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利用多个客户信号实现动态个性化
1 我们假设该问题为马尔可夫决策过程，而不是部分可观察的马尔可夫决策过程（即允许客户特征任意依赖于历史数据，而不是马尔可夫决策过程）。该过程的客户特征满足马尔可夫性质，因此该假设是合理的，因为公司可以整合一整套观察到的特征，从而有效地总结长期历史，而不是仅仅依赖于前一时期的行为。例如，在我们的实证环境中，我们考虑了样本期开始时的游戏行为、过去一周的行为以及前一天的行为。
具有多个客户信号的动态个性化
1，而不是将这个问题作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（这将使客户特征都可以任意依赖历史数据而不是马尔可夫人，我们假设客户特征满足Markov属性。这个假设是合理的，因为公司可以合并一组有效总结长期历史的观察到的特征，而不是仅仅依靠上一个时期的行为。例如，在我们的经验环境中，我们从样本开始开始时说明了玩耍行为，过去一周的行为以及前一天的行为。
PDF-艺术与科学学院
在上一篇论文中[C。 W. Kim和I. Franco，J。Chem。物理。160，214111-1–214111-13（2024）]，我们开发了一种称为MQME-D的理论，该理论使我们能够分解开放量子系统动力学中的整个能量耗散过程，当子系统动态由Markovian Quantum Quantum Master Equare（MQME）控制时，由浴缸的单个组件分解为浴缸的各个组件。在这里，我们将MQME-D的预测与通过将运动层次方程（HEOM）与最近报道的监测浴室统计的方案相结合而获得的数值确切结果。总体而言，MQME-D准确地捕获了特定浴室成分对整体耗散的贡献，同时与使用HEOM的精确计算相比，大大降低了计算成本。计算表明，MQME-D表现出源自其固有的Markov近似的误差。我们证明，通过在浴室的不同组件中利用时间尺度分离（TSS）来融合非马克维亚性，可以显着提高其准确性。我们的工作表明，可以可靠地使用MQME-D与TSS结合使用，以了解如何在现实的开放量子系统动力学中消散能量。
模拟随机过程的量子优势
我们研究了通过量子动力学模拟经典随机过程的问题，并介绍三种情况，其中记忆或时间量子优势出现。首先，通过引入和分析随机矩阵的嵌入性问题的量子版本，我们表明量子无内存的动态可以模拟必需内存的经典过程。第二，通过将随机过程P的时空成本概念扩展到量子域，我们证明了模拟P比经典成本的量子成本的优势。第三，我们证明，具有量子控件的马尔可夫主方程可访问的经典状态集大于可通过经典控件访问的那些集合，例如，在冷却协议中具有潜在的优势。
开放量子系统的模拟辅助学习
在电子传输问题和量子计算中起重要作用的开放量子系统的模型必须考虑到与周围环境的量子系统的反应。尽管在某些特殊情况下可以得出此类模型，但在大多数实际情况下，确切的模型是未知的，必须校准。本文提出了一种学习方法，可以从测量数据中推断马尔可夫开放量子系统中的参数。该方法中的一种重要成分是量子主方程的直接模拟技术，该技术旨在保存完全阳性的属性。在测量之间的时间间隔很大的情况下，该方法特别有用。该方法通过错误估计和数值实验验证。
![arxiv：2209.10644v2 [cond-mat.stat-Mech] 2023年4月6日](/simg/7\7f1fc8b1e27f0bd8c270e0dfb4752f4c6c201782.webp)
arxiv：2209.10644v2 [cond-mat.stat-Mech] 2023年4月6日
多组分分子机在生物学上无处不在。我们回顾了使用自主二分马匹动力学描述其热力学特性的最新进展。第一定律可以分为适用于两个组件系统每个子系统的单独版本，这说明一个人不仅可以解决子系统之间的能量流量，而且可以量化每个子系统动态如何影响关节系统的入口处平衡。将框架应用于分子尺度传感器，可以使其能量要求更加范围。可以从统一的角度量化可以通过量化统一的量化来研究它们通过传递功率或像信息引擎一样在何种程度上通过生成信息流以将热频率纠正到输出功率的程度。可以通过量化统一的量化来研究它们通过传递功率或像信息引擎一样在何种程度上通过生成信息流以将热频率纠正到输出功率的程度。
量化开放量子动力学中的非马尔可夫性
非马尔可夫开放量子动力学的表征具有理论和实践意义。在一篇开创性的作品 [ Phys. Rev. Lett. 120, 040405 (2018) ] 中，提出了一个必要且充分的量子马尔可夫条件，具有清晰的操作解释和与经典极限的对应关系。在这里，我们为一般开放量子动力学提出了两个非马尔可夫性测度，它们与马尔可夫极限完全相一致，并且可以基于系统的多时间量子测量进行有效计算。提出了一种重建底层开放量子动力学的启发式算法，其复杂性与提出的非马尔可夫性测度直接相关。通过数值示例展示了非马尔可夫性测度和重建算法，并仔细重新审视了量子失相动力学中的非马尔可夫性。
压缩热浴中高斯系统的干涉功率
摘要。在基于完全正量子动力学半群的开放系统理论框架内，我们描述了双模高斯态高斯干涉功率的马尔可夫动力学，该系统由两个玻色子模式组成，每个模式与其压缩热库相互作用。干涉功率的时间演化用高斯初始状态的协方差矩阵来描述。高斯干涉功率的行为取决于子系统的初始状态（压缩参数和热光子数）以及表征压缩热库的参数（温度、耗散系数、库的压缩参数和压缩角）。我们表明，与初始状态无关，高斯干涉功率随时间单调递减，在时间极限下渐近递减为零值。
![arxiv：2409.08311v1 [stat.ml] 12月12日2024](/simg/9\91c6eaca02876783a30d0c15752d89a2f176d954.webp)
arxiv：2409.08311v1 [stat.ml] 12月12日2024
摘要。流量匹配（FM）（也称为随机插值或矩形流）是一类生成模型，旨在用辅助分布µ桥接目标分布ν⋆，并利用固定的构建的couplingπ和一个可以确定的桥式或stico的桥梁。这两种成分定义了路径度量，然后通过学习其马尔可夫投影的漂移来近似。本文的主要贡献是在ν⋆，µ和π上提供相对温和的假设，以获得非轴注剂的保证，以保证使用与布朗尼运动相关的条件分布，以进行分解流量匹配（DFM）模型。更确切地说，我们在目标分布与此类DFM模型在时间条件下产生的kullback-leibler差异建立了界限，并在ν⋆，µ和π的得分上以及标准的L 2-Drift-Drift-Approximation误差假设。
通过耗散规范对称性实现量子非互易相互作用
两个量子系统之间的单向非互易相互作用通常用级联量子主方程来描述，并依赖于时间反转对称性 (TRS) 的有效破坏以及相干和耗散相互作用的平衡。在这里，我们提出了一种获得非互易量子相互作用的新方法，它与级联量子系统完全不同，并且通常不需要破坏 TRS。我们的方法依赖于任何马尔可夫林德布拉德主方程中存在的局部规范对称性。这种新型量子非互易性有许多含义，包括一种在目标量子系统上执行耗散稳态酉门操作的新机制。我们还引入了一种新的、非常通用的基于量子信息的度量来量化量子非互易性。