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海森堡不确定性原理中的复杂性考虑
这项工作通过结合量子复杂性（包括潜在的非线性效应）对海森堡不确定性原理 (HUP) 进行了修改。我们的理论框架扩展了传统的 HUP，以考虑量子态的复杂性，从而提供了对测量精度的更细致的理解。通过在不确定关系中添加复杂性项，我们探索了非线性修改，例如多项式、指数和对数函数。严格的数学推导证明了修改后的原理与经典量子力学和量子信息理论的一致性。我们研究了这种修改后的 HUP 对量子力学各个方面的影响，包括量子计量、量子算法、量子误差校正和量子混沌。此外，我们提出了实验方案来测试修改后的 HUP 的有效性，评估它们与当前和近期量子技术的可行性。这项工作强调了量子复杂性在量子力学中的重要性，并为量子系统中的复杂性、纠缠和不确定性之间的相互作用提供了精致的视角。修改后的 HUP 有可能促进量子物理、信息论和复杂性理论交叉学科的研究，对量子技术的发展和量子到经典转变的理解具有重要意义。关键词
复杂性、可靠性和设计 - IIASA PURE
人类工程学家和人因工程师传统上通过用设计不良的人机界面来“解释”机器操作员的错误来解决“错误”问题。他们主要关注重新设计这个界面以提高系统的可靠性。这是可以理解的，也是可取的，但它往往会掩盖一个关键事实：即使有了设计最好的人机界面，人为错误的概率在实践中也不能降低到零，当然，除非将有用输出率也降低到零。人类天生容易犯错的根本原因之一是无法保持永久的集中注意力状态。潜意识的、自主的过程对于有机体的运作是必不可少的。心脏和肺部操作只是两个例子。四肢必须不时移动或抽搐，否则就会抽筋。眼睛必须偶尔眨一下以保持外部润滑，必须抓痒，必须清嗓子，等等。这些生物物理功能有时会干扰有意识的心理活动，导致注意力不集中。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
复杂性、可靠性和设计 - IIASA PURE
人类工程学家和人因工程师传统上通过用设计不良的人机界面来“解释”机器操作员的错误来解决“错误”问题。他们主要关注重新设计这个界面以提高系统的可靠性。这是可以理解的，也是可取的，但它往往会掩盖一个关键事实：即使有了设计最好的人机界面，人为错误的概率在实践中也不能降低到零，当然，除非将有用输出率也降低到零。人类天生容易犯错的根本原因之一是无法保持永久的集中注意力状态。潜意识的、自主的过程对于有机体的运作是必不可少的。心脏和肺部操作只是两个例子。四肢必须不时移动或抽搐，否则就会抽筋。眼睛必须偶尔眨一下以保持外部润滑，必须抓痒，必须清嗓子，等等。这些生物物理功能有时会干扰有意识的心理活动，导致注意力不集中。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
与时间和空间复杂性有关的分配
1.1。定义算法复杂性并解释其在计算机科学中的意义。1.2。通过示例区分时间和空间复杂性。1.3。提供了一个现实世界的示例，其中时间复杂性比空间复杂性更为重要，反之亦然。
Han，W.，Huang，Y.，Hughes，M。和Zhang，M。（2021），“信任与不信任供应链协作之间的权衡”，工业营销M
摘要目的：研究供应链网络中协作的复杂性，特别是水平合作（例如国际合资企业）对垂直合作（例如供应商 - 制造商合作关系）的影响。设计/方法论/方法：在中国汽车行业的背景下，介绍了供应链网络中的四次水平合作和五次垂直合作，其中包括四个水平合作和五次垂直合作。访谈的数据解释是由关键的协作活动和协作行为构成的。发现：分析突出了不同类型的协作及其互动下的各种协作行为。协作的复杂性在一系列维度上得到了揭示，包括文化多样性，驱动因素/促进者，竞争/协作优势和所有人的参与。协作随着供应链的结构的变化而演变；关键是要欣赏合作，竞争和文化冲突的存在并管理权衡。研究局限性/含义：为未来的研究提供了机会窗口，以调查供应链协作在更广泛的工业或地理环境中的复杂性，包括统计验证和比较分析。实践含义：促进供应链协作的一致观点促进了从业人员（例如国际供应链经理），在此期间，合作活动应与随着协作的发展可能会改变的动机和业务关系类型一致。独创性/价值：一项罕见的实证研究捕获了供应链协作的复杂性，包括不同形式之间的相互作用。一种动态的协作方法认识到不断变化的过程，不同的合作行为以及伴侣的特征，这些过程在文献中尚未充分反映。关键词：协作的复杂性，供应商 - 制造商关系，国际合资企业，中国汽车行业
JHEP01（2025）064
到目前为止，有关全息复杂性的文献几乎完全集中在（dÞ1） - 维抗 - de Sitter时空的背景下，而不是字符串或M理论中的全部高维仪表/重力二元性。我们提供了一个框架来研究全二元性中全息复杂性，从而解释了较高维理论中复杂性功能与抗抗清时空中的复杂性功能的关系，并且当复杂性功能可以普遍应用于衡量/重力二元性时，而不是特定的双对。我们还表明，仪表不变性以10维超级强度动作为关键示例来限制复杂性函数的边界项。最后，我们提出了按照这些考虑因素的新的通用复杂性函数，包括修订的规格不变的动作复杂性。
中微子振荡中的量子扩散复杂性
通过3×3单位矩阵形成三个质量特征（这是传播特征）的三种风味状态（弱相互作用的特征性，在实验室中可检测到的弱相互作用，在实验室中可检测到）。中微子振荡仅在三个相应的质量m 1，m 2和m 3时发生。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。