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量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
通过深度学习预测个人基因组中的基因表达
根据 DNA 序列预测 RNA 水平的模型在解码组织特异性基因调控机制 1-5、揭示性状的遗传结构 6-10 和解释非编码遗传变异 10,11 方面显示出巨大的前景。现有的方法采用两种不同的方法：1）将表达与常见遗传变异的线性组合相关联（在单个基因上跨个体训练）12,13，或 2）使用神经网络学习全基因组序列到表达规则（使用参考基因组跨基因座训练）11,14,15。由于最近这两种策略的局限性都被强调 16-20，我们试图将深度学习提供的序列上下文与跨个体训练提供的信息相结合。我们利用微调开发了 Performer，该模型的准确度接近大多数基因的顺式遗传率。Performer 优先考虑等位基因频率谱中的遗传变异，这些变异会破坏基序、属于注释的调控元件，并具有调节基因表达的功能证据。尽管个性化表情预测仍然存在障碍，但我们的研究结果证明深度学习是一种可行的策略。
加强氢部门：能源系统建模框架
摘要。统一的肩模是一种自然对称性，在物理和数学的许多情况下发生。使用此类符号的优化问题通常可以作为D p + q-维矩阵变量的半限定程序进行配制，该程序用u⊗p⊗u⊗p的us（d）上的u p⊗u q q c⊗u（d）上下班。即使P + Q很小，解决此类问题也可以过高地昂贵，但局部尺寸D很大。我们表明，在其他对称性假设下，此问题还原为可以在不扩展D中扩展的线性程序，我们提供了一个通用框架，以使这种减少在不同类型的对称性下的降低。我们方法的关键成分是通过围墙Brauer代数图的线性组合对解决方案空间的紧凑参数化。此参数化需要Gelfand – Tsetlin的基础，我们通过适应一个受Okounkov – Vershik方法启发的通用方法[DLS18]来获得。为框架的潜在应用，我们使用了量子信息中的几个示例：确定量子状态的主要特征值，量子多数投票，不对称的克隆和黑盒单一的转换。我们还概述了将我们的方法扩展到一般统一的半决赛计划的可能途径。
稀疏的组过滤库表示模型
背景：在运动成像（MI）脑电图（EEG）记录以及在脑计算机界面（BCI）应用的MI分类中，常见的空间模式（CSP）已被广泛用于特征外观。BCI通常需要相对较长的脑电图数据来可靠的分类培训。更具体地，在使用一般空间模式进行特征提取之前，使用两个不同类别的训练词典来构造复合词典矩阵，并且在滤波器带中的测试样品的表示形式估计为字典矩阵中列的线性组合。新方法：减轻频率带之间的稀疏小样本（SS）问题。我们为BCI系统中的运动图像提出了一种新型的稀疏组过滤库模型（SGFB）。结果：我们通过基于对非零相关系数的类别表示残差来执行任务。此外，我们还在三个不同的时间窗口中使用约束过滤器频段执行关节稀疏优化，以在多任务学习框架中提取强大的CSP功能。为了验证我们的模型的有效性，我们对BCI竞争的公共EEG数据集进行了实验，以将其与其他竞争方法进行比较。与现有方法的比较：差异
使用离子伪电势对电池材料进行量子模拟
离子假势被广泛用于材料的经典模拟中，以建模由于核和核心电子引起的有效电位。模型较少的电子明确导致准确表示系统状态所需的平面波数减少。在这项工作中，我们会引入一种量子算法，该量子算法使用假稳定物来降低量子计算机上模拟周期性材料的成本。我们使用基于Qubitization的Quantu阶段估计算法，该算法在平面波的基础上对哈密顿量的第一量化表示。我们通过开发高度优化的汇编策略来将伪电势的复杂性纳入量子模拟的挑战。这说明了单位分解的线性组合，以利用可分离的伪电势的形式。我们的策略利用量子读取的记忆子例程作为量子算术的更有效替代品。我们估计应用算法的计算成本来模拟电池锂透气天导体材料，其中需要更准确的模拟来告知策略，以获得可逆访问其提供的超额容量的可逆访问。我们将使用三种材料的算法进行足够策划的模拟所需的量子和toffoli大门的数量：锰氧化锂，镍甘蔗氧化锂和锰锰氧化氟化物。我们的操作 -
tseng-type Primal Dual方法的定量结果...
