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最初发表于：Mazzola, Guglielmo (2024)。从蒙特卡罗角度看化学和物理应用的量子计算。期刊 o
本期观点主要关注物理和化学领域中量子算法和蒙特卡罗方法之间的几个重叠部分。我们将分析将已建立的量子蒙特卡罗解决方案集成到量子算法中的挑战和可能性。这些包括精细的能量估计器、参数优化、实时和虚时动力学以及变分电路。相反，我们将回顾利用量子硬件加速统计经典模型中采样的新想法，并将其应用于物理、化学、优化和机器学习。本评论旨在让两个社区都能阅读，并旨在促进量子计算和蒙特卡罗方法交叉领域的进一步算法发展。本期观点中讨论的大多数作品都是在过去两年内出现的，表明人们对这一有前途的研究领域的兴趣正在迅速增长。
ji Yang（Carl）-Emory计算机科学
埃默里大学计算机科学系2020年8月 - 目前的终身任期助理助理教授，乔治亚州亚特兰大•研究兴趣：图数据挖掘，应用机器学习，知识图，联合学习；推荐系统，社交网络，神经科学，医疗保健。•罗林斯公共卫生学院（RSPH）生物统计学和生物信息学系助理教授（任命）。•Nell Hodgson Woodruff护理学院数据科学中心助理教授（任命）。•埃默里全球糖尿病研究中心（EGDRC）核心教师。•佐治亚州糖尿病翻译研究中心（GCDTR）中心。•CS教师搜索委员会，CSI博士学位招生委员会，院长教学奖学金委员会，学术标准委员会（自然科学和数学）。•NSF REU/RET在Emory的数学/CS中的指导； KDD本科财团的导师。
蒙特卡洛后处理，用于辐射磁盘的辐射水力模拟
本文是一系列研究，该系列研究了从其新生的原始磁盘（PPD）中积聚的行星的观察性外观。我们评估了在辐射流体动力（RHD）类似物中确定的气温分布与通过蒙特卡洛（MC）辐射转运（RT）方案重新计算的差异。我们的MCRT模拟是针对全局PPD模型进行的，每个模型由嵌入在轴对称全局磁盘模拟中的局部3D高分辨率RHD模型组成。我们报告了两种方法之间的一致性水平，并指出了几个警告，这些警告阻止了温度分布与我们各自的选择方法之间的完美匹配。总体而言，一致性水平很高，高分辨率区域的RHD和MCRT温度之间的典型差异仅为10％。最大的差异接近磁盘光球，光学密集区域和薄区域以及PPD的遥远区域之间的过渡层，偶尔超过40％的值。我们确定了这些差异的几个原因，这些原因主要与用于流体动力模拟（角度和频率平衡以及散射）和MCRT方法（忽略内部能量对流和压缩和扩展工作的典型辐射转移求解器的一般特征有关）。这提供了一种清晰的途径，以减少未来工作中系统的温度不准确。基于MCRT模拟，我们最终确定了整个PPD的通量估计值的预期误差和从其环境磁盘中积聚气体的行星的预期误差，而与山相中的气体堆积量和使用模型分辨率无关。
Carlos E. Rubio-Medrano博士Carlos E. Rubio-Medrano博士
在我作为研究人员和软件工程师的经验方面，我领导了几个需要深入学习和脑策略过程的工业和善意项目。因此，我对思想的创造，准备和交流具有实验性，并且可以有效地为专注于有效性，效率和创新的项目做出贡献。我的研究兴趣在于网络安全和软件规范，验证和验证的相互作用。具体而言，我有使用正式规格在源代码级别验证访问控制模型正确实现技术方面的经验。此外，我对实施新兴技术（例如授权和访问控制）的基础网络安全原则和方法也很感兴趣。最近，我还探索了增强关键任务网络基础设施（例如能源输送系统（ED）和无人机（UAVS）（又称无人机）的保护方法。我领导的成功项目列表包括：
马洛：蒙特卡洛社会的新英国餐厅des bains des bains de mer Monaco，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗soci
马洛：蒙特卡洛社会的一家新英国餐厅，2025年1月16日，星期四 - 蒙特卡罗sociétédesbains des bains de Mer（SBM）集团的全新餐厅现已在令人印象深刻的海上扩展开发开发中，Mareterra，Maretera，Maretera，Maretera，于12月4日推出。H.S.H.于1月15日星期三开幕SBM董事长兼首席执行官StéphaneValeri以及董事总经理Albert Manzone陪同。亲密就职典礼是在国家理事会主席托马斯·布雷佐（Thomas Brezzo）在摩纳哥市长乔治·马山（Georges Marsan）和一级方程式赛车驾驶员查尔斯·莱克莱克（Charles Leclerc）在场的情况下举行的。的官方和机构客人的欢迎。Marlow向英国的优雅表示致敬，以及对160年前经常访问Monte-Carlosciétédesbains des Bains des bains des bains的第一批客户。这个温暖而精致的场地在英国俱乐部的时尚氛围中欢迎顾客。它在白天和晚上的任何时间都提供英语专业和鸡尾酒。与马洛（Marlow）一起，蒙特 - 卡洛（Monte-Carlo）的生活方式具有英国的氛围。经过近八年的制作，Mareterra离岸扩展将摩纳哥公国的领土扩大了六公顷。在这个新区的核心，马洛公主加布里埃拉公主，于1月15日在一个亲密的环境中开幕，然后向公众开放。这个开场是由董事长兼首席执行官StéphaneValeri及其团队驱动的摩纳哥集团发展策略的一部分。它是由总经理Albert Manzone与房地产开发部以及建筑和建造遗产部协调的。除了一家餐厅，这是蒙特卡洛（Monte-Carlo）制作的新的全天用餐概念，是英国俱乐部的莫纳加斯克（Monegasque）体现。对于蒙特卡罗社会社会副首席执行官阿尔伯特·曼佐恩（Albert Manzone），des bains de Mer：‘Marlow是Monte-CarlosociétédesBains des de Mer的酒吧和餐馆收藏的最新成员，其中已经包括摩纳哥的三十个地址。创建了这个新的Maison概念，以吸引新的Monegasque区的主要讲英语的客户，但当然也向Monegasque居民以及公国的游客吸引。Marlow：欢迎来到M. M. M.的家中，受到19世纪后期英语文学的启发，他讲述了一个虚构的英国女士夫人M.的故事，他欢迎客人进入一个独特的宇宙。Marlow的体验在整天和晚上都在演变。英国特色菜从早餐到晚餐都可以展示，从茶时间到餐前饮料。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
2025 Carleton University日历
笔记你知道吗？四月对学生来说是一个特别压力的时刻。Carleton为教职员工提供资源，以确定需要帮助的人-Visit carleton.ca/students-enrolment/support-resources以获取详细信息。
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析