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cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
减少量子电路中非 Clifford 门的数量 Kissinger, A.; Wetering, John van de 2020，文章 / 致编辑的信（Physical Review A
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门（特别是 T 门）数量的方法，这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者，在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图，这是一种张量网络结构，可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后，我们扩展了最近的简化策略，添加了一个不同的成分，即相位小工具化，我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后，我们的优化是自检的，也就是说，我们提出的简化策略足够强大，可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。
引用：Siefried KJ，Acheson L，Clifford B等。口服纳曲酮 - 培养基组合药物的开放标签试验研究
摘要简介甲基苯丙胺的使用障碍是全球公共卫生问题，没有批准的药物治疗。最近在美国进行的一项随机对照试验研究了安非他酮和纳曲酮的组合，全球不易获得。在这里，我们报告了一项试验方案，该方案是针对合并的纳曲酮和安非他酮组合的。方法和分析这项单臂开放标签的试点研究将评估甲基苯丙胺使用障碍的成年人中口服纳曲酮和安非他酮（每天40 mg/450 mg每天40 mg/450 mg）的安全性和可行性。参与者（n = 20）将是澳大利亚悉尼市中心医院的兴奋剂治疗计划的门诊病人。主要终点是第84天。参与者将参加从基线到第12周的每周学习访问，并在第16周进行后续电话访问。所有参与者都会照常接受治疗，例如社会心理疗法。主要结果是安全性（通过治疗急剧不良事件（AES）/不良反应衡量）和可行性（通过招募时间，不合格参与者的比例，研究和研究药物遵守的时间来衡量）。次要结果将评估甲基苯丙胺的使用，渴望和戒断；治疗目标和期望；身体和心理健康；抑郁和焦虑；和治疗满意度。定性访谈将评估干预和结果指标的可接受性。伦理和传播这项研究获得了圣文森特医院人类研究伦理委员会（2023/ETH00549）的伦理批准。结果将提交给同行评审的期刊和科学会议，并将创建视频摘要，以确保参与者和使用甲基苯丙胺的人可以访问这些发现。试验注册号ANZCTR：ACTRN12623000866606（协议v.2.1日期为2024年4月8日）。
基于图形的Clifford Isometries的基于图形状态的合成框架
我们解决了Clifford等轴测汇编的问题，即如何将Clifford等轴测图合成为可执行的量子电路。我们提出了一个简单的合成框架，该框架仅利用Clifford组的基本特性和一个符号组的一个方程式。我们通过表明文献的几种正常形式是天然推论来强调框架的多功能性。我们恢复了在LNN档案馆执行Clifford电路所必需的两量Qubit Gate深度的状态，并与另一项工作同时。我们还提出了针对Clifford等法的实用合成算法，重点是Clifford操作员，图形状态和Pauli旋转的Codia -Gonalization。基准表明，与最新方法相比，在所有三种情况下，我们都会改善2 Q量的门计数和随机实例的深度。我们还改善了实用量子化学实验的执行。
Clifford Flow
几何机器学习在建模物理系统（作为粒子或分子系统）时结合了几何先验。Clifford代数通过引入代数结构来扩展欧几里得矢量空间，从而代表了对几何特征建模的吸引力的工具。该模型的一个示例是基于克利福德代数的等激神经网络的Clifford神经网络。使用Clifford代数对几何对象进行建模分布时，我们需要定义这些分布如何变换。因此，我们基于Clifford代数定义的函数梯度引入了Clifford代数的概率密度函数及其转换。在这里我们表明，欧几里得空间上克利福德代数之间功能的梯度诱导了限制在基本矢量空间的函数的规范梯度。这确保Clifford神经网络的梯度与广泛采用的自动分化模块（如自动射击）获得的梯度相吻合。我们从经验上评估了克利福德神经网络梯度的好处，以及克利福德代数的分布转换，以解决科学发现中分布的采样问题。
论量子比特 Clifford 层次结构中的群
这里我们研究了可以使用量子比特 Clifford 层次结构中的元素构造的酉群。我们首先提供半 Clifford 和广义半 Clifford 元素必须满足的必要和充分规范形式才能进入 Clifford 层次结构。然后我们对可以由这些元素形成的群进行分类。直到 Clifford 共轭，我们对 Clifford 层次结构中可以使用广义半 Clifford 元素构造的所有此类群进行分类。我们在附录中讨论了此分类的一个可能的小例外。这可能不是对量子比特 Clifford 层次结构中所有群的完整分类，因为目前尚不清楚 Clifford 层次结构中的所有元素是否都必须是广义半 Clifford。除了 Cui 等人发现的对角门群之外，我们还表明 Clifford 层次结构中还包含许多非同构（对角门群）广义对称群。最后，作为此分类的应用，我们研究了由本文列举的群的结构给出的横向门的限制，这可能具有独立的兴趣。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
对居住的微生物组的新功能见解...
摘要。最近对新型的线性变换的几何形状构成了新的兴趣。这激发了对此类不变的研究，以在根系，反射群，谎言组和谎言的背景下进行某种类型的几何转换：Coxeter转换。我们使用高性能计算对所有Coxeter转换进行了所有Coxeter转换的详尽计算，以选择简单根的基础并计算其不变性。此计算代数范式生成一个数据集，然后可以使用来自数据科学的技术（例如智能和无监督的机器学习）进行开采。在本文中，我们关注神经网络分类和主成分分析。由于输出（不变性）是由选择根源的选择以及Coxeter元素中相应反射的置换顺序完全确定的，因此我们期望在映射中进行巨大的退化。这为机器学习提供了完美的设置，实际上，我们看到数据集可以被机器学习以非常高的精度。本文是使用Cli杀性代数在实验数学方面进行的泵送研究，表明此类cli效应代数数据集可以适合机器学习，并阐明了这些新颖的几何学和其他知名几何不变的关系，并引起了分析结果。
Clifford 变形表面代码 - Knowledge UChicago
对于有偏 Pauli 噪声，Kitaev 表面码的各种实现都表现得出奇的好。受这些潜在收益的吸引，我们研究了通过应用单量子比特 Clifferd 算子从表面码中获得的 Clifferd 变形表面码 (CDSC) 的性能。我们首先分析 3 × 3 方格上的 CDSC，发现根据噪声偏差，它们的逻辑错误率可能会相差几个数量级。为了解释观察到的行为，我们引入了有效距离 d ′ ，它可以缩短为无偏噪声的标准距离。为了研究热力学极限下的 CDSC 性能，我们专注于随机 CDSC。利用量子码的统计力学映射，我们发现了一个相图，该相图描述了在无限偏差下具有 50% 阈值的随机 CDSC 家族。在高阈值区域，我们进一步证明，典型代码实现在有限偏差下优于最著名的平移不变代码的阈值和亚阈值逻辑错误率。我们通过构建属于高性能随机 CDSC 系列的平移不变 CDSC 来证明这些随机 CDSC 系列的实际相关性。我们还表明，我们的平移不变 CDSC 优于众所周知的平移不变 CDSC，例如 XZZX 和 XY 代码。