XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSchur
对偶 Schur 补的 83 个应用......
ˆ k{}qa€JsutX“nqpty|Áª«t‡†J{…€ mptytX{} †UsutX“ 7 ¡}sŽz¤~X€J{}zU{…t‡†U{ |L‰œmp€¤{}‚ƒ‚usƒ~X†UsŽ O~y€UmdwX‚ƒ{}orzWsut®{}‚uqdz›†Jsu …s †›šdž À0{]wX€Jsƒ{ /n yš
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。
沙丘背后的非交换性
我将讨论冯诺依曼代数上映射的绝对膨胀概念，主要关注具有附加模块性条件的 B(H) 上的映射。这一概念最近由 C. Duquet 和 C. Le Merdy 定义和研究。他们描述了可膨胀 Schur 乘数的特征。我们通过将 Schur 乘数要求替换为任意冯诺依曼代数上的模数（而不是最大阿贝尔自伴代数）来扩展结果。此类映射的特征是存在一个称为辅助算子的迹冯诺依曼代数 ( N , τ ) 和某个幺正算子。不同类型的辅助算子（阿贝尔、有限维等）导致了局部、量子、近似量子和量子交换可膨胀映射的定义，我将讨论这些类型之间的关系。研究不同类型膨胀的动机来自量子信息论。我将解释 QIT 和可膨胀映射之间的相互关系。
有符号 Rényi 熵的公理化及其应用...
我们修改了 R´enyi (1961) 熵公理，使其适用于负（“带符号”）测度，例如，在量子力学的相空间表示中。我们获得了有关系统的两个新信息（缺乏）测度，我们分别将其作为经典香农熵和经典 R´enyi 熵的带符号类似物。我们表明，带符号的 R´enyi 熵见证了系统的非经典性。具体而言，当且仅当带符号的 R´enyi α -熵对某个 α > 1 为负时，测度才具有至少一个负分量。相应的非经典性测试不适用于带符号的香农熵。接下来，我们表明，当 α 为偶数正整数时，带符号的 R´enyi α -熵是 Schur 凹的。（一个例子表明带符号的香农熵不是 Schur 凹的。）然后，我们为带符号测度建立了一个抽象的量子 H 定理。我们证明，在有符号测度的经典（“去相干”）演化下，参数化的有符号 R'enyi 熵家族的成员不减少，其中后者可以是 Wigner 函数或量子系统的其他相空间表示。（示例显示有符号 Shannon 熵可能是非单调的。）我们最终得出一个结论，即从有符号概率开始的相空间演化在有限的时间长度后何时变为经典。
博士考试课程和主题_v3
• 频率响应 • 伯德增益和相位图 控制系统分析和设计 • 传递函数、框图和信号流图 • 稳定性分析、瞬态性能、稳态误差 • 劳斯稳定性标准 • 根轨迹技术 • PI、PD 和 PID 控制器 • 极点和零点对系统响应的影响、极点-零点抵消 控制系统的频域分析和设计 • 伯德增益和相位图 • 增益和相位裕度、相对稳定裕度、稳健性 • 超前和滞后动态补偿 • 奈奎斯特图和奈奎斯特稳定性标准 矩阵数学 • 矩阵分解（Jordan、Schur、奇异值） • 非负定矩阵和正定矩阵 • 矩阵范数、广义逆 • 矩阵指数
设计用于控制核的多目标控制系统...
关键词：模型降阶，鲁棒控制系统，线性矩阵不等式，多目标控制，核反应堆功率控制。摘要：埃及试验研究反应堆（ETRR-2）非线性十二阶模型被线性化并降低为低阶模型。在降阶过程中使用了平衡截断、舒尔降阶法、汉克尔近似和互质因式分解等模型降阶方法。反应堆实际上由具有固定调节参数的 PD 控制器控制。建议在反应堆功率控制中使用 LMI 状态反馈、LMI-池分配、H ∞ 和基于观察器的控制器来代替 PD 控制器。LMI、LMI-极点配置的比较，
梦想通讯
影响与2型糖尿病的青少年生活质量的因素：一项针对2型糖尿病的青少年改善的研究，该研究通过Lucas Mosienko，Brandy Mosienko，Brandy Wicklow*，Mc Ga Vock*，Liz Sellers*，Brenden Decch，Brenden Decch decch decch decch dufault*per n o in Lucas Mosienko，Brandy Mosienko*，J on Mc ga vock*on Mc ga vock* ambulatory blood pressure readings and assoc i ations with albu minu ria in youth with type 2 diabetes: A cro ss sect ional analy sis from the iCARE cohort by Allison Dart*, Liz Sellers*, Jon McGavock*, Melissa Del Vecchio, Brenden Dufault, Jill Hamilton, M Constantine Samaan, Josephine Ho, Sydnee Monias, Brandy Wicklow*, 2023年10月 *表示梦想研究人员
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。
![arXiv:2312.03188v2 [quant-ph] 2024 年 5 月 21 日](/simg/2\2c562b486972b88a48405cab83217d25d4cdbbed.webp)
arXiv:2312.03188v2 [quant-ph] 2024 年 5 月 21 日
摘要。基于端口的隐形传态 (PBT) 是量子隐形传态的一种变体，与 Bennett 等人的规范协议不同，它不需要对隐形传态进行校正操作。自 2008 年 Ishizaka 和 Hiroshima 引入以来，尚未发现有效的 PBT 实现。我们基于最近关于部分转置置换矩阵代数和混合量子 Schur 变换的表示的结果来弥补这一长期存在的差距。我们为任意局部维度的 n 个端口上的概率和确定性 PBT 协议构建了有效的量子算法，既适用于 EPR，也适用于优化的资源状态。我们描述了两种基于 Gelfand-Tsetlin 基的不同编码的构造，用于 n 个量子比特：标准编码可实现 ˜ O ( n ) 时间和 O ( n log( n )) 空间复杂度，而 Yamanouchi 编码可实现 ˜ O ( n 2 ) 时间和 O (log( n )) 空间复杂度，两者均为恒定局部维度和目标误差。我们还描述了用于准备最佳资源状态的高效电路。
II。对治疗效果的敏感性-Lirias
在过去的几十年中迅速开发了用于解决最佳控制问题的多种拍摄方法，并被广泛认为是加快优化过程的有希望的方向。在这里，我们根据顺序二次编程（SQP）方法提出和分析了一种新的多重拍摄算法，该方法适用于由大规模时间依赖性的部分di ff构成方程（PDES）控制的最佳控制问题。我们研究了KKT矩阵的结构，并通过预处理的共轭梯度算法求解大规模的KKT系统。提出了一个简化的块Schur补体预处理程序，该预处理允许在时间域中进行该方法并行化。首先对所提出的算法进行了验证，该算法是针对由Nagumo方程约束的最佳控制问题的验证。结果表明，对于多种射击方法，可以通过适当的起始猜测和匹配条件的缩放来实现相当大的加速度。我们进一步将提出的算法应用于由Navier-Stokes方程控制的二维速度跟踪问题。，我们发现算法的加速度最高为12，而最多可在50张射击窗口中进行单次射击。我们还将结果与较早的工作进行了比较，该结果使用增强的拉格朗日算法而不是SQP，在大多数情况下显示了SQP方法的更好性能。