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QLA 与 QIT II 相遇海报 - 普渡大学数学
几十年来，各种数学家、计算机科学家、物理学家和工程师在定量线性代数 (QLA) 和量子信息理论 (QIT) 之间建立了惊人的联系和联系。定量线性代数位于差异理论、谱图理论、随机矩阵、几何群论、遍历理论和冯·诺依曼代数等主题的交叉点。特别是，特别强调了无限维分析中出现的问题与有限维中定量出现的问题之间的联系。
有史以来最难的数学问题
数学是一种通用的语言，几个世纪以来一直着迷，其优雅令人着迷。从古希腊的几何形状到现代抽象代数，数学继续推动界限，扩大了人类的理解。某些问题特别具有挑战性，即使是几代人最聪明的数学家也迷住了。寻求解决这些“有史以来最艰难的数学问题”的追求反映了人类的好奇心，并开车揭示了数学秘密。这些神秘的难题通常是研究的基础，深入研究基本概念和未知领域。他们需要创新的思维，严格的证据和对数学结构的深刻理解。解决它们可能会导致物理，计算机科学，加密和经济学方面的突破性发现。粘土数学学院的千年奖项问题收藏集是最著名的“有史以来最艰难的数学问题”之一。以每种解决方案获得100万美元的奖金，这些问题吸引了数学家的全球关注。它们代表了现代数学最深刻的未解决问题，包括数字理论，几何和逻辑。由伯恩哈德·里曼（Bernhard Riemann）于1859年提出的Riemann假设探索了质数的分布，并指出所有非平凡的零位于特定的垂直线上。证明这将对理解素数具有重要意义。Yang -Mills的存在和质量差距问题涉及粒子物理学的基本理论，质疑理论中“质量差距”的存在。P与NP问题探讨了计算问题的可溶性和可验证性之间的关系，对计算机科学，加密和优化产生了深远的影响。Navier -Stokes的存在和平滑度问题解决了Navier -Stokes方程解决方案，这些解决方案在天气预报，流体动力学和其他领域中具有至关重要的应用。最后，Hodge猜想探讨了代数几何与拓扑之间的关系，试图确定是否可以将某些几何对象表示为简单的几何对象。追求解决复杂的数学问题对我们对几何，拓扑和整个宇宙的理解具有深远的影响。值得注意的例子包括由Grigori Perelman在2003年解决的Poincaré猜想，它阐明了空间的形状，以及与数字理论和密码学的密切相关的桦木和Swinnerton-Dyer猜想。其他具有挑战性的数学问题，例如Collatz猜想，Goldbach猜想和双重猜想，已经吸引了数十年的数学家。尽管它们很简单，但这些问题仍未解决，Collatz的猜想提出了一个过程，该过程将始终达到1，而不论起始整数如何。追求解决这些看似不可能的数学问题对我们对世界的理解产生了深远的影响。它提高了数学知识，启发创新，推动技术进步并扩展我们对宇宙的理解。旅程本身可以与目的地一样有价值，从而导致新发现和见解。人类精神无限的好奇心及其对揭开数学奥秘的持久追求仍然是这种智力挑战背后的推动力。数学不仅在于解决问题，还涉及探索新想法并对其美丽和复杂性有更深入的了解。许多数学家认为，庞加莱的猜想是有史以来最具挑战性和最重要的问题之一。花了一个多世纪的时间来证明并对拓扑和我们对空间的理解产生了深远的影响。尽管某些数学问题可能保证了解决方案，但许多未解决的问题继续激发创新并推动各个领域的进步。数学家采用多种技术和方法来解决困难问题，包括探索现有理论，开发新方法，与他人合作以及检验许多假设。学习未解决的数学问题的资源很丰富，包括在线平台，书籍和有关数学历史的文章。这些资源可以提供对著名的未解决问题（例如Continuum假设）的宝贵见解，该假设探讨了自然数和实数之间是否存在大小。数学家已经确定，连续假设（CH）是与基本数学公理有关的独立陈述。这意味着CH可以是真实和错误的，而不会产生任何逻辑上的不一致。尽管这种特殊性并不独特，但它是现代数学的特征，在学术界外可能并不广为人知。CH的一致性证明跨越了几十年，并被分为两个主要部分：证明CH与基本数学原理的兼容性，并证明其否定性相同。KurtGödel通过他的1938年可构造宇宙理论为第一部分做出了重大贡献，该理论仍然是设定理论教育的基础概念。证明的后半部分是由保罗·科恩（Paul Cohen）解决的。然而，证明的两半都需要在研究生层面上对集合理论有深入的理解，这解释了为什么这个迷人的故事在数学社区之外仍未知。
PDA 8G和PDA-S软件第8代堆...
