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Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
非马克维亚量子特殊点
例外点（EPS）是非富特运算符和特征向量融合的非热门运营商的奇异性。由于其非炎性性质，最近已将开放量子系统作为EP测试台探索。但是，大多数研究都集中在马尔可夫的极限上，从而在理解非马克维亚政权中的EP方面存在差距。这项工作通过提出一个基于两个数值确切的非马克维亚动力学描述的通用框架来解决这一差距：运动的伪模（PMEOM）和运动层次方程（HEOM）。PMEOM由于其lindblad型结构而特别有用，与马尔可夫制度的先前研究保持一致，同时提供了对ep含量的更深入的见解。该框架通过辅助自由度结合了非马克维亚的效果，从而能够发现马尔可夫政权无法访问的其他或高阶EPS。我们使用自旋 - 玻色子模型和线性骨系统演示了这种方法的实用性。
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
的恶魔在非马克维亚效应的协助下
麦克斯韦的恶魔是信息控制的典型示例，这对于设计量子设备是必需的。在热力学中，恶魔是一个智能的存在，他利用信息的熵性来对储层之间进行激发，从而降低了总熵。到目前为止，麦克斯韦恶魔的实施很大程度上仅限于马尔可夫浴场。在我们的工作中，我们研究了使用超导电路平台通过非马克维亚效应来协助这种恶魔的程度。设置是通过恶魔控制的QUTRIT界面连接的两个浴室，仅当两个浴缸的整体熵被降低时，才允许激发转移。最大的熵减少是在非马克维亚政权中实现的，重要的是，由于非马克维亚效应，可以通过适当的时机优化恶魔性能。我们的结果表明，可以利用非马克维亚效应来提高量子麦克斯韦恶魔中的信息传输速率。
移动杂质算子动力学中的马尔可夫到非马尔可夫相变
我们研究了杂质在混沌介质中移动的随机幺正电路模型。介质和杂质之间的信息交换通过改变杂质的速度vd （相对于信息在介质中传播的速度v B ）来控制。在超音速以上，vd > v B ，信息在进入介质后无法流回杂质，由此产生的动力学是马尔可夫的。在超音速以下，vd < v B ，杂质和介质的动力学是非马尔可夫的，信息能够流回杂质。我们表明，这两个状态由连续相变分隔，其指数与介质中算子的扩散扩展直接相关。通过监测非时间序相关器（OTOC），在中间时间替换杂质的场景中证明了这一点。在马尔可夫阶段，来自介质的信息无法转移到被替换的杂质上，表现为没有显著的算子发展。相反，在非马尔可夫阶段，我们观察到算子获得了对新引入的杂质的支持。我们还使用相干信息来表征动态，并提供两个解码器，可以有效地探测马尔可夫和非马尔可夫信息流之间的转换。我们的工作表明，马尔可夫和非马尔可夫动态可以通过相变来分离，我们提出了一种观察这种转变的有效协议。
气候中非马克维亚能量平衡模型的挑战
1格兰瑟姆气候变化与环境研究所，伦敦经济与政治学院，伦敦霍顿街，伦敦街，WC2A 2AE，英国2，英国2融合空间与天体物理学中心，沃里克沃里克，吉贝特山路，吉布贝特山路，科文特里大学，科文特里大学，英国7Al，英国3麦克库尔王国3 McCourt of Inuflication of Inupliations of Inupliations of Inupliations of Inupliations of Inupuly Propicity of Inupuly Proligent of Inupuly Proligent，2000年，乔治大学4号。数学和统计学，科学技术学院，UIT - 挪威北极大学，N-9037Tromsø，挪威5号国际太空科学研究所，Hallersstrasssse 6，3012 Bern，瑞士6，瑞士6物理学和天文学研究所弗罗茨瓦劳斯基科学大学，韦斯皮安斯基哥27，50-370弗罗克劳，波兰8阿基泽理论上物理学国家科学中心“哈尔基夫物理与技术研究所”，61108乌克兰乌克兰，乌克兰，伦敦玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·伊斯兰教，乌克兰，乌克兰9号，伦敦玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛利亚，实验室，伦敦W6 8RH，英国伦敦8RH 8 Margravine Gardens
气候中非马克维亚能量平衡模型的挑战
