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无处不在的凝视感应与交互 - DROPS
本报告记录了为期三天的达格斯图尔研讨会 18252“无处不在的凝视感应和交互”的计划和成果。光学设备的小型化和计算机视觉的进步以及更低的成本点导致凝视感应功能在计算系统中的集成度增加。眼动追踪不再局限于控制良好的实验室环境，而是进入日常环境。因此，本次达格斯图尔研讨会汇集了计算机图形学、信号处理、可视化、人机交互、数据分析、模式分析和分类方面的专家，以及在不同学科中使用眼动追踪的研究人员：地理信息系统、医学、航空、心理学和神经科学，以探索未来的应用并确定可靠凝视感应技术的要求。这促进了对话，并允许：（1）计算科学家了解记录和解释凝视数据所面临的问题；（2）凝视研究人员考虑现代计算技术如何潜在地促进他们的研究。会议还讨论了有关凝视感应和交互的普遍部署的其他问题，例如在日常环境中部署凝视监测设备时的道德和隐私问题。
分布式量子交互式证明 - 滴
在本文中，我们介绍了分布式交互式证明的量子对应物：现在可以是量子位，网络的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式证明，可以大大减少相互作用的数量。更确切地说，我们的结果表明，对于任何常数K，可以由k-turn classical（即非量词）分布式交互式协议决定的语言类别，具有F（n）-bit证书大小中包含的语言中包含，可以由5-Turn分布式量子交互协议与O（f（f（f（f））），可以决定使用5-Turn分布式交互协议。我们还表明，如果我们允许使用共享的随机性，则可以将转弯数减少到三个。由于目前尚无类似的转向还原经典技术，因此我们的结果也证明了在分布式交互式证明的设置中量子计算的力量。
量子电路的有效分布 - 滴
量子计算硬件的鲁棒性正在改善，但是单个计算机仍然具有少量的Qubits（用于存储量子信息）。需要大量Qubits的计算只能通过在较小的量子计算机网络上分配来执行。在本文中，我们考虑了在量子计算机的均匀网络上分发量子计算的问题，以量子电路表示，从而最小化完成计算的每个步骤所需的通信操作数量。我们提出了一个两步解决方案：将给定电路的Qubit在网络中的计算机之间进行，并调度通信操作（称为迁移），以在计算机之间共享量子信息，以确保每个操作都可以在本地执行。虽然第一步是一个棘手的问题，但我们在特殊设置中为第二步提供了多项式时间解决方案，在一般环境中提出了O（log n） - 值得称的解决方案。我们提供的经验结果表明，我们的两步解决方案的表现优于该问题的现有启发式效果（在某些情况下，最高90％）。
量子图形语言的秘诀——DROPS
量子计算最常见的形式化是电路模型，这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言，有关简介请参阅 [ 20 ]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论，即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射，至少发现了三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [ 4 ] 中被引入，并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [ 7 , 11 ]。然而，寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间，部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言：ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类（GHZ 和 W 状态）之上，揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言，即 ZH 演算 [1]，其灵感来自超图状态。与量子电路相比，这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示，还要用图表示（因此称为图形语言）。同构图表示相同的量子演化。这种特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征：通常的图形语言（如量子电路）从给定的一组原语（通常是量子门）开始，输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时，人们可以很容易地将输入切换到输出，反之亦然。
人机交互的验证与综合 - DROPS
