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单向功能和零知识
上面的表征还适用于统计和计算零知识参数系统。我们将此特征进一步扩展到具有知识复杂性o（log n）的证明系统。特别是，如果GAPMCSP具有具有知识复杂性O（log n）的证明系统，则表明单向函数的存在的特征是CZK的最差硬度。我们通过证明NP在存在指数性的硬辅助输入单向函数的情况下以知识复杂性ω（log n）的互动性证明系统进行补充（这是比指数硬的单向函数较弱的原始功能）。我们还表征了CZK的非确定性硬度在pspace̸⊆am的弱假设下，CZK的非确定性硬度的不均匀计算单向函数的存在。我们提出了结果的两个应用。首先，我们简化了通过NP的元素函数来证明元计算问题的单向功能，以及Hirahara（stoc'23）给出的NP的最坏情况的证明。第二，我们表明，如果NP具有La-conic零知识参数系统，则存在一个公用密钥加密方案，其安全性可以基于NP的最坏情况。这改善了以前的结果，该结果假定存在无法区分的混淆。
量子和经典贡献费尔米金和玻色子高斯系统的熵产生
如前所述，熵产生（表征热力学过程的不可逆性的关键数量）与系统自由度及其热环境之间的相关程度的产生有关。这就提出了一个问题，即这种相关性是否具有分类或量子性质，即，是否可以通过对相关自由度的局部测量来访问它们。我们通过考虑费米子和玻色症高斯系统来解决这个问题。我们表明，对于费米子，熵产生主要是量子的，这是由于均衡超选择规则限制了一组物理允许的测量值，从而显着限制了经典可访问的相关性的数量。相比之下，在骨髓系统中，可以通过高斯测量访问更多的相关性。特别是在低温下量子的贡献可能很重要，但在高温限制中，熵产生对应于纯粹的经典位置 - 摩托明相关性。我们的结果表明，在熵产生的显微镜公式中，费米子和骨系统之间存在着关于存在量子到古典跨性别的重要区别。他们还表明，即使在弱耦合极限中，熵产生也可能主要是由量子相关性引起的，该耦合极限在状态种群的经典速率方程方面以及在低粒子密度极限中的描述，其中玻色子的传输性能和费米子的运输特性将其转化为经典颗粒的粒子。
运输研究部分B
已通过分析调度方法和仿真研究了共享的自动驾驶汽车（SAV）。一个普遍的兴趣问题是，每个SAV可以为多少客户提供服务，这必然取决于网络特征，旅行需求和派遣政策。我们确定了描述如果选择适当的调度策略可以提供的最大要求集的方程式。然后，我们提供一项派遣策略，以实现乘客吞吐量的预测水平。这是针对一般的SAV行为的一类，其中可能包括乘车共享，电动SAV充电，与公共交通或其组合的集成。我们通过定义马尔可夫链排队模型来实现这一目标，该模型接受了一般的SAV行为。我们说，如果等待时间保持界限，网络是稳定的，这相当于以与他们要求服务相同的速率为所有客户提供服务。我们给出了表征稳定区域的方程式 - 任何派遣政策都可以满足的要求。我们证明，外部的任何需求均不能完全满足。我们进一步证明，我们的调度策略使用Lyapunov Drift稳定了稳定地区的任何需求网络，并确立了可以满足的最大需求集。数值结果使用仿真验证了我们的计算，我们为大型城市网络计算𝜦计算𝜦提供了初始结果。
入学统计2019-2022
Applications Interviews Admits Enrolled Home Area 2019 2020 2021 2022 2019 2020 2021 2022 2019 2020 2021 2022 2019 2020 2021 2022 Biochemistry, Biophysics & Structural Biology 79 91 74 71 19 18 20 24 14 12 17 15 5 4 4 8 Bioinformatics 163 229* 192 172 46 40 54 48 32 34 28 29 8 13 10 9 Cell & Developmental Biology 175 210 204 176 30 31 34 36 19 19 20 26 11 6 7 10 Gene Regulation, Epigenomics & Transcriptomics 68 69 58 62 17 14 14 20 11 8 9 12 6 3 3 5 Genetics & Genomics 76 95 73 89 19 23 23 30 13 14 12 17 5 5 5 5 Immunity, Microbes & Molecular Pathogenesis 203 251 270 299 28 25 24 33 16 14 17 20 9 6 5 12 Medical Informatics - - 29 40 - 7 18 18 - 7 6 8 - 4 6 5 Molecular Cellular & Integrative Physiology 94 126 108 96 23 22 23 22 16 13 14 16 9 10 8 8 Molecular Pharmacology 142 91 104 122 23 21 26 30 14 16 15 16 6 8 6 7 Neuroscience 441 391 491 461 54 52 45 46 43 40 31 30 12 17 14 12医学中的物理与生物学65 73 71 72 29 27 21 26 20 17 15 15 15 8 8 8 6总1506 1626 1626 1674 1660 1660 290 290 280 302 333 198 194 194 194 194* 204 79 84 76* 87-新的家庭区域添加了2020年的新家庭区域 - 医疗信息。申请通过生物信息学家园区域 *包括2020年以来的3个延期（1 G＆G，1个神经科学，1 pbm）
基于氨基吡咯支架的HIV-1核素蛋白的一类有效抑制剂
