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经典量词网络编码：有关张量的故事
我们在这里研究使用量子操作在Quantum网络上执行纯状态的条件，这些量子操作可以通过非零的概率，随机局部操作和经典通信（SLOCC）操作成功。在他们的2010年开创性工作中，Kobayashi等人。展示了如何将任何经典网络编码协议转换为量子网络编码协议。但是，无论是否存在量子网络编码协议的存在是否可能存在经典的存在。通过此问题提出的动作，我们表征了经典和量子网络的非零概率可实现的一组分配任务。我们开发了一个正式的ISM，该ISM包括将分配任务求解到C或r +中张量的分解来构成两种类型的分配协议。使用这种情况，我们研究了两种类型的分布方案之间的等价和差异，它们在它们之间表现出了几种元素和基本关系，以及收敛和差异的具体示例。我们对先前剩下的问题的负面回答：在量子设置中可以实现某些任务，而在经典设置中则不能实现。我们认为，这种形式主义是研究执行多个分布任务的量子网络能力程度的有用工具。
机器学习中张量网络的平稳集成
张量网络是将高维张量的因素化为较小张量的网络样结构。起源于凝结物理学，并以其有效表示量子多体系统的有效表示[1-10]，这些结构允许重新搜索者理解此类系统的复杂属性，并使用经典计算机模拟它们[11-13]。值得注意的是，张量网络是模拟量子优势实验结果的最成功的方法[14-16]。此外，在数值线性代数群落中重新发现了张量网络[17-19]，其中该技术已适应其他高维问题，例如数值整合[20]，信号处理[21]或流行性模型[22]。随着机器学习的出现和寻求表达且易于培训的模型的追求，张量网络被认为是有前途的候选人，因为它们能够在输入功能的数量中参数化大小指数的复杂空间的区域。自从使用简单的一维网络的Pioneering作品[23，24]中，在物理学文献中被称为矩阵产品状态（MPS）[4，25]，并且作为数值线性代数文献中的张量训练[18]最近的研究还研究了替代体系结构，包括树张量网络（TTN）[29，30]和预测的纠缠对状态（PEPS）[31，32]。但是，越来越多的情况张张网络似乎具有优势。存在张张量网络体系结构在某些情况下的神经网络的作用[33]，但神经网络在多功能性和效率方面仍然占上风。首先，张量网络提供了一种压缩现有神经网络中使用的矩阵的方法。此过程称为张力，可减少存储模型所需的内存量，并提高模型在训练和推理中的效率[34]。在几项研究中已经探索了张力的潜力[34-36]，它提供了一种在边缘计算设备中执行复杂模型的方法[37]。第二，量子网络中量子多体物理学的庞大专业知识及其在实际物理系统中的灵感，可以更好地理解与解释性有关的问题[29，38，39]。第三，这种专业知识还可以带来新颖的功能，例如保证不妥协模型性能的隐私[40]。最后，另一个有希望的研究线涉及张量的整合
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
TENSOR™ 反应堆容器螺柱张紧器系统
在安装张紧器期间，平衡系统会抵消拉拔器套筒的重量。这样，拉拔器套筒便可轻松拧入或拧出螺柱，而不会损坏螺柱螺纹。与升降装置或旋转装置相连的气动提升机可同时支撑平衡系统和张紧器。系统泵送装置安装在一个机柜中，机柜内包含三个气动液压泵、一个储液罐、一个空气调节器和控制阀。机柜内还包含控制面板，控制面板由两个操作空气阀、一个数字压力读数器和张紧器行程指示灯组成。TENSOR™ 螺柱张紧器是 Westinghouse 提供的全套加油增强装置的一部分，包括：• WETLIFT 2000™ 系统 • 刚性杆系统 • 主蒸汽管线塞 • 头部升降装置和/或旋转装置 • 重载索具 • 停运改进研究
来自无脊椎动物衍生的DNA
我们提出并研究了一条特定的绝热途径，以准备那些张张量的网络状态，这些张量状态是有限晶格的少数身体汉密尔顿人的独特基态，其中包括正常的张量网络状态以及其他相关的非正常状态。此路径保证了有限系统的差距，并允许有效的数值模拟。在一个维度上，我们从数值上研究了具有不同相关长度和一维的af af af af af-kennedy-lieb-tasaki（aklt）状态的状态家族的制备，并表明，基于顺序制备，绝热制剂可以比标准方法快得多。我们还将该方法应用于六边形晶格上的二维二二二二链AKLT状态，为此，不知道基于顺序制备的方法，并表明它可以非常有效地用于相对较大的晶格。
肌萎缩性侧硬化症中的扩散张量成像
