成像，既可以通过无偏的素voxel，也可以基于假设引导的区域分析。扩散指标的改变表明肌萎缩性侧索硬化症患者在个体水平上的脑状态。使用机器学习（ML）模型来分析复杂和高维神经影像学数据集，ALS中基于DTI的生物标志物的新机会。本综述旨在总结如何将基于DTI参数的不同ML模型用于监督诊断分类，并在ALS中使用无监督的方法提供个性化的患者分层。为了捕获整个神经病理学特征的频谱，DTI可能与其他模式相结合，例如ML模型中的结构T1W 3-D MRI。为了进一步提高ML在ALS中的功能并启用深度学习模型的应用，需要标准化的DTI协议和多中心协作来验证多模式DTI生物标志物。将ML模型应用于基于多模式DTI的多模式的数据集将对ALS患者的神经病理学特征进行详细评估，并可以在临床检查中使用的新型神经影像学生物标志物的发展。
有效的张量网络状态的绝热制备
尽管PARP抑制剂（PARPI）现在构成了治疗同源重组有缺陷的癌症的护理标准的一部分，但从头开始并获得了抗性限制了其整体效率。以前，BRCA1-δ11Q剪接变体的过表达已显示出引起PARPI抗性。癌细胞如何实现增加的BRCA1-δ11Q表达尚不清楚。使用具有不同BRCA1突变的同基因细胞，我们表明HuWe1的降低会导致BRCA1-δ11Q和PARPI抗性的水平增加。这种效果是针对能够表达BRCA1-δ11Q的细胞（例如BRCA1外显子11突变细胞），在无法表达BRCA1-δ11Q的BRCA1突变体中也没有看到，也没有在BRCA2突变细胞中看到。以及增加外显子11突变细胞中BRCA1-δ11Q蛋白的水平，Huwe1沉默还恢复了RAD51核灶和铂盐耐药性。HuWe1催化结构域突变。这些结果表明，如何达到BRCA1-δ11Q和PARPI耐药性的水平升高，将HuWe1识别为PARPI耐药性的候选生物标志物，以评估未来的临床试验，并说明某些PARPI耐药机制如何仅在具有特定BRCA1突变的患者中起作用。
用于量子机器学习的张量网络
张量网络 (TN) 曾为量子理论而开发，现已成为一种成功的机器学习 (ML) 范式。现在，它们已被移植回量子领域，即新兴的量子 ML 领域，以评估传统计算机无法有效解决的问题。它们位于物理学和 ML 之间的接口，这使得 TN 易于部署在量子计算机上。在这篇评论文章中，我们阐明了被认为注定要用于变分量子 ML 的主要架构之一。特别是，我们讨论了如何将矩阵积状态、投影纠缠对状态、树张量网络和多尺度纠缠重正化假设等布局映射到量子计算机，如何将它们用于 ML 和数据编码，以及哪些实现技术可以提高它们的性能。
来自无脊椎动物衍生的DNA 的哺乳动物有丝分裂基因组学 有效的张量网络状态的绝热制备 HUWE1缺陷通过调节BRCA1-∆11Q剪接变体来引起PAR抑制剂抗性
fi g u r e 1有丝分裂组的覆盖范围是由（a）单个苍蝇，（b）蝇池或（c）leeches的个体或水池池产生的。虚线表示整个基因组的10 bp平均值。绘图旁边的苍蝇或水ech图像表示使用了独特的颜色/形状组合以及是否使用了单个提取物或池。（d）从GenBank的91个灵长类有丝分裂基因组和由苍蝇，水ches或蝇池产生的高质量有丝分裂基因组的比对来推断出的最大可能性系统发育。提出的系统发育是有助于解释的，但是完整的树包括有关节点和分支长度的其他信息。至少需要10×覆盖范围才能为这些有丝分裂基因组拨打基础，阈值为95％的身份，以调用底座。出现在> 95％的bootstrap复制中显示为实线的节点。量表显示每个位置的核苷酸取代。
使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
张量和量子纠缠的等级
摘要在量子纠缠的背景下分析了张量的等级。由n个级别的D子系统组成的复合系统的纯量子状态V被视为n二维Hilbert空间的D倍张量产物中的矢量，并且可以用带有D指数的张量识别，每个指数从1到n。我们讨论了通用等级的概念和张量的最大等级，并审查了以低维度而闻名的结果。该概念的另一个变体（称为张量的边界等级）被证明是与特殊线性变换组生成的量子状态的轨道表征相关的。量子状态v被称为纠缠，如果不能以产品形式写入v̸= v1⊗V2⊗揭示了张量的各个等级和规范之间的关系与相应量子状态的纠缠。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
