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界限广义相对熵
信息理论已成为一种越来越重要的研究领域，以更好地了解Quantum力学。值得注意的是，它涵盖了基础和应用观点，还提供了一种共同的技术语言来研究各种研究领域。非常明显，关键信息理论数量之一是由相对熵给出的，这量化了分开两个概率分布，甚至两个量子状态的困难。这样的数量依赖于诸如计量，量子热力学，量子通信和量子信息等领域的核心。鉴于应用的广泛性，希望了解该数量在量子过程中如何变化。通过考虑一般的统一通道，我们在输出和输入之间的广义相对熵（r´enyi和tsallis）上建立了一个结合。作为我们边界的应用，我们根据相对熵得出了一个量子速度限制的家族。讨论了这个家族与热力学，量子相干，不对称和单光信息理论之间的可能联系。
界限遗传图类别的中等宽度
当通过某些宽度参数参数化时，可以在XP时间中解决大量NP -HARD图问题。因此，在解决特殊图类类别的问题时，知道所考虑的图形类是否有限制宽度是有帮助的。在本文中，我们考虑MIM Width，这是一个特别通用的宽度参数，每当分解为“快速计算”的图形类别时，它具有许多算法应用程序。我们首先扩展了用于证明图形类MIM宽度的工具包。通过将我们的新技术与已知技术相结合，然后从遗传图类别的角度开始进行系统研究，以对MIM宽度进行边界，并与Clique宽度进行比较，这是一个经过深入研究的更严格的宽度参数。我们证明，对于给定的图H，当h-free graph的类别在且仅当它具有限制的clique-width时具有界限。我们表明（h 1，h 2）无图形是不正确的。我们确定了（h 1，h 2）的几个通用类别的无界图形宽度但有界的含量宽度的无限制图，这说明了中间宽度的力量。此外，我们表明，对于这些类别，可以在多项式时间内找到恒定模拟宽度的分支分解。因此，如前所述，这些结果具有算法的含义：当输入仅限于这样一类（H 1，H 2）无图形时，许多问题变成了多项式的可溶可求解，包括经典问题，包括k-着色和独立设置，统治性问题，已知的LC-VSVP问题，以及LC-lc-lc-lc-lc-vsvp的距离vsvp vesvp的距离很少。我们还证明了许多新的结果，表明在某些H 1和H 2中，（H 1，H 2）的类别的类别无绑定的MIM宽度。集团宽度的界限意味着MIM宽度的界限。通过将我们的结果结合起来，这给出了新的有界和无界的MIM宽度案例，并与已知的有界案例进行了集体宽度的情况，我们介绍了当前最新情况的摘要定理（H 1，H 2） - 免费图形。特别是，我们将所有对（H 1，H 2）的MIM宽度分类为所有对（H 1，H 2）的无图形图（H 1，H 2） V（H 1）| + | v（h 2）| ≤8。当h 1和h 2是连接的图时，我们将所有对（H 1，H 2）分类，除了剩余的有限族和一些孤立的病例。
改进卡拉模拟器中的边界盒
摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
界定量子测量的最小时间
* Strasberg，Philipp，Kavan Modi和Michalis Skotiniotis。“实施投影测量需要多长时间？”。欧洲物理学杂志43.3（2022）：035404。
量子理论中的边界和模拟上下文相关性
我们介绍了在广义上下文情景中的一组量子相关集的半限定性放松的层次结构。这构成了一个简单且通用的工具，用于界定量子上下文的大小。为了说明其效用，我们使用它来确定对以前最大违规行为的最大量子违规违规。然后，我们走得更远，并使用它来证明无法用纯净的状态来解释某些制备上下文的相关性，从而表明混合状态是上下文中必不可少的资源。在本文的第二部分中，我们将注意力转移到了一般操作理论中制备上下文相关性的模拟中。我们介绍了模拟制备上下文性的信息成本，该信息成本量化了在古典模型或量子模型中模拟上下文相关性所需的附加（否则禁止）的信息。在这两种情况下，我们都表明，使用我们半限制放松的层次结构的变体可以将模拟成本限制在有效的界限上，并且我们以奇怪的多样化的最简单上下文性场景进行了精确计算。
界定鲁棒和非...