本文提供了对Combettes和Pesquet [4]引起的tseng型拆分算法的定量分析，用于同时解决原始问题以及双包容性问题，两者都使用非常通用的复合操作员进行配制，均使用非常普遍的复合操作员，涉及涉及单线性组合和平行式和平行的单位元素的混合物。具体而言，我们表明，如果所涉及的操作员的个别总和是统一的单调，那么对于由算法产生的序列的个体组件的强收敛来说，具有简单的同时收敛速度，该算法分别与原始和双重包容性问题相对应（仅在某些方面），仅在某些方面依赖（正常的），这是在某些方面的依赖（正常的）。关于启动参数，该方法中涉及的误差项和模量的融合率见证了操作员的均匀单调性（在[8]的意义上）（参见定理4.7）。没有任何均匀的单调性假设，算法会弱收敛（如[4]所示），但即使在有限的尺寸情况下，通常也没有可计算的收敛速率，因为人们可以使用Specker引起的可计算理论的结果来显示[15]（另请参见[10，13]中的讨论）。在这种情况下，下一个最好的事情是构建有效的序列（x n）的效率所谓的亚愿速率，即在表达式1
从量子系统的多个副本中提取贝叶斯网络
简介。算符本征态之间的转换概率在量子力学中起着核心作用。假设驱动系统在时间 t 1 处于给定本征态 | j 1 ⟩ ，则系统在稍后时间 t 2 处于本征态 | j 2 ⟩ 的概率为 P j 1 ,j 2 = |⟨ j 2 | U ( t 2 − t 1 ) | j 1 ⟩| 2 ，时间演化算符为 U ( t 2 − t 1 ) [1]。则测量相应本征值 j 1 和 j 2 的概率为 P j 1 ,j 2 P j 1 ，其中 P j 1 是初态的占据概率。这种联合概率通常通过投影测量确定 [1]。然而，本征态的相干叠加可能对动力学产生深远影响，在量子理论中无处不在 [2]。由于射影测量会破坏线性组合，因此开发非射影方法来测量（多个）任意状态之间的联合概率至关重要。在这方面，动态贝叶斯网络提供了一种强大的形式化方法，可以分析一组与时间相关的随机量的条件依赖关系。在这种方法中，动态变量之间的关系通过经贝叶斯规则评估的条件概率来指定 [3–6]。它们在统计学、工程学和计算机科学中得到了广泛的应用，用于在概率模型中对时间序列进行建模。具体的应用包括预测未来事件、推断隐藏的
DNA作为基于量子物理原理的完美量子计算机
DNA是一个复杂的多分辨率分子，其理论研究是一个挑战。其内在的24多尺寸性质需要化学和量子物理学才能了解结构和25个量子信息学，以将其操作解释为完美的量子计算机。在这里，我们提出了26个DNA的理论结果，可以更好地描述其结构及其在遗传信息的传输，编码和解码中的操作过程27。芳香性通过28个相关电子和孔对的振荡谐振量子状态来解释，这是由于量化的29个分子振动能充当吸引力的。相关对在单个带𝜋-分子轨道（𝜋 -MO）中的氮基碱基中形成30个超电流。Mo Wave 31函数（φ）被认为是N组成原子轨道的线性组合。腺嘌呤（a）和胸腺氨酸（T）或鸟嘌呤（G）和胞嘧啶（C）之间的32个中央氢键像理想的约瑟夫森连接一样。正确描述了两个34个超导体之间约瑟夫森效应的方法，以及氮基碱的凝结到35，获得了形成量子的两个纠缠量子状态。将36个复合系统的量子状态与经典信息相结合，RNA聚合酶传递了四个钟形37个状态之一。DNA是一台完美的量子计算机。38
基于脑电图的大脑 - 计算机接口...
抽象背景：大脑计算机界面的医疗应用中的进步（如运动图像系统）高度促进使残疾人生活更好。这种系统的挑战之一是实现高分类精度。方法：此处提出了一种具有低计算复杂性的高度准确的分类算法，以对不同的电机成像和执行任务进行分类。对两个脑电图数据集（伊朗大脑 - 计算机界面竞争[IBCIC]数据集和世界BCI竞争IV数据集2A）进行了一项实验研究，以验证该方法的有效性。对于较低的复杂性，除了增加了类可分离性外，还应用了常见的空间模式将64个通道信号降低到四个组件。从这些组件中，首先，在时间和时间域中提取某些功能，接下来，通过采用逐步线性判别分析（LDA）方法，选择它们的最佳线性组合，然后将其应用于训练和测试，包括LDA，LDA，LDA，LDA，随机森林，支持矢量机，以及K最近的邻居。分类策略在二元分类器的结果中进行多数投票。结果：实验结果表明，所提出的算法准确性比第一个IBCIC的赢家高得多。关于世界BCI竞赛的数据集2A，第6和9的受试者获得的结果优于其对手。此外，该算法的平均KAPPA值为0.53，高于第二个竞争者的冠军。结论：结果表明该方法能够以有效和自动的方式对运动图像和执行任务进行分类。
通过保留图生成模式
最近，在广泛的图形挖掘任务中深入研究并应用了预训练和微调图神经网络的范式。它的成功通常是对训练和下游数据集之间的结构一致性的表现，但是，在许多现实世界中，这并不成立。现有的作品表明，在使用香草微调策略时，预训练和下游图之间的结构差异显着限制了转移性。这种差异导致模型过度适应预训练图，并在捕获下游图的结构特性时造成困难。在本文中，我们将结构差异的基本原因确定为前训练和下游图之间生成模式的差异。此外，我们建议G-T Uning保留下游图的生成模式。给定下游图G，核心思想是调整预训练的GNN，以便它可以重建G graphon w的生成模式。但是，已知Graphon的确切重新构造在计算上是昂贵的。为了克服这一挑战，我们提供了一个理论分析，该分析建立了一组替代图形子的存在，称为任何给定的Graphon。通过利用这些图形碱基的线性组合，我们可以有效地近似w。这一理论发现构成了我们模型的基础，因为它可以有效地学习图形碱基及其相关系数。与现有的al-gorithm相比，G-T Uning在7个内域和7个室外转移学习实验中表现出一致的性能提高。