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通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
与液体金属纳米反应器的高凝胶合金阵列合成
作者进行了HEA阵列形成机制。在存在或不存在液体金属纳米反应器的情况下进行了hea颗粒的合成（图1（b），（c））。基于由减少表面能驱动的液体金属的合并性能，构建了动态反应环境，因此将前体转化为合金。相比之下，前体由在每个预定义的孤立区域中产生多个纳米颗粒的纯金属盐组成。为了进一步详细说明液体金属的作用，作者还进行了理论计算，表明GA与底物的键合最弱，并且含GA的系统具有最高的扩散率。这些对实现融合的颗粒运动有益。探索高渗透合金阵列的潜在光学应用，作者在广泛的频谱中展示了全息成像。
相干性相对熵量化贝叶斯计量学的性能
1 A*STAR 量子创新中心 (Q.Inc)、材料研究与工程研究所 (IMRE)、新加坡科学技术研究局 (A*STAR)、2 Fusionopolis Way, 08-03 Innovis，新加坡 138634，新加坡 2 冲绳科学技术研究生院量子机器部门，冲绳恩纳 904-0495，日本 3 澳大利亚国立大学量子计算与通信技术中心量子科学与技术系，澳大利亚首都领地 2601，澳大利亚 4 澳大利亚国立大学量子科学与技术系，澳大利亚首都领地 2601，澳大利亚 5 新加坡国立大学量子技术中心，3 Science Drive 2，新加坡 117543，新加坡 6 Horizon Quantum Computing，05-22 Alice@Mediapolis，29 Media Circle，新加坡 138565，新加坡 7 高性能计算研究所，科学技术局新加坡科技研究局 (A*STAR) 新加坡 138634 新加坡 8 南洋量子中心，南洋理工大学物理与数学科学学院，21 Nanyang Link，新加坡 639673，新加坡 9 MajuLab，CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位，UMI 3654，新加坡 117543，新加坡
熵和信息 - James Wills
熵是一个非常多面的物理量。从热力学开始，相关概念已被引入许多不同的领域，如统计力学、信息论、动力系统理论、计算理论和量子理论。学术界对信息的兴趣在过去几十年中也日益增长，并被广泛认为在我们理解世界和我们与世界的关系中发挥着至关重要的作用。随着这两个概念的并行发展，它们的相互联系有望揭示出关于世界的有趣和令人惊讶的事情。本文将探讨熵和信息的一些主要主题以及它们之间联系的各种性质。本文采用准历史方法来研究这个主题，追溯这两个概念在不同时间的起源、发展和交集。因此，我们先从热力学中的熵，即其原始化身开始，然后再讨论统计力学中的熵（玻尔兹曼和吉布斯）。人们试图用分子的微观力学来简化或解释宏观热力学行为，这导致了统计力学中熵的各种定义。正是在这里，熵与信息的联系首次显现出来。然后我们继续讨论香农信息，这是通信理论中一个精确定义的数学量，它与统计力学中的熵在形式和概念上有很大相似之处。直到通信理论为我们提供了精确的信息数学表征之前，所使用的信息概念一直是粗略的、普通的语言意义上的信息，即我们学习的东西或我们用来增加知识的东西。因此，通过香农信息度量，我们能够真正评估熵和信息之间精确的形式和概念联系。埃德温·杰恩斯 (Edwin Jaynes) 对这个项目做出了重大贡献，他提出了一种看待经典统计力学的新方法，以香农信息为基础。20 世纪 60 年代，罗尔夫·兰道尔 (Rolf Landauer) 在计算理论的背景下提出了这方面的进一步发展。他提出，计算机在处理信息时不可避免地会产生熵。本文最后总结了更多现代和当前的研究课题，探索了量子理论和量子计算中的熵和信息。
使用大偏差理论
增强学习（RL）是机器学习研究的重要领域，它越来越多地应用于物理中的复杂优化问题。并行，物理学的概念与熵限制的RL等发展有助于RL的重要进展。尽管这些发展导致了两个领域的进步，但在熵调查的RL中获得了优化的分析解决方案，目前是一个空旷的问题。在本文中，我们在熵限制的RL和研究中的研究中建立了映射，该统计学专注于马尔可夫过程以罕见事件为条件。在长期限制中，我们将大型偏差理论的方法应用于马尔可夫决策过程中最佳策略和最佳动态（MDP）模型的确切分析结果。获得的结果导致了熵调查的RL的分析和计算框架，该框架通过模拟验证。这项工作中建立的映射将强化学习和非平衡统计力学方面的研究联系起来，从而为将分析和计算方法的应用从一个领域到另一个领域的尖端问题开放。
使用