马尔可夫决策过程使代理商与其环境之间的非确定性相互作用在可拖动的随机框架内进行建模。每次代理人观察当前状态，并采取行动，从而立即获得奖励。当时代理的目标是优化其预期的累积奖励。在数学上，马尔可夫决策问题是基于动态编程原则解决的，其框架是许多强化学习算法的基础，例如，例如Q-学习算法。有关马尔可夫决策过程的理论，请参见[5，10，25，26]，以及[1，6，7，11，11，12，15，20，29，33]有关其应用，尤其是在强化学习领域。在马尔可夫决策问题的经典设置中，给出了基础马尔可夫决策过程的过渡概率的过渡内核。从经济上讲，这意味着代理具有对基本过程的真实分布的了解，这通常在实践中不能做出理由。为了解决这个问题，学者们最近引入了马尔可夫决策问题的强大版本，以说明假定的潜在概率内核可能的误约
从协方差矩阵
高维纠缠已被确定为量子信息处理中的重要资源，也是模拟量子系统的主要障碍。其认证通常是Di FFI的邪教，并且最广泛使用的实验方法基于相对于高度纠缠的状态的忠诚度测量。在这里，我们考虑了集体可观察物的协方差，例如众所周知的协方差矩阵标准（CMC）[1]，并提出了CMC的概括，用于确定两组派系统的Schmidt数量。这在多体系统（例如冷原子）中尤其有利，在这些系统中，一组实际测量非常有限，通常只能估计集体运营商的差异。为了显示我们结果的实际相关性，我们得出了更简单的Schmidt-number标准，这些标准需要与基于忠诚的证人相似的信息，但可以检测到更广泛的状态。我们还考虑了基于自旋covari-ances的范式标准，这对于对冷原子系统中高维纠缠的实验检测非常有帮助。我们通过讨论结果在多片合奏中的适用性以及对未来工作的一些开放问题来得出结论。
在上下文中表征和边界量子行为集
量子理论的预测重新呈现了广义的非秘密解释。除了这一事实的基本关系之外，量子理论在多大程度上违反了非智能限制的限制在通信和信息过程中可用的量子优势。在这项工作的第一个部分中，我们通过准备和测量实验正式定义上下文情景，以及包含量子上下文行为集的一般上下文行为的多人。这个框架使我们恢复了这些scenarios中的几种量子行为的属性，包括上下文性场景和相关的非上下文性不平等，这需要违反单个量子准备和误导程序，以使其成为混合状态和UNSHARP测量。有了适当的框架，我们制定了新型的半决赛编程松弛，以界定这些量子式行为。最重要的是，在上下文中，我们提出了一种新型的基于单一的单一统一性的放松技术。，我们通过在违反几种非上下文性不平等的量子上获得紧密的上限来证明这些放松的效果，并确定新颖的最大上下文量子策略。为了进一步说明这些放松的变化，我们演示了
顺序量子相关和与设备无关的随机性认证的边界集
量子信息理论中的一个重要问题是，在任意维度的纠缠状态上进行局部测量而产生的相关性集合集。目前，解决此问题的最著名方法是NPA Hier-Archy；半限定程序的无限序列，可提供与所需相关集合的外部近似值越来越紧密的序列。在这项工作中，我们考虑了一种更一般的方案，其中一个人在任意维度的纠缠状态下执行局部测量序列。我们表明，对原始NPA层次结构的简单改编为这种情况提供了类似的层次结构，具有可比的资源要求和收敛属性。然后，我们使用该方法来解决与设备无关的量子信息中的一些问题。首先，我们展示了如何使用一系列测量序列从两位数状态下对超过2.3位独立于设备的局部随机性进行稳健认证，这超出了通过非测量测量值可以实现的两个位的理论最大值。最后，我们在连续的贝尔测试方案中显示了与以前定义的两个任务的紧密上限。