机器人技术的发展趋势是，从与人物理分离工作的工业机器人，转向在工作场所和家中与人协作和互动的机器人。人机交互 (HRI) 领域从计算、设计和社会的角度研究这种交互。与此同时，人们对机器人和自主系统行为的安全性、验证和自动合成的研究兴趣日益浓厚。形式化方法和测试领域专注于系统的验证和合成，旨在对系统进行建模并定义和证明这些系统的规范；在机器人技术的背景下，这些技术考虑了机器人动力学及其与不断变化和不确定的环境的相互作用。然而，与机器人合作的人不仅是机器人环境的一部分，而且是一个自主代理，其意图、信念和行为与机器人代理的意图、信念和行为相吻合。这引发了与验证和合成相关的新研究问题，包括什么是人机交互的适当模型；是否以及如何
图形图中的参数化复杂性 - 滴
参数化的复杂性。已知许多广泛关注的计算问题通常是NP -HARD。然而，通常可以使用隐式的许多现实实例来有效地找到确切的解决方案。在特定类别的各种实例上，对各种问题进行了长期的系统研究，并且朝这个方向进行研究构成了计算机科学的基本领域之一。但是，在许多现实情况下，不可能定义我们希望解决的明确类别的实例；实例不像是黑白（是否属于特定类别），而是具有各种灰色阴影（具有一定程度的内部结构）。相对年轻的参数化复杂性范式[6，4，8，16]提供了处理这种情况的理想工具。在参数化设置中，我们将每个实例与数值参数相关联，该参数捕获了该实例的“结构化”。这样就可以开发其性能的算法强烈取决于参数 - 而不是经典设置，在这种情况下，我们经常将拖延性与多项式运行时间相关联，而棘手的性能与超多种元素相关联，参数化算法自然而然地“缩放”与实例中包含的结构量相关联。参数化设置中的易处理性的中心概念是固定参数的拖延（简而言之），这意味着可以通过f（k）·n o（k）·n o（1）的运行时解决给定的问题（f是任意可计算的功能，k是k的值，k是k的值，k是参数的值，n是输入大小）。除了固定参数障碍性外，参数化的复杂性景观还包括各种伴侣概念，例如XP索取性，内核化和W- hardness。
滑水滴的高压
电荷转移的确切机制仍在研究中。旁边是电子传递，10、14、29该现象通常归因于离子电荷。2，32 - 36在水或高含量液体中，大多数固体表面都会充电。这些表面电荷自发形成，例如，通过溶液中的离子吸附，通过表面基团的质子化或去质子化或通过离子的优先溶解，从而形成静电双层（EDL）。37，38 Sosa等。 表明接触电气与液体的Zeta电位，pH和盐串联相关。 39因此，先前的模型基于这样的假设：从接触线移动时，来自EDL的某些电荷被留在实心表面上。 13最近，从理论上描述了回收接触线及其参数依赖性的这种电荷传输机制。 4037，38 Sosa等。表明接触电气与液体的Zeta电位，pH和盐串联相关。39因此，先前的模型基于这样的假设：从接触线移动时，来自EDL的某些电荷被留在实心表面上。13最近，从理论上描述了回收接触线及其参数依赖性的这种电荷传输机制。40
简单类型的定量版本 - 滴
这项工作介绍了简单类型分配系统的定量版本，从适当限制非数字相交类型开始。所得系统是可决定的，并且具有与简单类型系统相同的特征性功率；因此，将类型分配给术语提供了简单类型给出的相同定性信息，但同时可以提供一些有趣的定量信息。众所周知，简单类型的特征性等同于统一。我们证明了新引入系统的结果类似。更确切地说，我们表明，典型性等同于统一问题，统一问题是经典统一的问题：除了统一规则外，我们的打字算法还利用了扩展操作，该扩展操作可在需要时增加多群的基数。
使用神经网络的定量验证 - 滴
我们提出了一种数据驱动的方法，用于概率程序和随机动力学模型的定量验证。我们的方法利用神经网络计算紧密和声音的边界，以使随机过程在有限的时间内达到目标状况的可能性。此问题涵盖了各种定量验证问题，从离散时间随机动力学模型的可及性和安全性分析到对概率计划的断言和末端分析的研究。我们依靠神经网络代表产生这种概率界限的超级智能证书，我们使用反例引导的电感综合循环对其进行计算：我们在使用随机优化的状态限制的概率上训练神经证书，然后使用随机优化的状态进行拧紧的概率，然后我们正式使用所有可能的状态，使用所有可能的状态使用满足性模量，以实现证书的有效性；如果我们收到反例，我们将其添加到我们的样本集中，然后重复循环，直到确认有效性。我们在各种基准基准上证明，由于神经网络的表达能力，我们的方法比现有的符号方法在所有情况下都产生的概率范围更小或可比，并且我们的方法在模型上完全取得了成功，这些模型完全超出了此类替代技术的范围。
突破位置验证的经典不可能性——DROPS
Chandran 等人 (SIAM J. Comput. '14) 正式引入了位置验证的加密任务，他们还表明该任务无法通过经典协议实现。在这项工作中，我们开始研究具有经典验证器的位置验证协议。我们发现量子性证明（以及计算假设）对于此类位置验证协议是必要的。在另一个方向上，我们调整了 Brakerski 等人 (FOCS '18) 的量子性证明协议来实例化此类位置验证协议。结果，我们实现了经典可验证的位置验证，假设有错误学习的量子难度。在此过程中，我们为 1-of-2 谜题的自然非局部游戏开发了 1-of-2 非局部健全性的概念，该概念由 Radian 和 Sattath (AFT '19) 首次提出，可视为计算不可克隆性属性。我们表明，1-of-2 非局部健全性遵循标准 2-of-2 健全性（因此也遵循自适应硬核位属性），这可能具有独立的意义。