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使用条件随机样品
更详细地，PCP建立在分裂的保形预测框架的基础上（Lei and Wasserman，2014； Papadopoulos等，2002）。它首先将观察到的数据D随机分配到初步的D PRE和校准集D Cal中。它具有三个阶段。（1）它适合条件生成模型Q（y | x）与初步数据d pre。（2）对于校准集d cal中的每个点（x i，y i），它生成了k独立的预期样本ˆ y x i = {ˆ y i i 1，····y ik}，从拟合的模型q（y | x i）中。然后，它计算每个采样的预言与真实标签y i之间的差异。这些数量称为不符合分数，并测量生成模型的合适性。（3）最后，它计算并记录了不符合分数的（1 -α）经验分位数。分位数将用于构建预测集。
临界混合电路中的共形不变性和量子非局域性
通过揭示不同电路深度各个子区域的纠缠熵和互信息的时空共形协方差，我们建立了 (1 + 1) 维混合量子电路中共形场论 (CFT) 在测量驱动纠缠转变时的出现。虽然演化是实时发生的，但电路的时空流形似乎承载着具有虚时间的欧几里得场论。在整篇论文中，我们通过在空间和/或时间边界注入物理量子位来研究具有几种不同边界条件的 Clifford 电路，所有这些都给出了底层“Clifford CFT”的一致特征。我们强调 (超) 通用结果，这些结果仅仅是共形不变性的结果，并不关键地依赖于 CFT 的精确性质。其中包括由于测量引起的量子非局域性而导致的无限纠缠速度和混合初始状态的临界净化动力学。
设计用于优化的共形涂层的聚合物分子结构
几十年来，已经使用了各种类型的各种类型的共形涂层，高可靠性电子系统和裸露的电子系统。但是，保护先进的电子产品比以往任何时候都更具挑战性。电子设备越来越多地在户外使用，并将其广泛合并到商业电子设备中，例如车辆和无处不在的通信基站。保形涂层的要求在当代系统中的俯仰和间距方面的要求也越来越大。这样的系统包括当今的高频设备；随着设备组件的近距离比以前更接近，因此出现了新的和日益增长的挑战，用于保形涂层。现有类型的保形涂层已被证明有时不符合室外使用的更严格的要求，其中可能包括高水分，极端温度，盐或腐蚀性工业气体载气条件。面临这些极端条件的电子产品的扩散需要一种新型的无压力保形涂层，具有较高的水分和腐蚀性气体阻滞能力，以提供保护并确保可靠性。
超正态空间中的量子共形对称性
在没有完整的量子引力理论的情况下，量子场和量子粒子在时空叠加中的行为问题似乎超出了理论和实验研究的范围。在这里，我们使用量子参考系形式主义的扩展来解决位于共形等价度量叠加上的克莱因-戈登场的这个问题。基于“量子共形变换”的群结构，我们构造了一个显式量子算子，它可以将描述时空叠加上的量子场的状态映射到表示闵可夫斯基背景上质量叠加的量子场的状态。这构成了一个扩展的对称性原理，即量子共形变换下的不变性。后者允许通过将微分同胚非等价时空的叠加与弯曲时空上更直观的量子场叠加联系起来，建立对微分同胚非等价时空的叠加的理解。此外，它可以用于将弯曲时空中的粒子产生现象导入到其共形等价对应部分，从而揭示具有修正克莱因-戈登质量的闵可夫斯基时空的新特征。
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/g:\will\search\icon\source\6\68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
与视觉模型识别人类作用识别的共形预测
