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张量产品的随机子空间的浓度估计，并应用于量子信息理论
给定一个随机子空间H n在Hilbert Space的张量中均匀地选择了v n w w，我们认为相对于张量结构，H n h n元素的所有单数值的集合k n。在WIFED的背景下，该随机集获得了大量定律，并且在[3]中以相同的速度以相同的速度倾向于h n，v n的尺寸。在本文中，我们提供了衡量浓度估计值。K n的概率研究是由量子信息理论中重要问题的动机，并允许为尺寸提供最小的已知维度（184），即一个Ancilla空间，允许最小输出熵（MOE）违规。通过我们的估计，作为应用程序，我们可以为发生MOE发生的空间的维度提供实际界限。
随机量子定理
本文介绍了几类与物理学和动态系统理论密切相关的新数学结构。这些结构中最普遍的一种称为广义随机系统，它们共同包含许多重要的随机过程，包括马尔可夫链和随机动态系统。然后，本文陈述并证明了一个新定理，该定理建立了任何广义随机系统与酉演化的量子系统之间的精确对应关系。因此，该定理导致了量子理论的新表述，以及希尔伯特空间、路径积分和准概率表述。该定理还从第一原理的角度解释了为什么量子系统基于复数、希尔伯特空间、线性酉时间演化和玻恩规则。此外，该定理表明，通过选择合适的希尔伯特空间，并选择适当的幺正演化，可以在量子计算机上模拟任何广义随机系统，从而可能为量子计算开辟一系列新颖的应用。
儿童失去控制饮食与皮质和皮层下大脑结构的改变有关
这是青春期早期床发展的重要危险因素（Tanofsky-Kraff等，2011； Hilbert等，2013）。在儿童中，饮食会增加诸如更大肥胖（Shomaker等，2010）和肥胖（Tanofsky-Kraff等，2009b）等不良结果的风险。然而，与儿童体重状况无关，饮食与代谢功能障碍有关（Tanofsky-Kraff等，2012; Byrne等，2019）和全身炎症（Shank等，2016）。青春期的食肉也与饮食态度，床，抑郁和焦虑症无序有关，并且这些关系再次与体重的影响无关（Shomaker等，2010; Byrne等，2019; Tanofsky-Kraff等，2020）。鉴于在整个开发过程中产生的广泛影响，至关重要的是阐明与这种行为相关的神经生物学系统。因此，这项研究检查了报道了饮食和未报告的儿童的灰质体积和表面形态的差异。
量子计算简介第02章-EE 225
硬件实现和用于量子计算的算法。基本的量子力学，包括烤面包符号，旋转，希尔伯特空间，简单的谐波振荡器，块球，张量产品，密度算子。实施量子位，包括量子点中的电子旋转和约瑟夫森连接。Qubits，例如拓扑绝缘子，被困的离子和缺陷中心。
基于IMF的MF和HS能量特征F5的能量信息，以及使用HHT
摘要：本研究的目的是以边际频率（MF）和Hilbert Spectrum（HS）的形式提取能量特征分布，以固有模式函数（IMF）域（基于基于Hilbert – Huang huang thime）的实际运动（AM）基于移动（AM）基于运动（AM）的（AM）基于运动图像（MI）的电脑（EEG）信号（HILBERT-HUANG TEMISTIC）（HHT）的频率（HHT）。因此，探索了Delta（0.5-4 Hz）节奏中的F5和F6 EEG信号TF能量特征分布。我们提出了基于IMF的功能（RF）基于IMFRFERDD（IMFRF能量验证的分布密度），IMFRFMFERDD（IMFRF MF能量验证的分布密度）和IMFRFHSERDD（IMFRF HS Enperion Refere for Speption MIM MIM MIM MIM MIME）的参数and HHH HH HH HH HH三角洲节奏的信号。AM和MI任务涉及同时开放的第一个和脚，以及同时关闭的第一和脚。提取八个样本（总计32个），持续时间为1000毫秒，以分析f5am，f5MI，f6am和f6mi EEG信号，这些信号分解为五个IMF和一个RF。IMF4的最大IMFRFERDD值分别为F5AM，F5MI，F6 AM和F6MI的3.70、3.43、3.65和3.69。在增量节奏中，IMF4的最大IMFRFMFERDD值分别为21.50、20.15、21.02和17.30，分别为F5AM，F5MI，F5MI，F6AM和F6MI。此外，IMF4的最高平均IMFRFHSERDD值为39,21、39.14、36.29和33.06，时间间隔为500-600、800-900、800-900、800-900，以及F5am，f5am，f5mi，f5mi，f6am和f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，fymi，f6mi，f6mi，flymi，f6m和f6mi，f6m和f6mi，500–600 ms。这项研究的结果，促进我们对F5MM，F5MI，F6MM和F6MI的有意义的特征信息的理解，从而使基于MI的大脑计算机界面辅助设备为残疾人设计。
流形上量子态的解析性质
本研究的主要目的是调查经典相空间的凯勒几何如何影响从几何量化获得的量子希尔伯特空间的量子信息方面，反之亦然。我们以一种特殊的方式用量子线束将状态与两个积分凯勒流形乘积的子集关联起来。我们证明了当子集是乘积的有限并集时，以这种方式关联的状态是可分离的。我们给出了希尔伯特空间 H 0 ( M 1 , L ⊗ N 1 ) ⊗ H 0 ( M 2 , L ⊗ N 2 ) 上所有纯态平均熵的渐近结果，其中 H 0 ( M j , L ⊗ N j ) 是紧致复流形 M j 上厄米充足线束 L j 的 N 次张量幂的全纯截面空间。这个渐近表达式的系数捕捉了流形的某些拓扑和几何性质。在另一个与量子计算相关的项目中，我们为群 U 3 n ( Z [ 1
使用多派Beamsplitters
广义的量子测量值超出了希尔伯特空间中正式基础的投影的教科书概念。它们不仅具有基本相关性，而且在量子信息任务中也起着重要作用。但是，在没有假定量子设备的特征的情况下，高度要求证明实验会收获通过广义测量所能获得的优势，尤其是超出最简单的Qubit，最简单的Qubit，系统。在这里，我们表明，多派梁插槽允许在较高维度中稳健地实现高质量的广义示意。使用最先进的多核光纤技术，我们在四维希尔伯特空间中实施了七个结果的广义测量，其忠诚度为99.7％。我们提出了一项实用的量子通信任务，并证明了一个成功率，该成功率无法在任何可能的量子协议中基于基于同一维度量子消息的标准投影测量值模拟。我们的方法与现代光子平台兼容，展示了忠实且高质量实施的途径。
内核和量子机器学习
摘要：支持向量机 (SVM) 和核方法 (KM) 被广泛用于数据学习中的分类和回归。核是将数据映射到更高（可能是无限）维度的正定函数。通常，SVM 1 将核方法实现为子程序，将非线性数据映射到更高维度，使其变为线性可分。SVM 在此特征空间中的数据点类别之间绘制线性决策边界。本文从经典机器学习的角度回顾了核和核方法及其在量子机器学习中的可能实现。我们从核的基础开始，包括希尔伯特空间和再生核希尔伯特空间、Mercer 条件，并证明了三个广泛使用的核满足 Mercer 条件的有效性。我们回顾了两种不同的量子机器学习方法，即参数化量子电路和基于核的训练，并讨论了其中一种相对于另一种的潜在优势。本文可以帮助读者开始了解核理论和量子机器学习。