Andreas,J。,Klein,D。和Levine,S。(2017)。 模块化多任务增强措施学习政策草图。 Law,M.,Russo,A。和Broda,K。(2015)。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton,R。S.,Precup,D。和Singh,S。P.(1999)。 MDP和半MDP之间:增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte,R.,Klassen,T。Q.,Valenzano,R。A.和McIlraith,S。A. (2018)。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Andreas,J。,Klein,D。和Levine,S。(2017)。模块化多任务增强措施学习政策草图。Law,M.,Russo,A。和Broda,K。(2015)。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton,R。S.,Precup,D。和Singh,S。P.(1999)。 MDP和半MDP之间:增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte,R.,Klassen,T。Q.,Valenzano,R。A.和McIlraith,S。A. (2018)。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Law,M.,Russo,A。和Broda,K。(2015)。用于学习答案集程序的ILASP系统。Sutton,R。S.,Precup,D。和Singh,S。P.(1999)。MDP和半MDP之间:增强学习中时间抽象的框架。Toro Icarte,R.,Klassen,T。Q.,Valenzano,R。A.和McIlraith,S。A.(2018)。使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。
黑洞信息(丢失)悖论是一个有关黑洞蒸发和演化过程的幺正性难题的问题(见霍金[9],或Chakraborty和Lochan[4]、Harlow[8]、Polchinski[16]和Marolf[10]的评论)。幺正性守恒的假设(尤其是我们的假设)意味着几种一般的情况。例如,可以采用这样的假设(我们也这样做),即信息在黑洞蒸发过程中(以某种方式)逐渐释放。然而,这个观点(显然和其他观点一样)需要某种令人信服的物理机制,或者(在缺乏机制的情况下)至少需要某种可行的信息传输抽象算法。研究该悖论的一个显而易见的方法是,从特定的物理机制中抽象出问题,从量子比特的角度分析问题。在文献中,我们可以找到许多量子比特模型,它们或多或少成功地再现了黑洞演化的各个步骤(例如,参见 Broda [ 2 , 3 ]、Giddings [ 6 , 5 ]、Giddings 和 Shi [ 7 ]、Mathur [ 11 , 12 ]、Mathur 和 Plumberg [ 13 ]、Osuga 和 Page [ 14 ] 或 Avery [ 1 ] 的评论)。不幸的是,在所有这些模型中,因果关系这一重要问题似乎都没有引起应有的重视,因此没有明确排除超光速通信的可能性。与此相反,我们目前的处理方式优先考虑因果关系。更准确地说,在我们的方法中,我们严格控制通过量子比特传输的信息的方向。
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