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每个分解系统都是正交的
麦考瑞大学 · › ... dodi。H. A. Jado dodo。R 意味着 3！&;d → do: X³ __ x 2 使得 d₁ t = ada: did,d, do。& do a。= سج。1. : dod₁ = dodo。因此我们有交换性。
IBM Qiskit 上的 RSA 质因数分解
近年来量子计算的发展对 RSA 公钥密码系统构成了严重威胁。RSA 密码系统的安全性从根本上依赖于数论问题的计算难度：素数分解（整数因式分解）。Shor 的量子因式分解算法理论上可以在多项式时间内解答计算问题。本文使用 IBM Qiskit 对 Shor 的 RSA 素数分解量子因式分解算法进行了实验和演示。根据用户时间和成功概率评估了量子程序的性能。结果表明，RSA 公钥中更重要的公共模数 N 提高了因式分解的计算难度，需要更多的量子位才能解决。进一步增强 Shor 的 oracle 函数的实现对于提高成功概率和减少所需的尝试次数至关重要。
分解方法的稀疏时空脑 -
摘要 - 准确的技术在解决大量数据的各种问题方面具有无限的作用。但是，这些技术尚未显示出处理脑信号的脑部计算机界面（BCIS）的竞争性能。基本上，脑信号很难大量收集，特别是在自发的BCI中，信息量将很少。此外，我们猜想任务之间的高空间和时间相似性增加了预测的困难。我们将这个问题定义为稀疏条件。为解决此问题，引入了分解方法，以允许该模型从潜在空间中获得不同的表示。为此，我们提出了两个特征提取器：通过对抗性学习作为发电机的对抗性学习进行训练；特定于类的模块利用分类产生的损失函数，以便使用传统方法提取功能。为了最大程度地减少班级和类别特征共享的潜在空间，该模型是在正交约束下训练的。因此，将脑电图分解为两个独立的潜在空间。评估是在单臂运动图像数据集上进行的。从结果中，我们证明了分解脑电图信号允许模型在稀疏条件下提取富裕和决定性的特征。
QCD 因式分解和量子力学 - NSF-PAR
夸克-胶子部分子模型是大多数散射实验研究强子组成夸克和胶子结构的概念基础。部分子模型的依据来自微扰 QCD (pQCD)，特别是 QCD 因式分解定理。基本的部分子图像——例如，参见 Feynman 在参考文献 [1] 中对它的原始表述——本质上是强子成分之间散射的半经典图像，其中特定的明确事件在特定的时空范围内以特定的顺序发生。事实上，退相干是通常所教的部分子模型的主要成分之一 [2]。本文旨在强调 QCD 因式分解推导的目标通常与通常被认为是量子信息论和量子力学解释领域的主题重叠 [3]。首先，以图片的形式回顾一下深非弹性散射 (DIS) 的部分子模型的基本描述，这很有用。它经历了图 1 所示的阶段。首先，电子和质子以高速在质心框架中相互接近（图 1-A）。质子被认为是一簇小成分。
个性化机器学习 - 矩阵分解
- 等级（a）=等级（A⊤）。- WLOG，如果m≥n，矩阵A当等级（a）= n时被视为全等级。在这种情况下，n也是最大可能的等级。- 对于矩阵，其中m = n，仅当a是完整的等级时，存在逆A -1。- 如果矩阵没有完整的排名，则据说矩阵的排名低（或排名不足）。
双曲矩阵分解可提高药物预测
过去，计算系统生物学的研究更多地侧重于高级统计和数值优化技术的开发和应用，而较少关注对生物空间几何形状的理解。通过将生物实体表示为低维欧几里得空间中的点，最先进的药物-靶标相互作用 (DTI) 预测方法隐含地假设生物空间具有平坦的几何形状。相比之下，最近的理论研究表明，生物系统表现出具有高度聚类性的树状拓扑结构。因此，将生物系统嵌入平坦空间会导致生物对象之间距离的扭曲。在这里，我们提出了一种用于药物-靶标相互作用预测的新型矩阵分解方法，该方法使用双曲空间作为潜在生物空间。与经典的欧几里得方法相比，双曲矩阵分解表现出卓越的准确性，同时将嵌入维度降低了一个数量级。我们认为这是双曲几何支撑大型生物网络的额外证据。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
使用非负矩阵分解对婴儿大脑进行分割
1 计算机科学系，计算机与信息科学学院，诺拉宾特阿卜杜勒拉赫曼公主大学，利雅得 11671，沙特阿拉伯；nosalghamdi@pnu.edu.sa 2 科技创新学院，扎耶德大学，迪拜 19282，阿拉伯联合酋长国；fatma.taher@zu.ac.ae 3 路易斯维尔大学生物工程系，路易斯维尔，肯塔基州 40292，美国；hekand01@louisville.edu (HK)；a.sharafeldeen@louisville.edu (AS)；aaelna02@louisville.edu (AE)；ahmed.soliman@louisville.edu (AS)；y.elnakieb@louisville.edu (YE)； ahmahm01@louisville.edu (AM) 4 信息技术系，计算机与信息学学院，曼苏拉大学，曼苏拉 35516，埃及 5 电气、计算机与生物医学工程系，阿布扎比大学，阿布扎比 59911，阿拉伯联合酋长国；mohammed.ghazal@adu.ac.ae * 通信地址：aselba01@louisville.edu † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
机器：机器学习模型和工具
NMF包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 .fcnnls。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5高级-NMF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6汇总。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 aheatmap。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7算法，NMFLIST方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12算法-NMF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17巴斯科人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22底座。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23个吻。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 canfit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26比较nmf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27连接性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30共识，NMFITX1方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32共识，nmffitxn方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32共识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 Cophcor。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。33 Cophcor。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34偏差。 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多代理增强学习中的投影 - 最佳单调值函数分解
价值函数分解已成为在培训和分散执行范式下进行合作多代理增强学习的普遍方法。这些算法中的许多算法通过使用代理实用程序的单调混合函数来分配最佳的关节作用功能，以确保分散决策的关节和局部选择之间的相干性。尽管如此，利用单调混合函数也会引起表示局限性，并且在单调函数类别上找到无约束的混合函数的最佳投影仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了QPRO，该QPRO对价值函数分解的最佳投影问题置于遗憾的是对不同过渡的投影权重的最小化。可以使用Lagrangian乘数方法放松和解决此优化问题，以遵守封闭形式的最佳投影权重，在该方法中，我们通过最大程度地减少预期收益的遗憾政策，从而缩小最佳和受限单调混合功能之间的差距，从而增强单调值函数分支。我们的实验证明了我们方法的有效性，表明在具有非单调价值函数的环境中的性能提高了。