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量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
纠缠的复杂性
Nielsen 的量子态复杂性方法将准备状态所需的量子门的最小数量与用酉变换流形上的某个范数计算的测地线长度联系起来。对于二分系统，我们研究了绑定复杂性，它对应于作用于单个子系统的门没有成本的范数。我们将问题简化为研究施密特系数流形上的测地线，并配备适当的度量。绑定复杂性与其他量（如分布式计算和量子通信复杂性）密切相关，并且在 AdS/CFT 的背景下提出了全息对偶。对于具有黎曼范数的有限维系统，我们发现了绑定复杂性与最小 Rényi 熵之间的精确关系。我们还发现了最常用的非黎曼范数（所谓的 F 1 范数）的分析结果，并为量子计算和全息术中普遍存在的状态复杂性相关概念提供了下限。我们论证说，我们的结果适用于分配给作用于子系统的生成器的一大类惩罚因子。我们证明，我们的结果可以借用来研究 F 1 范数情况下单个自旋的通常复杂度（非约束性），而这在之前的文献中是缺乏的。最后，我们推导出多部分约束复杂度的界限以及相关（连续）电路复杂度，其中电路最多包含 2 个局部相互作用。
与时间和空间复杂性有关的分配
1.1。定义算法复杂性并解释其在计算机科学中的意义。1.2。通过示例区分时间和空间复杂性。1.3。提供了一个现实世界的示例，其中时间复杂性比空间复杂性更为重要，反之亦然。
价格广告在增加复杂性和增加审查的时代
梅利莎·斯坦曼（Melissa Steinman）专注于广告和营销，促销，消费者保护，反托拉斯，贸易监管和消费者产品安全。除了咨询和合规性外，她还积极代表客户进行政府调查，并为客户辩护免受集体诉讼。梅利莎（Melissa）代表着广泛的客户，包括消费产品和酒店品牌，媒体和科技公司，零售商，游戏和软件公司，初创企业，名人，生产商，慈善机构和交易协会。她以对促销法的深入了解，包括抽奖，比赛，礼品卡，忠诚度计划和慈善促销活动而闻名，她经常在美国和国际上讲话。
空间复杂性中的光的分布
书面文字。最长的采访被转录为11,380个单词。转录访谈后，通过第一次搜索与研究问题相关的陈述并解释了问卷的答案，从而选择了报价的选择。在材料中，发现357个引号是特征性的，并且特定于以下分析。接下来，选择被组织为主题。陈述。最后，为本文选择了最常见，表达和最好的解释性引文。当几个参与者以类似的方式解释他们的经历时，尽管他们只是少数参与者这样做的，但这也加强了结果。同样，如果某些参与者表达了一种意见（例如，房间很大），而另一些参与者则表达了一个具有相同含义的想法，但以一种反向的方式（例如，在这种情况下，房间并不小），则假设得到了加强。
无免费午餐定理，kolmogorov的复杂性以及归纳偏见在机器学习中的作用
没有免费的午餐定理用于监督学习的情况，没有学习者可以解决所有问题，或者所有学习者在学习问题上的均匀分布上平均达到完全相同的精度。因此，这些定理通常被引用，以支持个人问题需要特别量身定制的电感偏见。几乎所有均匀采样的数据集具有很高的复杂性，但现实世界中的可能性不成比例地生成低复杂性数据，我们认为神经网络模型具有使用Kol-Mogorov复杂性正式化的相同偏好。值得注意的是，我们表明，为特定域而设计的Ar奇数（例如计算机视觉）可以在看似无关的域上压缩数据集。我们的实验表明，预先训练甚至随机初始化的语言模型更喜欢产生低复杂性序列。虽然没有免费的午餐定理似乎表明单个概率需要专业的学习者，但我们解释了通常需要进行人工干预的任务，例如当稀缺或大量数据可以自动化为单个学习算法时选择适当尺寸的模型。这些观察结果证明了通过越来越小的机器学习模型集合统一看似不同的问题的深入学习的趋势。
统计推断的计算复杂性
本研讨会的主题是多种情况下统计推断任务的计算复杂性。这是一个相对较新且迅速发展的研究领域。数学统计和计算复杂性的领域已经存在很大程度上是彼此独立的：前者传统上研究了统计或信息限制，而后者主要集中于与恐怖分子（对抗性）造成的输入的组合问题，这些输入并不能准确地反映出数据问题的现实。直到最近十年，研究界才出现了致力于解决界面上的基本问题。我们简要介绍了为什么需要新观点。统计推断中的两个基本询问线长期以来一直是：（i）确定基本统计学（即信息理论）限制； （ii）找到有效的算法实现了这些限制。但是，对于许多结构化的推理问题，尚不清楚统计最佳性是否与有效的合并兼容。统计上最佳的估计器通常需要对可能的结构进行不可行的详尽搜索。