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关于量子复合系统复杂性的注释
摘要：量子系统的联合概率分布一般不存在，解决这一问题的关键是Ohya发明的复合态。通过输入态的Schatten分解（即一维正交投影）构造的Ohya复合态显示了输入系统和输出系统状态之间的相关性。1983年，Ohya应用这种复合态提出了量子互熵。由于这种互熵满足基本不等式，所以可以说它表示从输入系统通过通道正确传输到输出系统的信息量，在讨论量子系统中的信息传递效率时可能发挥重要作用。由于Ohya复合态是可分离态，因此我们必须更加仔细地研究纠缠复合态。本文旨在研究纠缠复合态的构造，并介绍混合纠缠复合态。本文的目的是探讨复合态构建量子互熵型复杂性的有效性。似乎可以合理地假设，用纠缠复合态定义的量子互熵型复杂性对于讨论从初始系统到最终系统的信息传输效率没有用。
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。
生物物理学：弥合生物学与物理学之间的差距
1。Horwitz R.细胞生物物理学。Biophys J.2016; 110（5）：993-996.1。 2。 Henon S，Lenormand G，Richert A，Gallet F.使用光学镊子对人红细胞膜的剪切模量的新确定。 Biophys J. 1999; 76（2）：1145-1151。 3。 Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。 找到了物理。 2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2016; 110（5）：993-996.1。2。Henon S，Lenormand G，Richert A，Gallet F.使用光学镊子对人红细胞膜的剪切模量的新确定。Biophys J.1999; 76（2）：1145-1151。 3。 Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。 找到了物理。 2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。1999; 76（2）：1145-1151。3。Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。找到了物理。2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2015; 45：1362-1378。4。Zimmerberg J.膜生物物理学。Curr Biol。2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2006; 16（8）：R272-276。5。Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。ADMET DMPK。2019; 7（4）：222-241。6。sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。int J Mol Sci。2024; 25（7）：4127。7。Mohs RC，Greig NH。药物发现和开发：基本生物学研究的作用。阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。2017; 3（4）：651-657。2017; 3（4）：651-657。
机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。
透皮微针辅助超声增强的CRISPRA系统，以实现肥胖症的Sono-Gene疗法
Motoyasu Adachi 1 , Kenichi Asano 2 , Thomas Busch 3 , Tianben Ding 4 , Evan Economo 3 , Hidenori Endo 5 , Ryosuke Enoki 6 ,7 , Ritsuko Fujii 8 , 9 , Katsumasa Fujita 10 , 11 , 12 , Kyoko Fujita 13 , Naoya Fujita 14 , Takasuke Fukuhara 15，Josephine Galipon 16，17，18，Hiroshi Harada 19，Yoshie Harada 20，21，22，Takeshi Hayakawa 23，Shinjiro Hino 24，Eishu Hirata 25，26，Tasuku Honjo 27 ，33，Yuichi Iino 34，Hiroshi Ikeda 35，Koji Ikeda 36，Yuji Ikegaya 37、38、39，Daichi Inoue 40，Tsuyoshi Inoue 41，Masaru Ishii Ishii 42、42、43、43、43、44，Shoji Ishizaka 45 45，45，izakakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiiza 45，45，akihito 45 Kimitsune Ishizaki 48，Terumasa Ito 49，Kenji Kabashima 50，Takaaki Kajita 51,52,53，Azusa Kamikouchi 54，Hiroshi Kanno 4,55，Hitoshi Kasai 56，Satoshi Kasai 57 Kikuchi 60，Yasutaka Kitahama 4，Koichi Kobayashi 61，Satoshi Kodera 62，Tamiki Komatsuzaki 63,64,65，Hidetoshi Kono 1,66，Hidetoshi Kono 1,66，Tsuyoshi Konuma 67，Yassei Konuma 67，Yassei Kudo 68，daiSuke Kumike Kumike Kumuke 69， Shoen Kume 70, Erina Kuranaga 71,72, Fabio Lisi 4, Kiminori Maeda 73, Kazuhiro Maeshima 74,75, Kanetaka M. Maki 76, Hiroyuki Matsumura 4, Takeo Minamikawa 77, Emi Minamitani 47,78, Yoshiko Miura 79, Kyoko Miura 80, Norikazu Mizuochi 81,82,83, Masayoshi Mizutani 84, Hiroki Nagashima 73, Ryoichi Nagatomi 85,86, Kuniyasu Niizuma 55,87,88, Masako Nishikawa 89, Emi Nishimura 90,91, Norihiko Nishizawa 92, Hiroaki Norimoto 54,61, Osamu Nureki 34, Fumiaki Obata 19,93, Shizue Ohsawa 54, Misato Ohtani 94, Yoshikazu Ohya 94, Kimihiko Oishi 95, Mariko Okada 20, Taku Okazaki 96, Satoshi Omura 97, Yuriko Osakabe 70, Tsuyoshi Osawa 98，Yukitoshi Otani 99，Walker Peterson 4，