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World File Search System猜想
对实现的解决方案的定量独特延续到平面中的二阶椭圆方程
在本文中，我们研究了Landis猜想的定量形式，该构想对实值溶液的指数衰减对二阶椭圆方程的实现溶液，平面中具有可变系数。，我们证明了Landis猜想的以下定性形式，对于W 1，W2∈L∞（R 2; R 2），V∈L∞（R 2; R 2; R 2; R）和U∈H1 Loc（R 2）真实价值的弱解决方案，用于-Dim to（R 2），用于-Div>，w2∈L。 u（x）| ⩽exp（ - | x | 1+δ），x∈R2，然后是u。0。我们的证明方法的灵感来自Logunov，Malinnikova，Nadirashvili和Nazarov最近开发的方法，该方法已处理了R 2中的方程 - ∆ U + V U = 0。然而，出现了几个差异和其他困难。根据u的淋巴结组，建立了用于在合适的穿孔域中构建正乘数的新的弱定量原理。然后将所得的发散椭圆方程转换为非同质性∂
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。
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
使用经典资源和单个辅助量子比特实现量子测量
我们提出了一种方案，仅使用经典资源和单个辅助量子位来实现 d 维的一般量子测量，也称为正算子值测量 (POVM)。我们的方法基于 d 结果测量的概率实现，然后对一些收到的结果进行后选择。我们推测，对于 d 维的所有 POVM，我们方案的成功概率大于一个与 d 无关的常数。至关重要的是，这个猜想意味着可以使用单个辅助量子位在 d 维系统上实现任意非自适应量子测量协议，而采样复杂度的开销仅为常数。我们表明，该猜想适用于任意维度的典型秩一 Haar 随机 POVM。此外，我们进行了大量数值计算，表明各种极值 POVM 的成功概率都高于一个常数，包括维度高达 1299 的 SIC-POVM。最后，我们认为我们的方案有利于 POVM 的实验实现，因为我们的方案所需电路中的噪声复合通常比直接使用 Naimark 扩张定理的标准方案低得多。
随机游走是找到食物的好策略，对狗和数学家来说都是如此
哈里·弗斯滕伯格和格雷戈里·马古利斯的数学遗产包含许多基于遍历理论、递归、李群和随机游动的发明。弗斯滕伯格引入了弗斯滕伯格边界和不相交性，马古利斯提出了超刚性概念和正规子群定理。马古利斯还证明了奥本海姆猜想，该猜想涉及三元二次方程的积分几乎解，弗斯滕伯格利用遍历理论证实了 Endre Szemerédi 关于任意长度算术级数存在的定理。最后两个例子很好地说明了两位获奖者如何展示概率方法的普遍性以及跨越不同数学学科界限的有效性，正如阿贝尔委员会的引文所指出的那样。
一次性全息摄影
继 [1] 的工作之后，我们定义了一个边界区域 B 的广义协变最大纠缠楔，我们推测它是可从 B 重构的本体区域。类似地，我们定义了一个协变最小纠缠楔，我们推测它是可以影响 B 上的状态的本体区域。我们证明了最小和最大纠缠楔遵循此猜想所必需的各种属性，例如嵌套、包含因果楔以及在适当的特殊情况下简化为通常的量子极值表面处方。这些证明依赖于我们推测成立的（受限）量子聚焦猜想 (QFC) 的一次性版本。我们认为这些 QFC 意味着一次性广义第二定律 (GSL) 和量子布索界限。此外，在特定的半经典极限中，我们使用代数技术直接证明了这个一次性 GSL。最后，为了推导出我们的结果，我们将一次性量子香农理论和状态特定重建的框架扩展到有限维冯诺依曼代数，允许非平凡中心。
组合学和理论计算机科学的协同作用
rico Zenklusen：随机分配矩阵秘书而不知道Matroid Matroid秘书问题（MSP）是一个众所周知的在线选择问题，它是在元素之间选择重型的元素集合，以随机的顺序揭示其权重。O（1）竞争MSP算法的存在是一个臭名昭著的开放问题，称为Matroid秘书猜想。自MSP成立以来的激烈研究导致了各种特殊情况和变体的O（1）竞争性算法。毫无意义地，这些算法在很大程度上依赖于了解矩阵的前期，这可以说是试图接近一般MSP猜想的非常不希望的属性。我将谈论一个人如何获得O（1）竞争算法，而无需知道随机分配MSP的矩阵，在该算法中，重量是随机分配到元素的。这解决了Soto [Soto [Siam Journal on Computing 2013]和Oveis Gharan＆Vondrák[Algorithmica 2013]提出的一个公开问题，并导致了第一个具有O（1）竞争性算法的众所周知的MSP变体，不需要了解Matroid Upfront。我们的方法是基于首先近似学习矩阵的等级密度曲线，然后我们通过算法进行算法。这是与Richard Santiago和Ivan Sergeev的联合合作。
人工智能：一个品牌的历史
这项研究将基于这样的猜想进行：学习的每个方面或智能的任何其他特征在原则上都可以被如此精确地描述，以至于机器可以模拟它。我们将尝试如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在人类无法解决的各种问题并自我改进。• 对现有计算机是否在思考持矛盾态度。• 但西蒙在 1956 年初对他的逻辑理论家的描述如下：“