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从控制角度看量子计算
量子计算是利用遵循量子力学定律的系统来存储和处理信息的科学[1]。量子力学在微小尺度上描述自然，其行为与我们的日常经验截然不同。在原子尺度上，系统表现出违反直觉的效应，如纠缠（一种强耦合形式）或固有的、无法解决的不确定性[2]。理查德·费曼在 20 世纪 80 年代首次提出，可以利用这些效应来以优于经典计算的方式执行计算[3]。量子计算机诞生后不久，人们就开发出了一些算法，它们可以比任何已知的经典算法更快地解决某些问题。例如，Grover 算法 [4] 可用于解决 N 元素上的非结构化搜索问题，复杂度仅为 O ( √
情感评估过程的算法价值
Schiller等。（2024）将算法定义为“用于特定目标或解决特定计算问题的单词，方程式或代码中的步骤序列”（第8页）。在许多认知过程中，诸如感知，注意力，学习，记忆和动作准备的许多认知过程中，对这种gorithm的搜索对认知科学至关重要。根据David Marr的分析水平，可以将计算分析定义为逻辑练习，旨在确定在特定输入给定特定输入的情况下，需要哪些处理子系统来产生特定的输出。尽管情绪的计算分析是相对较新的（参见Sander和Koenig，2002年），但情感科学的有希望的计算进步正在增加，以至于某些情感的功能结构是通过计算，
![arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\ff712c48a65f819ca01a3257ff29e3fc2b268c09.webp)
arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日
在本文中，我们研究了具有基于一般模型的函数近似值的均值控制（MFC）和均值野外游戏（MFC）和均值野外游戏（MFC）的基本统计效率。我们引入了一个称为基于均值模型的Eluder Dimension（MF-MBED）的新概念，该概念构成了均值模型类的固有复杂性。我们表明，富裕的平均RL问题家族表现出低MF膜。此外，我们提出了基于最大似然估计的al-gorithms，它可以返回MFC或MFG的ε-纳什平衡势。总体样品复合物仅取决于多项式膜，该MF膜可能比州行动空间的大小低得多。与先前的作品相比，我们的结果只需要刻薄的假设，包括可靠性和Lipschitz的连续性。
利用方差估计进行量子特征选择
摘要：量子计算有望实现比经典计算更快的速度，这引发了人们对探索用于数据分析问题的新型量子算法的兴趣。特征选择是一种从数据集中选择最相关特征的技术，是数据分析中的关键步骤。通过文献中提出的几种量子特征选择技术，本研究展示了量子算法在增强特征选择和其他利用方差的任务方面的潜力。本研究提出了一种用于估计一组真实数据的方差的新型量子算法。重要的是，在状态准备之后，该算法的复杂度在宽度和深度上都表现出对数特性。量子算法通过设计混合量子特征选择 (HQFS) 算法应用于特征选择问题。这项工作展示了 HQFS 的实现，并在两个合成数据集和一个真实数据集上对其进行了评估。
策略使用和数学成绩 - ERIC
使用标准算法的学生能够更好地掌握相关的数学概念，并在数学能力测试中表现得比使用标准算法的学生更好（Carpenter 等人，1998；Kamii 和 Dominic，1998）。Cobb 和 Wheatley（1988）报告说，许多正确地按照程序执行标准算法的学生并不理解这些程序的原因或底层概念。尽管如此，许多学生在二年级时仍会继续学习标准的加减算法（Sahin，2015）。一些研究人员声称，学生用于解决数学问题的策略会受到他们学习数学的课堂环境的影响（Cobb 等人，1992；Torbeyns 等人，2009；Yackel 和 Cobb，1996）。接受注重应用某一特定策略的数学教学的学生可能会使用这种策略来解决数学任务。
台式：基准测试多代理增强学习
多机构增强学习（MARL）的领域目前正面临生产性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用了尖端的加固学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是创建的第一个MARL培训库，目的是在不同的al-gorithm，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能并维护最先进的实现，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行复杂的基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流程。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以对各种复杂的混合量子模拟应用程序进行编程。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制由我们的设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流程。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。索引术语 — 量子计算、量子编程、编程语言
高中生的综合性学习
越南2018年的通识教育计划强调个性化学习和技术在教学中的应用。本研究提出了一个定制的学习系统集成人工智能（AI），以优化高中生的学习体验。该系统是根据客户服务器模型（包括LMS，AI引擎和学习数据库）设计的。研究方法着重于开发机器学习al-gorithms，正是K-Nearthears（KNN）算法，以预测学习成果，应用适应性学习以建议适当的结合，并将AI聊天机器人整合为支持学生。此外，该系统还采用面部识别来参加并监控学习行为。研究结果表明，该系统可以帮助学生拥有灵活的学习路径，增加互动，并支持教师更有效地监视学习进步。该模型可以扩展到其他层次的教育，并有助于促进教育中的数字化转型。
使用Chebyshev插值提高了Trotter模拟的精度
量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是，当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时，应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中，我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小，类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析，用于估计特征值和随时间推动的期望值，并证明在误差中达到了heisenberg的限制，以达到多种类因素。我们的工作表明，仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务，可以实现接近最先进模拟的精度。