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World File Search System概率分布
在多个时间点快照量子动力学
测量引起的状态扰动是获取多个时间点的量子统计数据的主要挑战。我们提出了一种从中间时间点的量子系统中提取动态信息的方法，即快照量子动力学。为了做到这一点，我们引入了一个多时间准概率分布 (QPD)，它可以正确地恢复各个时间的概率分布，并构建了一个系统协议来从测量数据中重建多时间 QPD。我们的方法还可以用于提取各种时间顺序的相关函数。我们使用双物种捕获离子系统对所提出的协议进行了原理验证实验演示。我们分别使用 171Yb+ 和 138Ba+ 离子作为系统和辅助离子来执行多时间测量，包括重复初始化和检测辅助状态，而无需直接测量系统状态。重建了两次和三次 QPD，其中忠实地监测了系统的动态。我们还观察到多次 QPD 中的负性和复值，这清楚地表明了量子相干性对动态的贡献。我们的方案可以应用于一般量子过程的任何多次测量，以探索量子动力学的性质。
厚 Al0.85Ga0 中的异常过量噪声行为。...
Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 由于其电子和空穴电离系数之间的比率非常大，因此作为 1550 nm 低噪声短波红外 (SWIR) 雪崩光电二极管 (APD) 的材料最近引起了广泛的研究兴趣。这项工作报告了厚 Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 PIN 和 NIP 结构的新实验过剩噪声数据，测得的噪声在比以前报告的乘法值高得多的倍增值下（F = 2.2，M = 38）。这些结果与经典的 McIntyre 过剩噪声理论不一致，该理论高估了基于该合金报告的电离系数的预期噪声。即使添加“死区”效应也无法解释这些差异。解释观察到的低过量噪声的唯一方法是得出结论，即使在相对较低的电场下，该材料中电子和空穴碰撞电离的空间概率分布也遵循威布尔-弗雷歇分布函数。仅凭电离系数的知识已不足以预测该材料系统的过量噪声特性，因此需要提取该合金的电场相关电子和空穴电离概率分布。
用于浅循环下商用锂离子电池健康状态评估的自注意知识领域自适应网络
图1：现有的以全循环训练的监督数据驱动模型对浅循环电池的估计性能较差。a、不同SOC范围内的CALCE数据集中的电池SOH衰减曲线。b、基于全循环部分充电曲线的浅循环电池SOH估计示意图。c、不同SOC范围内电池的充电过程随循环的演变和概率分布。
Microsoft Word-课程title_信息几何及其在机器学习中的应用程序以及_phd_ms_version.docx
本课程提供了有关信息几何形状及其在机器学习，统计和各种现实世界中的重要应用的先进，面向研究的探索。信息几何形状提供了一个数学框架，以了解概率分布的潜在几何形状以及它如何影响学习算法，统计模型和计算领域中其他高级主题。该课程旨在为学生提供理论知识和实用工具，以研究最先进的研究问题。
PHYS 4P51：量子力学 2022 年秋季讲义
3.2.2 对偶向量、内积、范数和希尔伯特空间 ..................................................................................23 3.2.3 正交基 ..................................................................................................................................25 3.2.4 矩阵和伴随矩阵 ..................................................................................................................27 3.2.5 外积 ..................................................................................................................................27 3.2.5 外积 ..................................................................................................................................27 29 3.2.6 完备性关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2.10 矩阵内的内积. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 42 3.2.17 柯西-施瓦茨不等式..................................................................................................................................................44 3.3 概率论..................................................................................................................................................................................45 3.3.1 随机变量和概率分布..................................................................................................................................................45 3.3.2 条件概率..................................................................................................................................................................................45 3.3.2 条件概率..................................................................................................................................................................................45 . ...
通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于
政治两极分化和预期的经济成果
摘要：我们从10月19日至21日开始对家庭的大规模代表性调查，这引起了受访者对总统大选结果的期望以及他们的经济期望，以记录几个新事实。首先，尽管公开可用的投票信息广泛，人们强烈反对大选的可能结果。大多数民主党人对拜登的胜利都非常有信心，而大多数共和党人对特朗普胜利非常有信心。第二，如果受访者偏爱的候选人获胜，但如果另一个候选人获胜，则受访者会预测相当玫瑰色的经济情景。由于大多数受访者对他们的青睐结果充满信心，但各方的无条件预测是相似的，尽管基本的概率分布和有条件的预测截然不同。第三，当获得最新的投票数据时，大多数选民将自己的观点几乎改变，除非他们独立和/或对结果的先验相对较弱。强调投票数据不确定性的信息在降低不同选举结果的预期概率的极化方面具有更大的影响。第四个外源信息会改变个人对选举结果的概率分布，也以相应的方式改变了他们的无条件预测。经济期望的这些变化反过来可能会影响家庭经济决策。
量子信息理论解决方案 6
a) 现在我们来看看使用这个量子信道发送经典信息时会发生什么。我们从任意输入概率分布 PX (0) = q, PX (1) = 1 − q 开始。我们将这个分布编码为状态 ρ X = q | 0 ⟩⟨ 0 | +(1 − q ) | 1 ⟩⟨ 1 | 。现在我们通过量子信道发送 ρ X ，即让它在 E p 下演化。最后，我们在计算基础上测量输出状态 ρ Y = E p ( ρ X )。计算条件概率 PY | X = x ( y )