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Div conherence意味着信息增益
deconmenon的现象 - 我们将其定义的意思是减少量子系统密度矩阵的量化元素的幅度，在某些可观察到的一些首选的量子系统中，毫无疑问，毫无疑问，这是过去量子机械化的基础中最重要的概念发展。尽管辩论一直在辩论是否本身是否解决了测量问题[1，2]，但它确实提供了对系统与环境相互作用时可能发生的量子系统转化性质的深刻见解[3-6]。被广泛认为，将变形表示从系统到其环境的信息损失[7，8]。在这里，我们挑战了这种观点，实际上表明了消融性是关于信息从环境中流入系统而不是相反的信息。我们的结果是一般的，独立于系统环境相互作用的确切性质。纸张的组织如下。首先，我们研究了传统的观点，即消毒意味着信息丢失。al-尽管这种广泛持有的观点是基于似乎是令人信服的推理线，但我们指出，传统论点中有一些广告，当纠正时，这会导致相反的结论。通常的观点是，由于系统的von Neumann熵随着系统的变化而增加，因此这意味着信息从系统中丢失。问题是von Neumann的熵不涉及发生折叠发生的首选基础。这个我们表明，如果量子系统的状态在基于首选的可观察到的基础上获得有关其扩展的信息，则系统的密度矩阵必然在可观察的基础上进行分解。
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。
核壳模型中原子核结构的量子纠缠模式
摘要 量子纠缠为研究原子核等强相关系统的底层结构提供了独特的视角。在本文中，我们使用量子信息工具分析核壳模型中轻和中等质量的铍、氧、氖和钙同位素的结构。我们对壳模型价空间的不同均分采用不同的纠缠度量，包括单轨道纠缠、互信息和冯诺依曼熵，并确定与核单粒子轨道的能量、角动量和同位旋相关的模式纠缠模式。我们观察到单轨道纠缠与价核子的数量和壳层的能量结构直接相关，而互信息则突显了质子-质子和中子-中子配对的迹象。质子和中子轨道在所有测量中都是弱纠缠的，事实上，在所有可能的价态空间均分中，它们的冯·诺依曼熵最低。相反，具有相反角动量投影的轨道具有相对较大的熵。这一分析为设计更高效的量子算法以应对嘈杂的中尺度量子时代提供了指导。
神经形态计算中的新兴材料
五十多年来，冯·诺依曼体系结构的灵活性（其中来自离散内存单元的数据作为操作和操作数到达专用计算单元）推动了系统性能的指数级提升。这些计算系统需要在执行计算任务期间高速来回传送大量数据。但是，随着设备缩放因功率和电压考虑而放缓，在内存和计算单元之间所谓的“冯·诺依曼瓶颈”上传输数据所花费的时间和能量已成为问题。这些性能瓶颈和明显的面积/功率效率低下对于以数据为中心的应用尤其不可避免，例如实时图像识别和自然语言处理，其中最先进的冯·诺依曼系统努力匹配普通人的表现。我们正处于人工智能 (AI) 和认知计算革命的风口浪尖，算法的进步使得深度神经网络 (DNN) 在模式识别、游戏、机器翻译等许多任务上接近甚至超越人类的表现。
![arxiv：2501.12013v1 [Math.ap] 2025年1月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ae9d5bd0202214c72d34ab5f5f6cd1ea472f122e.webp)
arxiv：2501.12013v1 [Math.ap] 2025年1月21日
在本文中，我们的主要目的是针对穿孔域上的neumann类型边界价值问题（1.1） - （1.3）开发定量均质化理论，并建立收敛速率，在文献中从未研究过。在[6]中已经开始研究了周期性环境中汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均质化，并且对于一般的非率汉密尔顿– jacobi方程式，对速率O（ε1 / 3）的收敛速率均为。[18]中已经启动了汉密尔顿–雅各布方程的定量均质化的最新发展，并且在[23]中建立了最佳速率O（ε）。在这个方向上有很大的兴趣和发展，我们指的是[7、8、10、17、19、20、21、24]和其中的参考文献。特别是我们的工作受[8]的启发，该工作研究了在状态约束边界条件下，研究凸汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均匀化。在[8]中，作者重新开发了[23]中引入的框架，以将其应用于穿孔域上的状态约束问题。更确切地说，引入了与问题相关的扩展度量功能，并且证明是本文中的关键成分的一种亚粘附和超级效果，可以建立同质化的定量结果。此方法很健壮。然而，它在很大程度上取决于粘度解决方案的表示公式的结构，该公式是由相关值函数在最佳控制中给出的问题。因此，如果我们改变边界条件，则需要非常小心。如下所述，当我们考虑针对Neumann型问题的粘度解决方案的表示公式（1.1） - （1.3）时，我们需要考虑轨迹的反射效应，这是Skorokhod问题（1.11）表达的。这会造成新的困难，并需要仔细的论据来建立定量结果。我们指出，即使在凸设置中，也没有PDE争论来获得比O（ε1 / 3）更好的收敛速率。值得一提的是，在评论文章[15]中，定性和定量均质化理论被列为偏微分方程研究的主要发展。[15]中考虑的方程是椭圆形PDE。可以指出，诺伊曼问题比Dirichlet问题更加困难。在[16]中，作者解决了γ=ν的Neumann问题。对于一般情况下，γ与边界无处不在，[15]指出，即使对于Laplacian操作员，问题也不是微不足道的，并且是一个有趣且充满挑战的问题。例如，有关此方向的最新发展，请参见[13，22]。在本文中，我们建立了具有一般诺伊曼边界条件的一阶汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均质化理论，并提供了收敛的最佳速率。在我们的论文中，我们定义值函数vεn，vεc：ωε×[0，∞）→r for（1.1） - （1.3）by
