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量子不变性
摘要：量子不变性是指任何量子相干态与相应的测量结果统计集合之间的关系。讨论了“测量”的充分概括，以涉及由于基本普朗克常数而导致的任何量子相干态与其在测量后作为统计集合的统计表示之间的差异。集合论推论是对选择公理的奇特不变性：任何相干态都排除任何良序，因此也排除了选择公理。它应该等同于测量后的良序集，因此需要选择公理。量子不变性是量子信息的基础，并将其揭示为无序量子“多”（即相干态）与良序“许多”测量结果（即统计集合）之间的关系。它开辟了一个新视野，其中所有物理过程和现象都可以解释为量子计算，实现量子信息的相关操作和算法。所有纠缠现象都可以用量子信息来描述。量子不变性阐明了广义相对论和量子力学之间的联系，从而阐明了量子引力问题。
2.3时间再现不变性
我们已经看到，在经典的机械系统，与之打交道的标准技术中，如何在限制中出现约束，以及在预叠式歧管方面的强大几何重新重新制定。但是存在特定类别的受约束系统，可以理解为从根本上截然不同。这些是动态约束的系统，具有货物范围的典范哈密顿量和时间再现不变动作。动态约束的系统通常与通常的对称约束系统不同，因为它们的特征是时间表对称性。换句话说，牛顿力学的物理进化参数（“时间”）不再是绝对背景结构，现在被包括为动态变量Q i之一。更重要的是，表征动态约束系统轨迹的“进化”参数现在是量规，因为这些轨迹是由一级汉密尔顿约束生成的轨迹轨道。时间是参数轨迹的原因，从这个意义上讲，在动态约束系统中“时间为仪表”。一个主要的例子是重力。让我们从一个简单的说明性示例开始，该示例突出了上面介绍的Premplectectic配方的主要特征，并将这些方面推向了对于通常协变的系统特别有用的方面。然后，我们将继续进行讨论和时间再现不变系统的讨论和示例。为简单起见，我们将限制在具有单一类约束的系统中（如上2.2.2节中，参见图2）。
平衡与策略方法的不变性II
摘要策略方法（SM）在实践中可能存在严重的经济理论偏见。尽管许多研究都利用SM来检查对稀有或偏离平衡行为的反应，但通过直接启发（DE）无法实现，但它们忽略了这样一个事实，即SM和DE之间的战略等价性在货币回报游戏中持有，但实际上没有游戏参与者实际上玩的是，这是在利用方面的。我们报告三个结果。首先，当一个信息集在一个信息集上可能影响效用时，无法说明估计偏差可能会导致决策的显着差异。第二，这种偏见的大小可以取代，与其他测量的治疗效果相当。第三，针对显着性的小干预措施可以同样扩大这些差异，从而导致治疗效果在SM和DE之间显着差异，甚至在方向上逆转。这些发现强调需要重新考虑SM对经济研究的可靠性。
记忆巩固的终身发育不变性
a 心理学博士学院，ELTE 罗兰大学，H-1064 布达佩斯，匈牙利 b 心理学研究所，ELTE 罗兰大学，H-1064 布达佩斯，匈牙利 c 大脑、记忆和语言研究组，认知神经科学和心理学研究所，自然科学研究中心，H-1117 布达佩斯，匈牙利 d 克劳德伯纳德里昂第一大学，CNRS，INSERM，里昂神经科学研究中心 CRNL U1028 UMR5292，F-69500 布龙，法国 e 思维与学习中心，生命历程发展研究所，人文科学学院，教育、健康和人文科学学院，格林威治大学，旧皇家海军学院，SE10 9LS 伦敦，英国 * 联系方式：电子邮箱：dezso.nemeth@univ-lyon1.fr 1 DN和 KJ 共同担任高级作者。编辑：Jay Van Bavel
平衡与策略方法的不变性II
摘要策略方法（SM）在实践中可能存在严重的经济理论偏见。尽管许多研究都利用SM来检查对稀有或偏离平衡行为的反应，但通过直接启发（DE）无法实现，但它们忽略了这样一个事实，即SM和DE之间的战略等价性在货币回报游戏中持有，但实际上没有游戏参与者实际上玩的是，这是在利用方面的。我们报告三个结果。首先，当一个信息集在一个信息集上可能影响效用时，无法说明估计偏差可能会导致决策的显着差异。第二，这种偏见的大小可以取代，与其他测量的治疗效果相当。第三，针对显着性的小干预措施可以同样扩大这些差异，从而导致治疗效果在SM和DE之间显着差异，甚至在方向上逆转。这些发现强调需要重新考虑SM对经济研究的可靠性。
学校气候测量不变性-ERIC
Waasdorp，T。E.，Lindstrom Johnson，S.，Shukla，K。D.和Bradshaw，C。P.（2020）。测量学校气候：中学和高中生的不变性。儿童与学校，42（1），53-62。https://doi.org/10.1093/cs/cdz026https://doi.org/10.1093/cs/cdz026
平衡对策略方法I的不变性I：理论
