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卢卡·芬尼特（Luca Finnite）
- 细胞生物学技术（动态质量重新分布，Flex Station II，BRET钙动员测定法）。- DSRNA的合成用于RNA干扰和基因静音 - 质粒载体的构造，克隆过程以及在细菌和细胞系中重新组合的蛋白质的表达。•生物分子和细胞科学硕士学位（LM6）Ferrara大学，于2014年7月16日获得。参加国会和研讨会•2018年（7月）欧洲昆虫学大会（ECE 2018） - 那不勒斯（意大利）。贡献了三张海报：“斑点果蝇（果蝇果蝇）的章鱼胺/泰兰受体受体的克隆，分子表征和组织表达。” “开采基因在lobesia botrana（Denis和Schiffermüller）的脱氧基因抗性中的挖掘基因通过从头转录组组装和差异表达分析进行的。” “梨psylla cacopsylla pyri的垫子行为和双模式通信。” •2019年（7月）国际分子昆虫科学专题讨论会 - 西班牙（西班牙）。用两张海报做出的贡献：“山地植物可以调节苏木果果蝇（DSTAR1）中的1型酪氨酸受体：新型生物农药的分子和药理方面。” “来自棕色的臭臭虫Halyomorfha Halys的1型酪氨酸受体（TAR1）：表征生物农药的新靶标。” •2019年（12月）欧洲博士网络“昆虫科学”，X年度会议 - 热那亚（意大利）。贡献“登革热载体中的章鱼和泰氨带受体，埃及埃及”的贡献。 •2022年（11月）美国昆虫学学会 - 温哥华（加拿大）。prothuto con una thra raale orale：“植物性昆虫卤素形halys的1型酪胺受体（TAR1）的分子表征和药理特征。” •2022（6月）昆虫生物技术会议 - 加拿大湖上的尼亚加拉。contruto con una restrazione orale：“泰拉米蛋白能信号通路参与调节chagas疾病矢量rohodnius prolixus中的卵产量”，监督di Studenti di Studenti di 8 tesi da corlelatore：
黑洞信息之谜与量子德菲内蒂定理
摘要：黑洞信息之谜源于广义相对论与量子理论对黑洞辐射性质的结论存在差异。根据霍金最初的论证，辐射是热的，因此其熵会随着黑洞的蒸发而单调增加。相反，由于量子理论中时间演化的可逆性，辐射熵应该在一定时间后开始减小，正如佩奇曲线所预测的那样。基于复制技巧的新计算证实了这种减小，并揭示了其几何起源：复制品之间形成的时空虫洞。在这里，我们从量子信息论的角度分析了这些结论与霍金最初结论之间的差异，特别是使用了量子德菲内蒂定理。该定理意味着存在额外的信息 W，它既不是黑洞的一部分，也不是辐射的一部分，而是起着参考的作用。通过复制技巧获得的熵可以被识别为以参考 W 为条件的辐射的熵 S ( R | W )，而霍金的原始结果对应于非条件熵 S ( R )。熵 S ( R | W ) 在数学上是集合平均值，在对 N 个独立准备的黑洞进行实验时，它获得了操作意义：对于较大的 N ，它等于它们联合辐射的归一化熵 S ( R 1 · · · RN ) / N 。这个熵和 S ( R ) 之间的差异意味着黑洞是相关的。因此，复制虫洞可以被解释为这种相关性的几何表示。我们的结果还表明广泛使用的随机幺正模型可以扩展到多黑洞，我们通过非平凡检验支持了这一点。
Curriculum Vitae - Siyuan Guo
2024年7月，剑桥埃利斯·夏季学校的讲师概率机器学习，英国邀请了关于因果关系的谈论和do finetti：桥接因果关系和概率模型，用于为研究生，研究人员和专业人士提供杰出课程。[幻灯片] 2024年5月，俄勒冈州立大学的来宾讲师，因果推理和AI课程，邀请了有关因果关系的谈话，又是finetti＆do finetti：可交换数据中的因果关系，以提供为研究生提供的课程。2023年4月，德国马克斯·普朗克智能系统学院的因果代表性演讲者贡献了发言人，他为超越I.I.D.的转变做出了贡献。：因果关系finetti和OOV概括
不考虑 IID 假设的量子态学习特性
我们开发了一个框架，用于学习量子态的特性，超越了独立同分布 (iid) 输入状态的假设。我们证明，给定任何学习问题（在合理的假设下），为 iid 输入状态设计的算法可以适应处理任何性质的输入状态，尽管代价是训练数据大小（又称样本复杂度）的多项式增加。重要的是，如果所讨论的学习算法只需要非自适应的单拷贝测量，那么样本复杂度的这种多项式增加可以显着改善为多对数。除其他应用外，这使我们能够将经典阴影框架推广到非 iid 设置，同时仅导致样本效率的相对较小的损失。我们利用置换不变性和随机单拷贝测量来推导出一个新的量子德菲内蒂定理，该定理主要解决测量结果统计问题，反过来，在希尔伯特空间维度上具有更有利的扩展性。
Reznick 的 Positivstellensatz 的改进及其在量子信息论中的应用
在解决希尔伯特第 17 个问题时，阿廷证明了任何多变量正定多项式都可以写成两个平方和的商。后来，雷兹尼克证明了阿廷结果中的分母总是可以选择为变量平方范数的 N 次方，并给出了 N 的明确界限。通过使用量子信息论中的概念（例如部分迹、最佳克隆映射和 Chiribella 的恒等式），我们给出了该结果的实数和复数版本的更简单的证明和微小的改进。此外，我们讨论了使用高斯积分构造希尔伯特恒等式，并回顾了构造复球面设计的基本方法。最后，我们应用我们的结果为实数和复数设置中的指数量子德芬内蒂定理提供了改进的界限。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
约瑟夫·M·雷内斯
正在进行的博士学位 Christophe Piveteau 2021 硕士 Christian Bertoni，统计力学中的信息论和重正化 2020 硕士 Paula Belzig（与科隆的 D. Gross 合作），研究稳定器 de Finetti 定理 - 在量子信息处理中的应用 2019 硕士 Dina Abdelhadi，使用部分平滑熵的量子协议界限 2019 硕士 Sami Boulebnane（与 MP Woods 合作），量子时钟和非拆除测量 2018 博士 David Sutter（与 R. Renner 合作），近似量子马尔可夫链 2018 硕士 Luca Petrovi´c，表面码矩形形状的效率 2016 硕士 Álvaro Piedrafita，基于互补性的通道自适应解码策略 2016 硕士 Raban Iten（与 D. Sutter 合作），不同量子 Renyi 之间的关系发散 2016 硕士 Axel Dahlberg，量子纠错码 2015 博士 Felipe Lacerda（巴西利亚大学访问学生），容错量子计算的经典泄漏恢复能力 2015 硕士 Stefan Huber（与 VB Scholz 合作），位置和动量的操作驱动不确定性关系 2014 硕士 Dominik Waldburger（与 D. Sutter 合作），量子极化码 2012 硕士 David Sutter（与 F. Dupuis 合作），仅使用极化码实现任何 DMC 的容量
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：