脑启发计算 - NSF-PAR
摘要 — 本次特别会议论文的目标是介绍和讨论不同的突破性技术以及新颖的架构，以及它们如何共同重塑人工智能的未来。我们的目标是全面概述受脑启发计算的最新进展，以及当使用超 CMOS 设备的新兴技术与超越冯诺依曼架构的新型计算范式相结合时，如何实现后者。我们讨论了铁电场效应晶体管 (FeFET)、相变存储器 (PCM) 和电阻式 RAM (ReRAM) 等不同的新兴技术，展示了它们在构建受自然启发的神经形态计算架构方面的良好能力。此外，本特别会议论文还讨论了各种新概念，如内存逻辑 (LIM)、内存处理 (PIM) 和脉冲神经网络 (SNN)，以探索超越冯诺依曼计算对加速深度学习的深远影响。最后，将脑启发计算的最新趋势总结为算法、技术和应用驱动的创新，以比较不同的 PIM 架构。索引词 —FeFET、PCM、ReRAM、光子、神经形态、DNN、SNN、内存处理、新兴技术
第 2 单元：计算机系统和智能设备
对于信息系统，硬件被定义为任何有助于输入、处理、存储和输出活动的机器。同样，对于计算机来说，硬件是执行输入、处理、数据存储和输出功能的设备的集合。换句话说，计算机系统的所有物理单元都构成了计算机硬件。输入设备从外界获取数据，数据存储在内存中。中央处理单元 (CPU) 处理这些数据，各种输出设备提供结果。组件通过系统总线相互通信。每个硬件组件在计算中都发挥着重要作用。即使在今天，系统内组件的排列方式也是冯·诺依曼在 1945 年提出的存储程序计算概念，被称为冯·诺依曼架构。智能设备使用互联网或组织网络，充当信息处理器和信息提供者。智能设备是一种电子设备，通常通过不同的无线协议（如蓝牙、Wi-Fi 等）连接到其他设备或网络，可以在一定程度上交互和自主运行。它们可以用于从智能制造到医疗保健的几乎所有行业，帮助提高效率和优化运营。
讲义
4 量化量子信息和量子无知 72 4.1 冯诺依曼熵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 4.2 量子相对熵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 4.3 净化，第 1 部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.4 舒马赫压缩。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.5 量子通道。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.6 通道二元性 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.7 净化，第 2 部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.8 深度事实 ..................................100 4.9 条件熵的操作意义 ..........。。112
Eastin-Knill定理及其含义讲义
4量化量子信息和量子IDnotancy 65 4.1 von neumny熵熵熵。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>65 4.2量子相对熵。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>68 4.3 Theuri fi cation，第1部分。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 4.4 Schumacher压缩。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 4.5量子通道。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74 4.6频道二元性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。81 4.7纯化，第2部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.8深事实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.9条件熵的操作含义。。。。。。。。。。。。。100