XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDrops
分布式量子交互证明 - DROPS
在本文中，我们引入了分布式交互证明的量子对应物：证书现在可以是量子比特，并且网络节点可以执行量子计算。本文的第一个结果表明，通过使用分布式量子交互证明，交互的次数可以显著减少。更准确地说，我们的结果表明，对于任何常数 k ，可以由 ak 轮经典（即非量子）分布式交互协议（具有 f ( n ) 位证书大小）决定的语言类包含在可以由 5 轮分布式量子交互协议（具有 O ( f ( n )) 位证书大小）决定的语言类中。我们还表明，如果我们允许使用共享随机性，轮数可以减少到 3 轮。由于目前还没有类似的减少轮数的经典技术，我们的结果证明了量子计算在分布式交互证明设置中的强大功能。
量子算法和遗忘的力量 - DROPS
所谓的焊接树问题是黑箱问题的一个例子，量子行走可以比任何经典算法 [3] 更快地解决该问题。给定一个特殊入口顶点的名称，量子行走可以使用多项式次数的查询找到另一个独特的出口顶点，尽管找不到从入口到出口的任何特定路径。二十年来，是否存在有效的量子算法来寻找这样的路径，或者路径寻找问题即使对于量子计算机来说是否也很难，这一直是一个悬而未决的问题。我们表明，一类自然的高效量子算法可以证明无法找到从入口到出口的路径。具体而言，我们考虑在算法叠加的每个分支中始终存储一组顶点标签，这些标签形成包含入口的连通子图，并且仅将这些顶点标签作为 oracle 的输入。虽然这并不排除量子算法能够有效找到路径的可能性，但尚不清楚算法如何通过偏离这种行为而受益。我们的无效结果表明，对于某些问题，量子算法必须忘记它们采取的解决问题的路径，才能胜过经典计算。
开放马约拉纳系统中的退相干 - DROPS
与热浴耦合会导致存储的量子信息退相干。对于高斯费米子系统（线性或高斯光学的费米子模拟），这些动力学可以通过系统协方差矩阵的演化优雅而高效地描述。将系统和浴都视为高斯费米子，我们观察到退相干发生的速率与浴温度无关。此外，我们还考虑了动力学为马尔可夫的弱耦合状态。我们完全以协方差矩阵的语言对马尔可夫主方程进行了微观推导，其中温度独立性仍然明显。这与其他场景中看到的行为截然不同，例如当费米子与玻色子浴相互作用时。我们的分析适用于许多马约拉纳费米子系统，这些系统被誉为非常稳健、拓扑受保护的量子比特。在这些系统中，有人声称通过降低温度可以指数地抑制热退相干，但我们发现高斯退相干无法通过冷却消除。
使用现成设备进行量子委托 - DROPS
在交互式证明系统中，计算受限的验证者与强大的证明者交互，以验证商定的问题实例的真实性。从 QMA 开始，接着是 QIP 和 QMIP（等等），量子交互式证明系统（其中验证者是量子多项式时间）被定义和研究 [48, 49, 30]。然而，这些量化关键取决于验证者可以访问可信量子多项式时间验证的一个默认假设。鉴于目前量子计算发展的最新水平、表征量子系统的固有困难、以及无法可靠地验证量子计算轨迹的事实，有充分的证据表明这一假设可能是值得怀疑的。事实上，尽管技术取得了令人瞩目的进步，但我们最终可能不得不面对一个现实，即量子计算机永远不会像传统设备那样值得信赖或可靠。这一前景促使人们考虑以下模型：验证者可以访问非常有限但值得信赖的量子功能 [ 1 , 4 , 18 ]，或者验证者完全是经典的而证明者受计算限制 [ 31 ]，而另一类称为 MIP ∗ 的模型则模拟了一个高效的经典验证者与几个孤立的、不受限制的量子证明者交互 [ 14 ]。每种方法都有优势也有挑战：早期的量子服务器价格昂贵，因此在其他条件相同的情况下，最好只使用一个证明者；另一方面，现有的单证明者协议要么需要可信设备，要么做出计算假设。多证明者协议利用强大的设备独立性技术来避免这些假设，但代价是需要几个强大的证明者并需要隔离。该领域的当前时代精神让我们可以富有想象力地考虑如何描述和模拟量子世界中的任务。这些方法的共同点是，我们不考虑经典协议的直接量子模拟，而是努力做出在量子设置中自然激发的考虑 1 。在这里，我们继续保持这种势头，并引入一种新颖的证明验证方法，其中设置本身只能在量子设置中得到激励。为此，我们考虑以下问题：
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
用于路径边缘采样的量子算法 - 滴
资助谢尔比·金梅尔（Shelby Kimmel）和斯泰西·杰弗里（Stacey Jeffery）：由美国陆军研究办公室赞助，这项工作是根据W911NF-20-1-1-0327完成的。本文件中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为代表陆军研究办公室或美国政府的官方政策，即表示或暗示。尽管此处有任何版权符号，但美国政府有权复制和分发出于政府目的的转载。Stacey Jeffery：由NWO Klein项目编号OCENW.KLEIN.061和欧盟（ERC，ASC-Q，101040624）支持。表达的观点和观点仅是作者的观点，不一定反映欧盟或欧洲研究委员会的观点。欧盟和授予机构都不能对他们负责。sj是量子信息科学计划的CIFAR研究员。
Voltex加热背心滴评论
总而言之，Voltex加热背心是一款顶级加热服装，提供出色的温暖，舒适和风格。无论您是进入大型户外活动还是只是试图在日常活动中保持舒适，这背心对于任何希望与寒冷作斗争的人都是必备的。凭借其先进的供暖技术，耐用的结构和时尚的设计，Voltex加热背心肯定会成为您的首选冬季必不可少的。不要让寒冷的天气阻碍您退缩 - 投资Voltex加热背心，无论您走到哪里，都会体验无与伦比的温暖和舒适感。
策略迭代的格理论观点 - DROPS
策略迭代是双人游戏中常用的一种技术，用于确定获胜者或计算收益，但据我们所知，尚未考虑过策略迭代的通用框架。受之前对简单随机游戏的研究启发，我们提出了一种基于 MV 链的策略迭代的通用形式化方法，用于在合适的完整格类上求解最小不动点方程。我们设计了可用于非扩展不动点函数的算法，这些函数分别表示为所谓的最小和最大分解。相应地，我们开发了两种不同的技术：从上方进行的策略迭代，它必须解决迭代可能达到的不动点不是最小的问题；从下方进行的策略迭代，它在算法上更简单，但需要更复杂的正确性论证。我们将我们的方法应用于解决能量游戏并计算概率自动机的行为指标。