1格兰瑟姆气候变化与环境研究所，伦敦经济与政治学院，伦敦霍顿街，伦敦街，WC2A 2AE，英国2，英国2融合空间与天体物理学中心，沃里克沃里克，吉贝特山路，吉布贝特山路，科文特里大学，科文特里大学，英国7Al，英国3麦克库尔王国3 McCourt of Inuflication of Inupliations of Inupliations of Inupliations of Inupliations of Inupuly Propicity of Inupuly Proligent of Inupuly Proligent，2000年，乔治大学4号。数学和统计学，科学技术学院，UIT - 挪威北极大学，N-9037Tromsø，挪威5号国际太空科学研究所，Hallersstrasssse 6，3012 Bern，瑞士6，瑞士6物理学和天文学研究所弗罗茨瓦劳斯基科学大学，韦斯皮安斯基哥27，50-370弗罗克劳，波兰8阿基泽理论上物理学国家科学中心“哈尔基夫物理与技术研究所”，61108乌克兰乌克兰，乌克兰，伦敦玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·伊斯兰教，乌克兰，乌克兰9号，伦敦玛丽·玛丽·玛丽·玛丽·玛利亚，实验室，伦敦W6 8RH，英国伦敦8RH 8 Margravine Gardens
在非马克维亚环境中的强化学习
这里要注意的关键点是，从环境中观察到的{o n}并不是马尔可夫。这是大多数情况下的现实，我们施加的马尔可夫模型是一个近似值。这是明确的，例如，当所使用的模型是一个更复杂问题的离散或有限维度漫画时，或者是因为对分析易于的动力学施加的方便近似值仅是近似值（例如，在受控队列中跨越时间的指数性）。还要注意，上面的代理动力学（1.1）（包括代理状态的选择）是我们假设模型时强加的设计选择。在[1，2]中，明确标识为。通常，问题的物理学可能决定了一种自然选择，但是如果不是这样，则需要一种原则上的方法。这个设计问题是我们计划解决的主要问题，在准备理论背景之后，我们在这项工作后来提出了这一问题。该理论是将模型（1.1）作为给定的。
量子非马尔可夫性：概述和最新发展
在当前嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备时代，开放系统动力学理论研究发挥着至关重要的作用。特别是，理解和量化量子系统中的记忆效应对于更好地掌握量子设备中噪声的影响至关重要。本综述的主要重点是利用各种方法解决定义和表征这种记忆效应（广义上称为量子非马尔可夫性）的基本问题。我们首先讨论开放系统动力学的双时间参数映射方法，并回顾在此范式中出现的各种量子非马尔可夫性概念。然后，我们讨论基于量子梳框架的量子随机过程的替代方法，该方法考虑了多时间相关性。我们讨论了这两个范式之间的相互联系和差异，最后讨论了量子非马尔可夫性的必要条件和充分条件。
使用变分量子电路估计非马尔可夫性程度
近几年，用于分析各种领域数据的机器学习 (ML) 技术取得了巨大进步。量子物理学也在各个方面受益于机器学习，例如量子系统的控制、分类和估计任务 [1-6]。在这种情况下，机器学习技术已被用来分析从测量量子系统中获得的经典数据。另一方面，人们进行了大量研究，利用量子特性来改进机器学习技术 [7,8]。量子人工神经网络 [9] 和量子核方法 [10] 的开发就是很好的例子。对于量子机器学习算法，学习电路已被证明是一种实用的方法 [11]。考虑到目前可用的噪声中型量子计算机 [12] 只有很少的量子比特（50-100 个量子比特），人们设计了混合量子-经典算法来开发具有自由控制参数的短深度量子电路。这些电路被称为变分量子电路 (VQC) [13-16]。在 VQC 中，优化任务是使用经典优化技术对量子 (量子电路中的自由参数) 和经典参数 (用于后处理) 进行的 [13]。量子技术的主要障碍之一是量子系统与周围环境的相互作用，这会导致量子系统失去相干性 [17]。通常对物理过程进行简化。例如，所谓的马尔可夫近似，其中假设系统的演化不取决于其动态历史，而只取决于其当前状态。因此，忽略记忆方面，这通常可以作为一个很好的近似值。然而，必须强调的是，非马尔可夫特征经常出现在量子系统的动力学中 [18, 19]。此外，一些物理过程强烈地受到非马尔可夫性的影响，例如油藏工程 [ 20 ， 21 ]、状态隐形传态 [ 22 ]、量子计量 [ 23 ]，甚至当前的量子计算机 [ 24 ， 25 ]。此外，非马尔可夫性可以作为一种资源来利用 [ 26 ]。准确确定非马尔可夫性的程度需要大量的测量。此外，对于基于纠缠动力学的非马尔可夫性测量，需要考虑一个辅助量子比特，该量子比特应受到保护以避免与环境相互作用。为了克服这些挑战，机器学习技术（如神经网络 [ 27 ]、支持向量机 [ 28 ]、随机森林回归器 [ 29 ]、基于张量网络的机器学习 [ 30 ] 和多项式回归 [ 31 ]）已用于确定量子过程的非马尔可夫性程度。此外，