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CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。
QPy——使用 Python 的量子电路模拟器
QPy – 使用 Python 的量子电路模拟器 Anoushka Chaudhury 摘要 量子计算利用量子力学原理，有望使解决某些计算问题所需的时间呈指数级加速。虽然量子计算机的潜在能力已得到充分证实，但它们的实际实现面临着从可扩展性到退相干和噪声等重大挑战。本文介绍了 QPy，这是一个基于 Python 的量子电路模拟器，由我编写并设计，通过将量子门应用于量子位来跟踪模型量子计算机的量子态。通过执行必要的矩阵计算，该模拟器通过可视化底层数学来促进对量子算法的理解。该工具使研究人员能够有效地探索和实施各种量子协议，以测试和构建算法。 关键词：叠加、纠缠、量子计算、量子门 I. 简介 在解决计算密集型问题的过程中，量子计算已成为一个很有前途的平台。与以 0 和 1 的形式处理二进制信息的传统计算机不同，量子计算机利用量子比特或量子位，它们可以存在于叠加态中。量子位还利用了纠缠的量子特性。这些独特的特性使量子计算机能够比传统计算机更快地解决某些问题。然而，利用量子计算的力量需要克服巨大的挑战。量子系统本质上是脆弱的，容易因退相干和噪声而出错。此外，设计和实施量子算法需要深入了解量子力学和复杂的数学运算。在传统计算机上模拟量子系统需要大量资源，限制了量子算法和并行计算的可扩展性。为了应对这些挑战并促进对量子算法的探索，该项目引入了一个基于 Python 的量子电路模拟器。它使研究人员能够通过在量子门应用于量子位时准确跟踪量子态来模拟模型量子计算机的行为。通过在后台执行必要的矩阵计算，模拟器提供了量子算法数学基础的全面视图。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
理学院 (FS)
基础课程必修课程（146 学分）线性代数：矩阵计算（2 学分）。算法（6 学分）。矢量微积分（6 学分）。英语水平 A（4 学分）。微积分 I（4 学分）、生物物理学（4 学分）、概率计算（4 学分）、数值微积分：MATLAB（2 学分）、普通化学 I（6 学分）。微积分 II（2 学分）。电磁学（4 学分）。基础电子学（6 学分）。静电学和电动力学（4 学分）。函数 I（4 学分）。电子学概论（4 学分）。物理仪器（4 学分）。医学物理学概论（4 学分）。日常生活中的 USJ 价值观（2 学分）。符号计算软件：Maple（2 学分）。静磁学（4 学分）。物理学家的数学（6 学分）。分析力学（4 学分）。经典力学（4 学分）。高级经典力学（2 学分）。流体力学（4 学分）。量子力学（4 学分）。物理学家的数学方法（6 学分）。波和波动光学（6 学分）。物质物理学（6 学分）。现代物理学（6 学分）。统计物理学（4 学分）。Python（4 学分）。狭义相对论（4 学分）。热力学（4 学分）。科学交流技巧（4 学分）。
量子纠缠讲义：从稳定态到稳定通道
我们研究量子信息和量子计算中出现的稳定器形式主义的数学、物理和计算方面。给出了泡利可观测量的测量过程及其算法。结果表明，要检测真正的纠缠，我们需要一整套稳定器生成器，并且稳定器见证比 GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）见证更粗糙。我们讨论了稳定器代码，并从给定的线性代码构造了一个稳定器代码。我们还讨论了量子纠错、错误恢复标准和综合征提取。建立了稳定器形式的辛结构，并证明了任何稳定器代码都酉等价于一个平凡代码。通过获得相应的稳定器生成器，可以识别图代码作为稳定器代码的结构。获得了可嵌入稳定器代码在格中的距离。我们讨论了 Knill-Gottesman 定理、表表示和框架表示。利用稳定矩阵计算稳定门的模拟运行时间，并给出全局相位更新算法。给出了量子信道分解为稳定信道的过程。讨论了容量实现码，从而得到量子擦除信道的容量。最后，讨论了阴影层析成像问题，并给出了构造经典阴影的算法。
信息论和变分推断的平方和松弛
我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务，除了提出新的松弛之外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
信息论和变分推断的平方和松弛
摘要 我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，以及 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还提供了基于量子信息理论的谱信息散度的计算效率更高的松弛方法。对于上述所有任务，除了提出新的松弛方法外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
电气和计算机工程理学学士学位
国立大学专业要求（22 门课程；84 个季度学分） CSC 300 面向对象设计 CEE 340 嵌入式系统 CSC 310 线性代数和矩阵计算 CEE 340L 嵌入式系统实验室（1.5 个季度学分） CEE 300 工程数值方法 CEE 324 线性系统与信号 CSC 331 离散结构与逻辑 CEE 324L 线性系统与信号实验室（1.5 个季度学分） CEE 310 电路分析 CEE 420 微电子学 CEE 310L 电路分析实验室（1.5 个季度学分） CEE 420L 微电子学实验室（1.5 个季度学分） CSC 340 数字逻辑设计 CEE 430 数字信号处理 CSC 340L 数字逻辑设计实验室（1.5 个季度学分） CEE 440 VLSI 设计 CSC 342 计算机架构 CEE 498 顶点设计项目I CSC 350 计算机伦理 CEE 499A 顶点设计项目 II CSC 436 计算机通信网络 CEE 499B 顶点设计项目 III 注意：这些要求可能会发生变化。请参阅国立大学的在线总目录，了解您被录取当年的正式要求记录。
JHEP01（2025）072
tridiagonalization是数值线性代数中的重要技术，它将给定的矩阵转换为三角形形式，其中所有非零元素都局限于主对角线和原发性异基因对角线[1]。这种转换简化了许多矩阵计算，例如解决特征值问题和执行矩阵因数化。在哈密顿系统中，三角法化有助于理解操作员生长的量子动力学[2]和系统的统计特性[3]。对于赫米尔顿的赫米尔顿人，通常是使用兰开斯算法[4]或住户反射[5]来实现的。已知的三角元素（称为兰开斯系数）有效地控制了系统的动力学[6]。在许多情况下，例如对正交多项式的研究，这些元素被称为递归系数，因为它们与正交多项式的序列递归有关[1]。这立即提出了一个关于特征值与兰开斯系数之间关系的重要问题。虽然这似乎是一个简单的问题，但答案通常是不平凡的。但是，在许多情况下，尤其是在随机矩阵理论（RMT）的背景下，特征值和兰开斯系数之间的直接一对一对应关系可能是不需要的。另外，兰开斯系数并非唯一。它们取决于馈送到兰开斯算法的选定初始状态。事实证明，答案是肯定的，并在[7]中解决。因此，考虑统计问题可能更有见识：特征值的分布（例如状态密度（DOS））与兰开斯系数的统计特性之间是否存在相关性？鉴于Hermitian随机矩阵的特征值E I，平均DOSρ（E）与