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我如何用“心力衰竭”在威尔士走来走去
甚至几年前，一位顾问心脏病专家与他从未介绍过的五个人或六个人站在我的医院病床的尽头，他告诉我我患有严重的心力衰竭。七年了，我刚刚完成了整个威尔士的行程。我在约80个阶段大约做到了这一点，在英国一些最坚固的沿海和山地地形上，总共约有1000英里。我以这种方式讲述了我的故事。首先，我想提醒所有人，医生仍然以最狂热的方式向患者爆发坏消息，而没有隐私或希望，就好像他们在制作有关您可能犯的所有错误的教育视频一样。第二，我想强调一个污名化和过时的术语“心力衰竭”是：它涵盖了从超声心动图上的意外发现到急性肺水肿的所有内容。我不是第一个建议完全放弃这个名称以支持其他术语，例如心脏障碍。诊断患者现在可以使用适当的药物和可植入设备的十年来几乎没有症状。我讲这个故事的主要目的是提请注意我们如何将人们放在病理性盒子中多年，然后我们将其埋在木制的盒子中。这样做，我们可能会冒着谴责他们毫无根据的绝望，并可能更快下降的风险。根据我自己的故事，我已经在医疗学员身上做了几次教学练习。首先发表了幻灯片，显示了A中先生的病史。我问他们对这个人的形象。他在39岁时患有心脏病发作，40多岁的肺栓塞有一系列的肺栓塞，在60多岁时与起搏器一起装满了完全心脏障碍，还有其他几种记录的疾病，包括膝盖，前列腺剂和耳鸣，并服用了五种药物。“脆弱”，他们回答或偶尔“ heartsink”。普遍认为“他不太可能更长的时间。”
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素