PDA使用封闭形式的解决方案的基本理论和19世纪各种数学家开发的封闭式解决方案的基本理论来计算桩顶力和速度测量的特定量。这些封闭式解决方案已应用于案例（案例西部储备大学）和桩动力学方法测量。开发的公式和方程的收集是为了计算土壤阻力，桩应力，锤子性能参数，桩完整性因子和其他数量都是案例方法的一部分，这是1960年代后期和1970年代后期设定的。
概率论者的量子力学目录
现代概率的许多主题在数学物理和量子力学中都有对应内容。例如，抛物线 Anderson 模型的研究与 Anderson 局域化有关；相互作用粒子系统和自旋系统与量子自旋系统和量子多体理论有关；高斯自由场以及 Malliavin 微积分与欧几里得量子场论有关。这些笔记的目的是为具有概率背景的数学家介绍量子力学，提供基本的直觉和一本方便查阅数学物理文献的词典。重点是与概率的联系，特别是马尔可夫过程，而不是偏微分方程和谱理论。
Christopher V. Rackauckas
应用数学家6的高级论文颁奖典礼在从随机微分方程到2020年ISOP新兴科学家奖的自动化GPU加速药物学家获奖者奖项，是早期职业生涯的最高职业药物奖学金奖，该奖项是早期职业生涯资金资助良好的奖励良好的奖励> 20个领域，包括20个领域，从数值的领导者到电源型号的高度型号，高级型号的范围，较高的型号型号的型号，造型型号的高级型号，构成了较高的现实型号。差异化。
算法，有效程序及其定义
直觉，我们似乎对算法是一个很好的了解。如果要求有能力的数学家或计算机科学家定义“算法”，她的答案将会像这样。算法是按照有限数量的说明列出的逐步过程；它们的步骤很小，因此可以通过“机械”（机械）来执行它们，这在任何步骤中都没有任何特殊的知识或理解。每个下一步都是由当前步骤和指令列表唯一确定的。将其称为“算法”的经典思想（更准确地说是在秒2）;或者，用古里维奇的话说：1930年代（2019年）的算法。这个直观的想法真的有多精确？可以更严格地定义吗？
人工智能与科学 5‘人工智能是一种炒作......
2018 年安永和微软的一份调查显示，荷兰政府在其人工智能愿景中引用了这两家公司的数据，86% 的荷兰公司表示人工智能对其行业产生了重大影响。科学得分略低：我们对近 1,500 名科学家的调查显示，三分之二的人（强烈）同意人工智能将从根本上改变科学的说法。医学、哲学和计算机科学领域的受访者最直言不讳，平均占 75%。数学家（48%）、律师（57%）和技术科学家（61%）则稍微保守一些。更有82%的研究人员认为人工智能在他们自己的领域内有着良好的发展机遇。在所考察的学科中（见第 7 页的方框），历史学家和数学家（令人惊讶的是）认为这种可能性最小：在 1 到 5 的范围内，他们的得分分别为 3.4 和 3.7。计算机科学（4.6）、医学和天文学（均为 4.4）学科得分最高。所有接受调查的学科的受访者都对人工智能对跨学科合作的贡献持积极态度。 “我确实看到了人工智能在人文学科领域的机遇，”一位历史学家回答了一个悬而未决的问题。 “尤其是在考古学和语言学等应用更广泛的领域。然而，我对人工智能在我所在领域的价值、机遇、可用性和道德性存在严重怀疑。对人工智能提出的问题，完全取决于提出这些问题的人。’研究人员补充说，为了提高这些问题的质量，如果荷兰的研究资助和推广体系能够更加重视创造力和跳出固有思维模式，这将会有所帮助。