能量数据包网络（EPN）由n个块形成的排队网络组成，其中每个块由一个数据队列形成，该数据队列处理工作负载和一个能量队列，可以处理能量包。我们研究一个EPN模型，其中能量数据包启动转移。在此模型中，能量数据包被发送到同一块的数据队列。如果数据队列不是空的，则能量数据包将一个工作负载数据包路由到下一个块，否则会丢失。我们假设能量队列具有有限的缓冲尺寸，并且如果缓冲区满足时，可以执行缓冲区时能量数据包到达系统，则执行跳跃障碍（JOB），因此，由于某种概率，它将发送到数据队列，否则会丢失。我们首先提供了跳跃阻塞概率的值，以便队列中数据包的稳态概率分布允许产品形式解决方案。在FCF，Preemptive LCF和PS纪律下为多类数据包队列建立了产品表格。此外，在有向树排队网络的情况下，我们表明每个子树中的数据数据包数量随着每个块的工作概率增加而减小。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
Kretschmann-Schlingemann-Werner 猜想的进展
Stinespring 膨胀定理 [27] 的一个著名结果是，每个量子通道都源于对更大系统的作用。更准确地说，对于每个完全正的迹保持映射，都存在一个希尔伯特空间（表示环境）和一个等距 V——将通道的输入空间映射到与环境耦合的输出空间——这样，通过从 V ( · ) V ∗ 中追踪环境，可以恢复原始通道 [13，Thm. 6.9]。等效地，每个量子通道都可以使用所谓的 Kraus 算子 [16] 以算子和形式表示。量子通道的这两种表示在量子信息和量子计算中无处不在，并且是其基础 [28]。虽然每个这样的 V（称为 Stinespring 等距）都会通过 tr E ( V ( · ) V ∗ 诱导一个唯一的量子通道，但即使在限制环境希尔伯特空间的维数之后，每个通道仍然允许无数个 Stinespring 等距。这就是为什么 Kretschmann 等人 [19] 提出了这样一个问题：在某种意义上，“紧密相连”的任何两个信道是否都允许同样“紧密相连”的 Stinespring 等距同构。他们能够证明的是，对于任何两个量子信道 Φ 1 , Φ 2 : C n × n → C k × k，都存在具有共同膨胀空间的 Stinespring 等距同构 V 1 , V 2 ，使得
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。
在恒定深度
NISQ（嘈杂的中等规模quantum）之间的方法没有任何证据证明量子优势和完全容忍断层的量子计算，我们提出了一种方案，以实现可证明的可证明的超级物质量子量子（在某些广泛接受的复杂性构想）中，可以与微型误差误差校正要求有稳健的噪声。我们选择一类采样问题，其中包括稀疏的IQP（瞬时Quantum Quantumial多项式时间）电路，我们通过引入Tetrahelix代码来确保其耐断层的实现。通过合并几个四面体代码（3D颜色代码）获得此新代码，并且具有以下属性：每个稀疏的IQP门都允许横向启动，并且逻辑电路的深度可以用于其宽度。结合在一起，我们获得了任何稀疏的IQP电路的Depth-1实现，直到编码状态的制备。这是以一个空间为代价的，这仅在原始电路的宽度中是多毛体。我们还表明，也可以通过经典计算的单一步骤进行恒定深度进行状态准备。因此，我们的构造表现出在恒定深度电路上实现的采样问题，具有强大的超多种量子量子优势，并具有一轮的测量和进率。
在Kretschmann-Schlingemann-Werner上进展...
Stinespring的扩张定理的一个众所周知的结果是，每个量子通道都是源于对较大系统的某些动作。更准确地说，对于每个完全积极的痕量保留地图，都有一个希尔伯特空间（代表环境）以及等轴测图V-将通道的输入空间映射到与环境相连的输出空间，也可以通过捕获V（·）V ∗ [13，Thm的环境而恢复原始通道。6.9]。同等地，每个量子通道都可以使用所谓的kraus operators以操作符和形式表示[16]。量子通道的这两个表示都无处不在，并且是量子信息和量子计算的基础[28]。虽然每个这样的V（称为stinespring等距）通过TR E（V（·）V ∗）诱导唯一的量子通道，但即使在限制了Hilbert Space的环境尺寸之后，每个通道即使限制了许多Stinespring异构体。这就是Kretschmann等人的原因。[19]提出了一个问题，从某种意义上说，任何两个渠道都“闭合”是否会允许stinespring等法也“封闭在一起”。他们能够显示的是，对于任何两个量子通道φ1，φ2：c n×n→c k×k，存在stinespring sometries v 1，v 1，v 2带有常见扩张空间，以便
零拍的幻觉拓扑记忆
在视觉计划（VP）中，代理商学会了从观察到的动态系统中的目标指导行为，例如，从自我监督的机器人交互中获得的图像。大多数先前关于VP的作品通过在学习的潜在空间中进行计划，低质量的视觉计划和难以训练的培训算法来接近概率。在这里，我们提出了一种直接在图像空间中计划并显示竞争性能的简单VP方法。我们建立在半参数拓扑内存（SPTM）方法上：图像样本被视为图中的节点，从图像序列数据中学到了图形连接，并且可以使用常规的图形搜索方法来执行计划。我们在SPTM上提出了两次修改。首先，我们使用接受稳定训练的对比预测编码训练基于能量的图形连接函数。第二，为了允许在新域中进行零射击计划，我们学习了一个有条件的VAE模型，该模型在给定描述域的上下文中生成图像，并使用这些幻觉样本来构建连接图和计划。我们表明，这种简单的方法在使用计划指导轨迹以下控制器的计划时，就计划的可解释性和成功率而言，这种简单的方法既优于SOTA VP方法。有趣的是，我们的方法可以拾取诸如其几何形状之类的非平凡的视觉属性，并在计划中说明它。