摘要 - 人类在循环（HITL）框架上是许多现实世界中的计算机视觉系统的特征，使人类操作员能够在AI帮助的情况下做出明智的决定。共形预测（CP）为标签集提供了严格的基于地面真相包容概率的保证，最近已成为HITL设置中有价值的工具。一个关键的应用领域是视频监视，与人类行动识别（HAR）紧密相关。这项研究探讨了CP在使用广泛预先训练的视觉模型（VLMS）的最先进的方法上的应用。我们的发现表明，CP可以显着减少候选类别的平均数量，而无需修改基础VLM。但是，这些减少通常会导致长尾巴的分布。为了解决这个问题，我们引入了一种基于调整VLM的温度参数以最小化这些尾巴的方法而无需其他校准数据的方法。我们的代码可在github上通过地址https://github.com/tbary/cp4vlm提供。索引项 - 符合预测，温度调整，视觉语言模型，人类行动识别。
碳化硅涂层的保形和超保形化学气相沉积
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-187711 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Huang, J., Militzer, C., Wijayawardhana, C., Forsberg, U., Pedersen, H., (2022)，碳化硅涂层的保形和超保形化学气相沉积，真空科学与技术杂志。A. 真空、表面和薄膜，40(5)，053402。https://doi.org/10.1116/6.0001909
10A.5单向保险覆盖范围的蒸发升降机
关键字：通量角，蒸发，步骤覆盖，形成膜增长抽象典型蒸发过程始于10e-7 Torr范围。在这种高真空状态下，由于较长的平均自由路径，蒸发过程具有视线特征。设计用于升降机过程的蒸发器采用晶圆圆顶，其球形半径与源位置相匹配。与产生逆行角或底切轮廓的光刻过程相结合，该组合可以使清洁的金属升降机脱离。但是，相同的视线属性促进了金属提升的效果，从而导致了非保形步骤覆盖范围。使用常规的蒸发方法，共形步骤覆盖范围会导致升空难度。在这项工作中，我们将讨论雷神RFC最近开发的技术，该技术与标准升降机蒸发器相比提供了单向步骤覆盖优势。通过使用振荡晶圆运动，蒸发通量可以达到通常因膜增长而遮蔽的特征，从而改善台阶覆盖范围。此方法适用于希望在一个方向上的共形覆盖范围的应用。i ntrodruction金属化是通过大量蒸发的，然后是升降机以去除不需要的金属。电子束蒸发是一个简单有效的金属化过程。由于该过程通常在高真空下开始，因此涂层由于较长的平均自由路径而具有视线属性。不足的逆行角将在光震托上产生薄薄的金属层。产生逆行角度或产生垂直轮廓的双层过程的图像逆转照片过程将导致金属薄膜覆盖范围的不连续性，从而使清洁升降机可行。升空后，多余的金属将变成诸如纵梁，机翼或襟翼之类的缺陷。不幸的是，有益于提升过程的质量对于阶跃覆盖范围并不是最佳的。图1显示了一个金属层在另一个金属层上的阶梯覆盖的示例，该金属层由介电膜分开。
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
JHEP02（2025）173
过去二十年来，人们对量子信息理论的兴趣越来越浓厚，这是量子计算的基础，并向理论物理的各个分支进行了广泛的应用。尤其是，量子误差校正（QEC）是实现可容忍量子计算机与量子噪声（例如变形[1-5]）的实验实现的关键。QEC代码是通过将量子状态（代码子空间）嵌入更大的希尔伯特空间来保护量子状态（代码子空间）免受错误的理论框架。在冷凝物理物理学中，构建了一大类QEC代码，以描述物质代码[6-8]和Fracton模型[9-12]等物质的拓扑阶段。另一方面，已经在高能理论中研究了全息代码[13-16]，以了解一个较低维度的量子重力与量子场理论之间的全息二元性[17-19]。QEC代码已被利用来构建一组离散的二维形成共形场理论（CFTS），称为Narain Code CFT [20]。这概括了经典代码的手性CFT的结构[21]，该代码长期很长时间[24,25]。narain代码CFT是骨CFT的，其光谱的特征是洛伦兹晶格与量子稳定器代码相关。Narain Code CFTS在模块化引导程序[26-28]，搜索具有较大频谱差距的CFT [29,30]和全息