策略方法（SM）是一种日益流行的估计偏好方式，包括要求参与者在所有信息集中指示他们的选择，而不仅仅是实际达到的信息。然后比较不同信息集中决策的差异。例如，要确定最后通atum游戏中低报价的效果，可以将设置的低信息信息的决策变化与高范围信息集的决策进行比较。SM的吸引力来自其简单性以及其在理论模型表明存在多种均衡时实际播放的均衡的潜力。sm还有可能规避在异质个体之间进行比较时估计偏好时出现的许多依据问题。sm是经济学研究中使用的直接但功能强大的工具，涉及要求参与者在所有可能的信息集中做出选择，而不是仅在所达到的信息集中进行选择。通过比较不同信息集的决定性变化，研究人员可以获得宝贵的见解。例如，在最后通atum游戏中，可以通过对比低和高的场景做出的决策来评估低报价的效果。SM的吸引力在于它的简单性和揭示理论模型表明多种可能性时所发挥的实际均衡的能力。此外，SM可以帮助克服内生性问题，这些问题在估计不同个体之间比较的偏好时出现。2020; Chen and Schonger 2023）。但是，SM具有其局限性，并且可以产生与使用直接启发（DE）集合的数据不同（Brandts and Charness 2000，2011;García-Pola等人。开放的问题是为什么以及在哪些条件下这些方法不是明确等效的。我们认为，当与SM一起玩的游戏的回报是与DE玩游戏的诱发终端节点的仿射转换时，这两个游戏在表面上是相当于的，而SM的游戏本质上与游戏的战略形式相吻合。由于这种情况可能无法满足，因此SM受到可能严重的经济理论偏见的约束。大量的经济理论使SM和DE的信息集差异。DE决策节点的信息集与SM中同一决策节点的信息集不同。虽然经常对超平衡动机的经济理论进行模范，但使用SM的研究人员隐含地将其隐含地假定。三个因素使平衡动机在SM背景下成为特别重要的问题。首先，SM通常依赖于不同信息集的许多决定。第二，SM中最常用的因变量通常高度相关。第三，这是SM的固有方面，即使在不同信息集中，即使它们不影响货币收益，范围均衡的决策也会影响决策的效用。这三个因素相互加强，因此，相对于DE，可以严重偏见治疗效应的SM。基于失望厌恶的动机（Gul，1991），意图（Battigalli等，2007； Fehr＆Schmidt，2000），自我形象（Bénabou＆Tirole，
临界混合电路中的共形不变性和量子非局域性
通过揭示不同电路深度各个子区域的纠缠熵和互信息的时空共形协方差，我们建立了 (1 + 1) 维混合量子电路中共形场论 (CFT) 在测量驱动纠缠转变时的出现。虽然演化是实时发生的，但电路的时空流形似乎承载着具有虚时间的欧几里得场论。在整篇论文中，我们通过在空间和/或时间边界注入物理量子位来研究具有几种不同边界条件的 Clifford 电路，所有这些都给出了底层“Clifford CFT”的一致特征。我们强调 (超) 通用结果，这些结果仅仅是共形不变性的结果，并不关键地依赖于 CFT 的精确性质。其中包括由于测量引起的量子非局域性而导致的无限纠缠速度和混合初始状态的临界净化动力学。
社会支持与血糖控制关系的性别不变性
糖尿病影响着美国超过 3400 万成年人 [ 1 ]，并且仍然是导致下肢截肢、终末期肾病、成人失明和死亡等疾病的重要原因 [ 1 , 2 ]。糖尿病是第七大致死原因，其中 2 型糖尿病 (T2DM) 占所有确诊病例的 90%–95% [ 1 , 2 ]。在 18 岁及以上的成年人中，超过 700 万人患有未确诊的糖尿病，根据空腹血糖或糖化血红蛋白 (HbA1c) 水平，约 35% 的人患有糖尿病前期 [ 1 ]。糖尿病诊断导致超过 700 万人次住院治疗和 1600 万人次急诊就诊，每年医疗保健的直接和间接费用估计超过 3270 亿美元 [ 1 ]。要控制血糖，需要采取全面的糖尿病管理方法，包括定期就诊以及充分的自我护理，如健康饮食、积极锻炼、遵照处方用药计划和监测血糖水平[3]。日常自我管理对于实现最佳疗效和预防糖尿病相关并发症至关重要[3-6]；然而，个人往往无法达到自我管理的目标[7]，常常缺乏已被证明有助于改善健康结果的针对特定疾病的支持[8,9]。社会支持——对某些个人或群体的接纳、关心、供给和帮助的感知，或对来自他人的实际支持的实现——已被证明会影响自我管理，从而改善生活行为、获得更好的临床疗效并减少社会心理症状[7,9-18]。在糖尿病中，社会支持被认为是自我管理的重要组成部分，有助于控制血糖、培养行为和技能以获得更健康的生活方式以及改善预后[7,10,18]。社会支持与诊断接受、情绪调整和减轻压力有关，当社会支持令人满意时，可以减轻糖尿病的痛苦和负担[10,14]。有证据表明，社会支持与糖尿病之间的关系存在不同的机制，这些机制通过知识和信息的交流以及资源获取方面的帮助来促进[6]；然而，不同类型和性别的社会支持对患者的影响差异仍不清楚。然而，先前的研究确实表明，社会支持的影响在男性和女性之间往往不同[17]。因此，本研究的目的是调查社会支持的哪些成分影响血糖控制，并评估这些成分与血糖控制之间的关系在男性和女性 2 型糖尿病患者之间是否存在差异。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。