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马尔可夫决策过程的因果模仿：部分...
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况，并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战，已追求因果模仿学习的最新进步。但是，这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构，从而带来实际挑战。在本文中，我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程（MDP）内的强大模仿学习，即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下，也允许代理商实现专家性能。特定的，首先，我们从理论上证明，当MDP中存在未观察到的混杂因素（UCS）时，学习者通常无法模仿专家的表现。然后，我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中，转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法（Ho＆Ermon，2016年），我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法，这些算法可以获得有效的政策，以确保实现专家绩效。
隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
嵌套自我组织和共享马尔可夫毛毯...
免疫系统是人类有机功能的核心组成部分。本文解决了生物系统的自组织，并嵌套在怀孕中的其他生物系统中。妊娠构成了人类实施的基本状态，也是我们物种进化和保护的关键步骤。并非所有人类都可以怀孕，但我们在另一个人的身体内的最初出现和生长状态是普遍的。因此，怀孕的状态并不关心某些人，而是所有人。的确，妊娠中的分层关系反映了胚胎中更早的自动植物过程，通过该过程，单个胚泡中的个体数量由细胞 - 相互作用动态地确定。怀孕期间两个自组织系统之间的关系和相互作用可能在理解
非马尔可夫碰撞模型中的熵产生
摘要：我们研究了在马尔可夫和非马尔可夫状态下，量子比特与微观碰撞模型建模的环境接触时产生的不可逆熵。我们的主要目标是为非马尔可夫动力学与负熵产生率之间关系的讨论做出贡献。我们采用了两种不同类型的碰撞模型，它们可以或不保留系统与进入的环境粒子之间建立的相关性，而它们都通过从环境到系统的信息回流而具有非马尔可夫性质。我们观察到，前一种模型（其中系统与环境之间的相关性得以保留）在瞬态动力学中产生负熵产生率，而后一种模型始终保持正熵产生率，即使与相应的马尔可夫动力学相比，收敛到稳态值的速度较慢。我们的结果表明，负熵产生率背后的机制不仅仅是通过信息回流的非马尔可夫性，而是通过已建立的系统-环境相关性对其的贡献。
非马尔可夫量子动力学：这是什么意思？
摘要：在过去十年中，非马尔可夫开放系统动力学研究变得越来越流行，并得到了来自不同研究团体的贡献。这种兴趣源于如何定义和量化量子领域的记忆效应、如何利用和开发基于它们的应用程序等基本问题，以及控制开放系统动力学的最终极限是什么。我们在这里对定义和量化量子非马尔可夫性的基本方法进行了简单的理论介绍，并强调了它们的联系和区别。除了对开放量子系统研究发展的重要性之外，我们还讨论了这一进展对其他领域的影响，例如随机过程和量子信息科学的形式研究，并总结了最近发展可能的未来方向。
对马尔可夫决策过程的Q学习方法的审查
本文讨论了如何将Q学习和深度Q-Networks（DQN）应用于马尔可夫决策过程（MDP）描述的状态行动问题。这些是机器学习方法，用于在每个时间步骤中找到最佳的动作选择，从而导致最佳策略。讨论了这两种方法的局限性和优势，主要局限性是Q学习无法用于无限状态空间的问题。Q-学习在算法的简单性方面具有优势，从而更好地理解了该算法实际上在做什么。Q学习确实设法找到了本文研究的简单问题的最佳策略，但无法解决高级问题。深层Q-NETWORK（DQN）方法能够解决这两个问题，因此很难理解算法实际上在做什么。
隐藏的马尔可夫模型适合文本生成
关键字：Gan，Mishemt，MBE，MMIC，AL 2 O 3，可靠性摘要雷神已经在<111> si Hemt技术上采用了分子束外延（MBE）开发了gan的状态。相对于MOCVD（〜1000 o C）的分子束外延（MBE）的较低生长温度（〜750 o C）导致热性能提高和从IIII-V/SI界面减少微波损失。这些因素结合起来，以使最有效的高功率（> 4 w/mm）在高频（≥10GHz）上进行操作，这些操作通常与Si上的gan hemts无关。较低的温度MBE生长过程减少了生长后冷却后的GAN拉伸应变，这又使Aln成核层用于GAN HEMT生长。这与基于MOCVD的生长中使用的复杂的Algan/Aln菌株补偿层相反，这些层已显示出显着降低IIII-V外延层的总体导热率。此外，低温MBE ALN成核层导致Si/IIi-氮化物界面处的界面电荷降低。这种大大降低的电荷使雷神能够实现<0.2dB/mm的创纪录的低微波损失（对于SI上的GAN），最高为35 GHz，可与SIC上的GAN相当[1]。最重要的是，在100mm高电阻（> 1,000 ohm-cm）上实现MBE种植的Gan Hemt Epi层质量和均匀性时，记录了创纪录的低微波损失（> 1,000 OHM-CM）<111> Si，可与MOCVD在SIC上生长的GAN相当。板电阻低至423欧姆 /平方英尺（±0.8％），迁移率为〜1,600 cm 2 /v-s。这样做是为了使整个栅极电容，IDSS，IMAX和V t与为了减少门泄漏，雷神用ALD沉积了Al 2 O 3作为高k栅极介电介质形成不幸的。为了最大程度地减少门泄漏，而不会影响关键的RF设备特性（例如FT，FMAX，POWER和PAE），使用电荷平衡模型与栅极介电堆栈一起设计Schottky层厚度。
量子非马尔可夫性：概述和最新发展
在当前嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备时代，开放系统动力学理论研究发挥着至关重要的作用。特别是，理解和量化量子系统中的记忆效应对于更好地掌握量子设备中噪声的影响至关重要。本综述的主要重点是利用各种方法解决定义和表征这种记忆效应（广义上称为量子非马尔可夫性）的基本问题。我们首先讨论开放系统动力学的双时间参数映射方法，并回顾在此范式中出现的各种量子非马尔可夫性概念。然后，我们讨论基于量子梳框架的量子随机过程的替代方法，该方法考虑了多时间相关性。我们讨论了这两个范式之间的相互联系和差异，最后讨论了量子非马尔可夫性的必要条件和充分条件。
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