摘要。高熵超合金（HESA）具有广泛开发的有希望的属性，以提高高温应用中的性能，资源可持续性和成本效率。本研究的重点是基于Fe的HESA及其堆叠断层能量（SFE），这是影响变形机制和蠕变抗性的关键参数。这种发展在经济上更便宜，因为它利用Fe而不是Ni作为合金基础，该基础已广泛开发。我们提出了一种使用大数据分析来预测SFE的新方法，利用机器学习和计算热力学。计算出的SFE作为组成和温度的函数成为机器学习模型的数据库。我们采用深度学习神经网络模型来实现令人印象深刻的0.008均方根误差（RMSE），以预测SFE值和类。高熵超合金的组成旨在降低SFE，从而促进堆叠断层和双边界的形成，从而在高温下产生高强度和蠕变性。我们的研究为实现所需的SFE：Ni（9-15 at％），CR（15-36 at％），AL（5-22.75 at％），CU（9-22.75 at％）和FE（FE（％22.75-40 at％））建立了最佳设计指南。fe可以增加直到40 at。％，为15 at。％ni，或者可以减少ni，直到9 at。％，而较低的fe为22.75 at。％。
电影观看期间的区域大脑熵
图3。夹子的差异是由BEN捕获的（FWE校正了p <0.05）。a）在四次观看电影中，三个剪辑之间的BEN差异。遵循顺时针方向，它们分别在运行1，运行2，运行3和运行4中。b）
高熵材料的开发与应用
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 未经三井物产全球战略研究所 (MGSSI) 事先同意，禁止全部或部分使用、复制、复印或重新分发本报告。 本报告基于从可靠来源获得的信息和数据编写；但是，MGSSI 不保证此类信息或数据的准确性、可靠性或完整性。 本报告中的观点代表作者的观点，不能以任何方式被视为代表 MGSSI 和三井物产集团的统一意见。 MGSSI 和三井物产集团对因使用本报告而可能造成的任何直接或间接损害或损失概不负责。 本报告中的信息如有变更，恕不另行通知。
熵与经济学
Martin Pomares C. 1 http://orud.org/0000-0003-4994-0573 简介 熵是物理学中非常有用的概念，它试图从热力学的角度解释系统的行为。然而，有两种方法可以解释熵，这取决于我们研究的是微系统还是微系统。从宏观角度来看，描述系统是否是可逆系统非常重要。然而，从微观角度来看，混沌的概念与熵有关。在这种情况下，熵衡量系统中的无序程度。此外，将宏观和微观系统的分析同时与熵的使用联系起来的想法并不常见。此外，研究复杂系统意味着考虑多种方法来理解此类系统的行为。这样，经济学就是一个有趣的研究领域，熵的应用正变得非常新颖，以便应用热力学从物理学的角度理解宏观或微观系统如何行为。第一部分：熵在宏观经济中的应用将熵的概念应用到经济学中的一种方法是从生产函数的角度研究宏观经济。在这种情况下，应该从非新古典的方法研究生产函数。为了这个目的，熵成为一种新的分析工具。在任何类型的市场中，其存在的基础不仅是货币的流动，还有市场中相互关联的产品和商品的流动。这些产品的寿命不长，对其自身价格有一定影响。在产品中，价格和寿命是决定市场消费的变量（ScalesAvery，2012）。这些变量也是决定市场质量的因素，也与系统的熵有关，并反映在生产函数 Cobb Douglas 中（De Pascale，2012 ）。1989 年，J. Rifkin 发表了一篇题为“温室世界的熵”的论文，其中展示了热力学第二定律如何影响影响环境的经济过程（De Pascale，2012 ）。热力学第一定律和第二定律分别是能量守恒定律和可逆过程定律或“熵值”。最后一个定律让我们根据系统经历的熵变化来确定热力学过程的方向。因此，熵衡量了系统的不可逆程度（De Pascale，2012 ）。根据 Raine，A. 等人的研究。 （2006 年），经济学家认为“经济系统的演变是一个由新知识的产生推动的结构复杂性不断增加的过程。但关于如何以及为什么会出现这种情况仍存在很多争论。长期以来，这种方法的微观基础是通过与生物进化的类比来寻求的”。但同样在“
边缘社区熵是衰老和流体认知主持人的新型神经相关性
研究文章|行为/认知边缘 - 社区熵是衰老和流体认知主持人的一种新型神经相关性https://doi.org/10.1523/jneurosci.1701-23.2024收到：2023年9月10日收到：2024年2月28日接受：2024年3月27日接受：2024年3月27日Copyright copyright firort finer feanort finor feanort feanort feanort finert feartion feanort finor feant feant 4