摘要：扩散张量成像（DTI）允许对病理白质变化的体内成像，既可以通过无偏的素voxel，也可以基于假设引导的区域分析。扩散指标的改变表明肌萎缩性侧索硬化症患者在个体水平上的脑状态。使用机器学习（ML）模型来分析复杂和高维神经影像学数据集，ALS中基于DTI的生物标志物的新机会。本综述旨在总结如何将基于DTI参数的不同ML模型用于监督诊断分类，并在ALS中使用无监督的方法提供个性化的患者分层。为了捕获整个神经病理学特征的频谱，DTI可能与其他模式相结合，例如ML模型中的结构T1W 3-D MRI。为了进一步提高ML在ALS中的功能并启用深度学习模型的应用，需要标准化的DTI协议和多中心协作来验证多模式DTI生物标志物。将ML模型应用于基于多模式DTI的多模式的数据集将对ALS患者的神经病理学特征进行详细评估，并可以在临床检查中使用的新型神经影像学生物标志物的发展。
张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中闪烁刺激会引发周期性信号，即稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。它们通常通过回归技术检测，这种技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验，以便在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以牺牲速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，基于无校准回归的方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。对于只有少量校准试验可用的小样本量设置，所提出的方法非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，使用短至一秒的试验。在不同的实验环境下，包括具有认知障碍的实验环境（即具有控制、听力、说话和思考条件的四个数据集），OSTDA 的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好。总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究的管道中唯一可以在所有分析条件下实现最佳结果的管道。2021 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
量子电路和张量网络之间的协同作用
虽然最近的突破已经证明了嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备能够在经典的难处理采样任务中实现量子优势，但使用这些设备解决更实际相关的计算问题仍然是一个挑战。实现实际量子优势的提案通常涉及参数化量子电路 (PQC)，其参数可以进行优化以在整个量子模拟和机器学习中找到解决各种问题的解决方案。然而，训练 PQC 以解决实际问题仍然是一个重大的实际挑战，这主要是由于随机初始化的量子电路的优化景观中存在贫瘠高原现象。在这项工作中，我们引入了一种可扩展的程序，用于利用经典计算资源来确定 PQC 的任务特定初始化，我们表明这显著提高了 PQC 在各种问题上的可训练性和性能。对于特定的优化任务，该方法首先利用张量网络 (TN) 模拟来识别有希望的量子态，然后通过高性能分解过程将其转换为 PQC 的门参数。我们表明，这种特定于任务的初始化避免了贫瘠的高原，并有效地将经典资源的增加转化为训练量子电路的增强性能和速度。通过展示一种使用经典计算机来提升有限量子资源的方法，我们的方法说明了量子计算中量子和量子启发模型之间的这种协同作用的前景，并开辟了利用现代量子硬件的力量实现实际量子优势的新途径。
krylov-levenberg-marquardt算法用于结构化塔克张量分解
其中x是一个固定的高矩阵，而ϑ是新的向量参数。例如，我们可以促进对称或部分对称分解，例如a = b = c或a = b。在前一种情况下，我们可以定义ϑ = [vec（k）; vec（a）]。另一个示例是对某些或所有因素矩阵或核心张量k强制执行toeplitz结构。以这种方式，例如，有可能构建低级张量反卷积[31]，平行因子，具有线性脱位（Paralind）[33] [33]或具有线性约束（Candelinc）的典型分解[34]。在[10]和Tensorlab中使用了类似的技术。有很多可能性，并且它们在矩阵X上都不同。请注意，以某些核心张量元件固定至零的模型是本小节中考虑的线性转换的一种特殊情况。