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基于Bellman的强化学习中的理论障碍
对此限制的潜在补救措施正在扩大算法利用的反馈。一种这样的方法是事后观察经验重播（她）（Andrychowicz等，2017）。她建立在Bellman方程式上以学习通用价值功能（Sutton等，2011; Schaul等，2015）。假设目标是达到某种目标状态，标准值函数仅根据其达到此目标的能力来估计状态的价值。相比之下，通用价值函数可预测任何其他状态的任何状态。她利用学习过程中遇到的状态来学习这种普遍的价值功能，利用富裕的反馈，而不是达到目标是否达到目标。考虑到这一点，文献中的几项作品应用于ATP（Aygéun等，2022； Trinh等，2024； Poesia等，2024）。
关于氧化铝 - 格拉烯界面的理论案例研究
神经形态计算模仿大脑的架构，以创建能量良好的设备。可重新发现的突触对于神经形态计算至关重要，这可以通过抵抗记忆（memristive）切换来实现。基于石墨烯的回忆录已显示出具有理想耐力的非挥发性多重电阻开关。通过第一个原理计算，我们研究了石墨烯与超薄氧化铝覆盖层接触的石墨烯的结构和电子特性，并证明了如何使用电荷掺杂来直接控制其界面共价，从而可逆地控制了在乙烯层中的电导率和分离性之间的切换。我们进一步表明，该提出的机制可以通过石墨烯的p型掺杂来稳定，例如，通过自然出现的缺陷，悬空键或缺陷工程的钝化。
AI和机器角色的理论框架...
3 Independent Researcher, Nigeria ⁴Indiana Wesleyan University, USA _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Fatai Adeshina Adelani Corresponding Author Email: fadelani@gmail.com Article Received: 10-01-24 Accepted: 02-03-24 Published: 22-03-24 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
理论化学：现代趋势的概述
“理论化学”的起源始于大约400年前，当时17世纪，约翰内斯·开普勒[1]推测了雪花对称性以及球形物体的紧密包装。十九世纪后期紧密填充结构的对称布置导致许多晶体学和固态无机化学理论。John Dalton [2]表示化合物作为圆形原子的聚集，Johann Josef Loschmidt [3]使用二维类似物根据圆圈创建了图。August Wilhelm von Hofmann被认为是第一个实质上是拓扑结构的物理分子模型。Joseph Le Bel [5]和Jacobus Henricus van't Hoff [6]引入了立体化学的概念，范诺夫（Van't Hoff）显示了代表碳三维特性的四面体分子。约翰·戴斯蒙德·伯纳尔（John Desmond Bernal）给出了[7]的第一个液体水模型。现在已经在洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratories）使用最强大的疯子计算机对液体进行了第一台计算机模拟以来，已有30多年的历史了。
零工经济视角下的理论辩论
非正规性是巴西劳动力市场的历史特征。其经济和社会重要性不容置疑。在本文中，考虑到零工经济和数字劳动力市场现象，我们认为“管理非正规经济”的过程正在进行中。据观察，大公司正在通过在线平台调解劳动关系，利用非正式工作。这种现象重组和扩大了非正规性，通过融合正规性（如控制、绩效评估和财务激励）和非正规性（由于自主性和与组织缺乏雇佣关系）的特征，创造了新的就业法规。在巴西，基于应用程序的工作大幅增长，这加强了理论和实证研究的必要性。
优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
“量子力学，理论最小值”的练习
𝜏 𝑧 |𝑢⟩= |𝑢⟩ 和 𝜏 𝑧 |𝑑⟩= −|𝑑⟩ 𝜏 𝑥 |𝑢⟩= |𝑑⟩ 和 𝜏 𝑥 |𝑑⟩= |𝑢⟩ 𝜏 𝑦 |𝑢⟩= 𝑖|𝑑⟩ 和 𝜏 𝑦 |𝑢⟩= −𝑖|𝑢⟩ 写出张量积状态的所有可能组合的方程 𝜎 𝑧 |𝑢𝑢⟩= |𝑢𝑢⟩ 等。练习 6.5 证明以下定理：当以下任何一个Alice 和 Bob 的自旋算子作用于乘积状态，结果仍然是乘积状态。证明在乘积状态下，𝜎̅ 或 𝜏̅ 的任何分量的期望值与在单个单自旋状态下的期望值相同。练习 6.6 假设 Charlie 已准备好单重态中的两个自旋。这一次，Bob 测量 𝜏 𝑦 ，Alice 测量 𝜎 𝑥 。𝜎 𝑥 𝜏 𝑦 的期望值是多少？这说明两次测量之间的相关性如何？
机器的比较理论与实证分析
随着近年来数据的爆炸式增长，机器学习已成为从大量数据中观察重要见解的最重要的方法之一。特别是，随着万维网上非结构化数据量的惊人增长，机器学习算法可以应用于众多领域，以解决与理解人类相关的各种问题。首先，本文介绍了机器学习领域、经典学习方法和机器学习算法。根据算法的逻辑、特点、弱点、优势和这些算法可用于的应用类型，对最先进的算法进行了理论比较研究。这项研究有望帮助那些刚开始从事这一领域的研究人员。关键词