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包围和波尔兹曼大脑
根据宇宙学家们认真对待的一些理论（称之为“大宇宙学”），宇宙在时空上如此之大，以至于几乎任何有限的物质结构都会重复形成，这仅仅是由于随机波动。玻尔兹曼大脑（缩写：“BB”）就是这样一种随机形成的具有意识的结构（至少在短时间内）。如果大宇宙学是正确的，那么 BB 数量众多且多种多样，以至于处于你的主观状态（处于相同的现象状态并拥有与你相同的明显记忆）的绝大多数实体都是 BB，而不是人类。这似乎意味着你应该对自己是 BB 有很强的信心——与你对大宇宙学是正确的信心差不多。但是，对自己是随机形成的物质结构有很强的信心似乎也很疯狂。这就是玻尔兹曼大脑的问题。我的计划是评估不稳定性和自我破坏的考虑是否以及如何帮助我们解决这个问题。
为什么我不是Boltzmann Brain
1在某些长期寿命的宇宙中，原子的随机运动不仅可能形成一个短暂的根本欺骗性的大脑，而且还形成了一个整个稳定的星系，其中包含过着幸福生活并对其一般环境具有可靠信念的人。我们仅将术语“ Boltzmann Brain”/“ BB”用于根本欺骗的大脑，我们使用“普通观察者”/“ OO”一词来指代他们对附近环境的观察者。在构成最有趣的怀疑挑战的宇宙学模型中，绝大多数大脑都被欺骗了。我们的目标是为我们最近的宇宙学模型带来的持怀疑态度威胁辩护我们的感知能力。当然不是我们的目标来证明有关我们银河系起源的任何主张。
玻尔兹曼熵与冯·诺依曼
我们提出了一种方案，利用数值“精确”分层运动方程 (HEOM) 中的准静态亥姆霍兹能量，评估在时间相关外力作用下与热浴耦合的系统的热力学变量。我们计算了不同温度下与非马尔可夫热浴强耦合的自旋系统产生的熵。我们表明，当外部扰动的变化足够缓慢时，系统总会达到热平衡。因此，我们基于 HEOM 计算了等温过程的玻尔兹曼熵和冯诺依曼熵，以及准静态平衡系统的各种热力学变量，例如内部能量、热量和功的变化。我们发现，尽管玻尔兹曼和冯诺依曼情况下的系统熵作为系统-浴耦合强度的函数的特征相似，但总熵产生的特征完全不同。在玻尔兹曼情况下，总熵产生总是正的，而在冯·诺依曼情况下，如果我们选择整个系统的热平衡状态（未分解的热平衡状态）作为初始状态，则总熵产生为负。这是因为冯·诺依曼情况下的总熵产生没有适当考虑系统-浴相互作用的熵贡献。因此，必须使用玻尔兹曼熵来研究完全量子状态下的熵产生。最后，我们检查了 Jarzynski 等式的适用性。
灵活的内部学系统的组织
抽象的灯笼掺杂（Nano）晶体是发光温度计中重要的材料类。这些温度计的工作机制是多种多样的，但通常依赖于从两个温度下的热耦合激发态的发射强度比的变化。在低温下，与辐射衰减相比，状态之间的非辐射耦合可能会很慢，但是在较高温度下，由于更快的非辐射耦合，这两个状态达到了热平衡。在热平衡中，强度比遵循Boltzmann统计数据，该统计量提供了方便的模型来校准温度计。在这里，我们研究了多种策略，以将热平衡的发作转移到较低的温度，从而使Boltzmann温度计在更广泛的动态范围内。我们使用EU 3 + - 掺杂的微晶作为模型系统，并发现具有较高振动能和较短的灯笼距离的宿主晶格的非放射性耦合率增加 - 配体距离，这会使热平衡的发作降低了400 k。由于选择规则，温度比具有磁极偶联状态的温度。这些见解为优化玻尔兹曼温度计以在延长温度范围内运行的基本指南提供了必不可少的指南。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
void的课程：什么Boltzmann Brains教
摘要：一些物理理论预测，宇宙中几乎所有的大脑都是玻尔兹曼的大脑，即短暂的无形大脑，由于热力学或量子波动而意外地组装。物理学家和哲学家广泛认为这种扩散是不可接受的，因此将其预测作为拒绝这些理论的基础。但是，只有在某些哲学假设的情况下，该预测的推定不可接受的后果才遵循。本文制定了一种策略，以屏蔽物理理论免受Boltzmann Brains的威胁。该策略吸引了关于意识的物理基础的一种现象外部主义的形式。鉴于这种现象外部主义的形式，鲍尔茨曼大脑的增殖证明是良性的。该策略面临心理物理微调问题，但都减轻了宇宙学微调问题，即参加基于物理的解决方案来解决玻尔兹曼大脑问题，并为与时代箭头有关的解释性股息支付了解释性的股息。
自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。