相反，对于许多设置，我们知道的计算有效算法在统计学上是次优的，需要更高的信号强度或比理论上的信息更高的数据。这种现象既迷人又令人震惊。相反，实际上相关的基准是计算有效算法的基本统计限制。我们如何找到最佳的有效算法？表明，自数学统计开始以来所研究的这些问题的信噪比（或数据量）的信息理论限制并不是现代高维设置中实际上相关的基准。有效的算法无法达到统计限制时，据说问题具有统计计算差距。在许多观察到的情况下，差距可以很大，因此有效的算法需要的数据级数比理论上的信息要多。对统计计算差距的意识并不是什么新鲜事物，早期的工作表明了人工构建的学习问题中的差距[10，19，20]，而最近的工作着重于统计和计算效率之间的算法[21、20、20、8、9]。现在，数十个重要的高维统计估计问题被认为具有不同的计算和统计限制。这些问题（例如，稀疏的线性回归或稀疏相检索[24，7，11，17]）在实践中无处不在，并且在理论上进行了充分研究，但中央序列仍然存在：计算高效算法的基本数据限制是什么？在更基本的层面上，出于共同的原因而出现的这些统计计算差距是否存在？是否有希望建立一个广泛适用的理论，描述和解释统计计算权衡？
量子多体系统的波函数网络描述和柯尔莫哥洛夫复杂性
1 理论物理 III，电子关联与磁学中心，物理研究所，奥格斯堡大学，86135 奥格斯堡，德国 2 PASQAL SAS，7 rue L´eonard de Vinci - 91300 Massy，巴黎，法国 3 Forschungszentrum Jülich GmbH，Peter Grünberg 研究所，量子控制 (PGI-8)，52425 于利希，德国 4 雷根斯堡大学，93053 雷根斯堡，德国 5 索邦大学，CNRS，Mati`ere Condens´ee 理论物理实验室，LPTMC，F-75005 巴黎，法国 6 eXact lab srl，Via Francesco Crispi 56 — 34126 Trieste，意大利 7 Abdus Salam 国际理论物理中心 (ICTP)，Strada Costiera 11, 34151 Trieste, Italy 8 Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Universit`a degli Studi di Trieste, via Alfonso Valerio 12/1, 34127, Trieste, Italy 9 巴黎萨克雷大学，光学研究所，CNRS，Laboratoire Charles Fabry, 91127 Palaiseau Cedex，法国 10 加州理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州 91125，美国 11 杜伦大学物理系，南路，达勒姆 DH1 3LE，英国 12 纳米材料和纳米技术研究中心 (CINN-CSIC)，奥维耶多大学 (UO)，阿斯图里亚斯王子，33940 El Entrego，西班牙 13 SISSA 国际学校高级研究，通过 Bonomea 265, 34136 的里雅斯特, 意大利
复杂性科学如何预测人工智能/机器学习改善初级保健的潜力
初级保健医生对于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的前景既兴奋又担忧。复杂性科学可以洞察哪些 AI/ML 应用最有可能在未来影响初级保健。AI/ML 已成功地从数字图像中诊断出一些疾病，帮助完成管理任务，例如通过将语音转换为文本在电子记录中写笔记，以及组织来自医疗保健系统内多个来源的信息。AI/ML 在为癌症等复杂单一疾病患者推荐治疗方法方面不太成功；或者改进诊断、患者共同决策以及治疗患有多种合并症和社会决定因素挑战的患者。AI/ML 放大了健康公平方面的差距，而且几乎没有人知道 AI/ML 对初级保健医患关系的影响。澳大利亚维多利亚州的一项干预措施显示出希望，其中 AI/ML 工具仅用作复杂医疗决策的辅助手段。将这些发现放在复杂的自适应系统框架中，当 AI/ML 工具的任务范围有限、拥有干净的数据（大多是线性和确定性的）并且非常适合现有工作流程时，AI/ML 工具可能会发挥作用。AI/ML 很少改善综合护理，尤其是在初级保健环境中，那里的数据存在大量错误和不一致之处。初级保健应密切参与 AI/ML 开发，并在实施前仔细测试其工具；与电子健康记录不同，不要仅仅假设 AI/ML 工具会改善初级保健工作生活、质量、安全性和以人为本的临床决策。（J Am Board Fam Med 2024；37：332-345。）