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用量子计算机计算自旋相关性
这个免费平台使学生可以远程设计和测试实数量子电路。这些实验阐明了难以访问的量子机械系统的一般特征，并且是远程学习的理想选择。文献描述了IBM量子处理器进行的各种实验。除了量子计算算法外，5这些实验还包括贝尔不平等的测试和三个或更多纠缠量子的Mermin的不平等现象。6在本文中，我们描述了物理学家感兴趣的其他实验。尽管IBM量子位不是Spin-1/2粒子，但两者都是两态系统，因此相同的数学适用于两者。任何自旋方向都可以通过使用Bloch球体来表示。我们使用量子电路来建模两个和三个粒子的系统中自旋的相关性。我们演示了单线状态的旋转不变性，三胞胎状态的有趣属性以及三方状态的令人惊讶的特征。这些实验有助于对总自旋和自旋成分的可视化和概念理解。此外，学生在量子计算机的理论和实验使用方面获得了经验。
通过政策合并的机器人舰队学习
机器人舰队通过与环境互动而产生的大量异质流数据筒仓，远远超过可以轻松存储或传播的东西。同时，机器人团队应通过各种环境中的异质体验共同获得多样化的技能。我们如何在不传输或集中舰队规模数据的情况下启用此类车队级学习？在本文中，我们调查了从这种分布式异质数据集中的策略合并（POME）作为潜在解决方案。为了在车队环境中有效合并政策，我们提出了fleet -m erge，这是一个分离的学习的实例化，该实例化说明了用复发神经网络参数控制控制策略时会产生的置换不变性。我们表明，f leet -m erge巩固了在元世界环境中对50个任务进行培训的政策的行为，并且在测试时几乎所有培训任务的表现都很好。此外，我们引入了一种新型的机器人工具使用基准，即f leet -t ools，用于构图和接触良好的机器人操纵任务中的车队政策学习，以验证基准中的f leet -m erge的效率。1
![arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2b363a8d7f33a664b83f393f2ee89c4354e22001.webp)
arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日
古典机器学习的最新进展表明，用编码问题对称性的感应偏见创建模型可以大大提高性能。这些思想的进口，结合了量子理论和对称性的联系现有的丰富作品，这引起了几何量子机学习（GQML）的领域。在其经典对应物的成功之后，可以合理地期望GQML将在开发能够获得计算优势的问题的特定问题和量子意识模型中发挥关键作用。尽管GQML的主要思想的简单性 - 创建尊重数据对称性的体系结构，但其实际实现需要大量的小组表示理论知识。我们提出了量子学习光学的表示理论工具的简介，这是由涉及离散和连续群体的关键示例驱动的。这些示例是通过“通过“在小组代表”的行动下的标签不变性捕获的，通过有限而紧凑的谎言组代表理论的简短（但严格）的巡回演出，重新审查诸如Haar集成和扭动的层次，以及一些成功的策略，以示构成了一些成功的策略，从而概述了GQML对称性的正式捕获。
物理学理学硕士 - 课程结构和教学大纲
牛顿运动定律，牛顿力学的缺点。拉格朗日力学：约束、广义坐标、虚功原理、达朗贝尔原理、保守和非保守系统的拉格朗日运动方程、达朗贝尔原理的拉格朗日方程、拉格朗日公式的应用。汉密尔顿力学：广义动量和循环坐标、汉密尔顿原理和拉格朗日方程、汉密尔顿运动方程、汉密尔顿公式的应用、鲁斯公式。中心力：两体中心力问题、轨道微分方程、开普勒定律、维里定理、中心力场中的散射、卢瑟福散射。变分原理和最小作用原理。正则变换。泊松和拉格朗日括号、刘维尔定理、相空间动力学、稳定性分析。汉密尔顿-雅可比方程和向量子力学的过渡。耦合振子。刚体动力学。非惯性坐标系。对称性、不变性和诺特定理。狭义相对论和相对论力学基础。四矢量公式。电动力学协变公式基础。
亚洲护理研究div>
目的：本研究的目的是评估有关自报告工具的测量特性的研究。方法：此描述性综述包括有关测量特性的研究，这些研究在2016年至2020年9月的五年中在亚洲护理研究中报告。九个关键的测量特性：内容有效性，结构有效性，内部一致性，跨文化有效性/测量不变性，可靠性，测量误差，标准有效性，假设测试结构有效性和责任心。结果：最常用的测量特性是结构有效性和内部一致性。然而，需要严格分析和解释使用确定因素分析或项目响应理论/ RASCH分析的结构有效性。均未评估测量错误和响应能力。结论：建议护理研究人员使用更严格的方法来评估结构有效性和内部一致性以外的测量特性。©2020韩国护理科学学会。由Elsevier BV出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
提高量子误差校正的变异量子算法的速度
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序（QEC）程序的问题。通常，没有分析通用程序来获得编码和校正统一门，如果噪声未知并且必须重建噪声，问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法（VQA），并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减，因此很难训练。我们使用基于量子1（QW 1）的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面，QW 1缺少单一不变性属性，这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型，该模型已知确切的QEC解决方案，并且可以用作理论基准，我们进行了一系列数值测试，这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索，确实可以显着提高成功培训的可能性，并在使用恢复状态的情况下，以实现的态度来实现会议的方法。
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
可解释的手性感知的图形神经网络用于药物发现中的定量结构活动关系建模
在计算机辅助药物发现中，训练定量结构的实力关系模型，以预测化学结构的生物学活性。尽管媒体图神经网络最近成功地完成了这项任务，但重要的化学信息（例如分子手性）被忽略了。为了填补这一关键差距，我们提出了用于分子表示学习的分子内核图神经网络（MOLKGNN），其中具有SE（3） - /构象不变性，手性 - 意识和解释性。对于我们的molkgnn，我们首先设计了分子图卷积，以通过比较原子的相似性与学习分子核来捕获化学图案。此外，我们传播相似得分以捕获高阶化学模式。为了评估该方法，我们对跨越众多重要药物靶标的九个精心策划的数据集进行了全面的评估，这些数据集具有现实的高级失衡，并且证明了Molkgnn在计算机辅助药物发现中比其他图神经网络的优越性。的意思是，学识渊博的内核确定了与主要知识一致的模式，从而确认了这种方法的务实解释性。我们的代码和补充材料可在https://github.com/meilerlab/molkgnn上提供。
背景独立性和量子因果结构
量子力学与广义相对论的一个关键区别是它要求时空有一个固定的背景参照系。事实上，这似乎是统一这两个理论的主要概念障碍之一。此外，预计这两个理论的结合将产生“不确定的”因果结构。在本文中，我们提出了一种与背景无关的过程矩阵形式——一种允许不确定因果结构的量子力学形式——同时保留操作上明确定义的测量统计数据。我们通过强制形式中出现的概率——我们将其归因于离散时空点之间的测量结果——在时空点的变动下保持不变来实现这一点。我们发现：（a）我们仍然可以获得具有背景独立性的非平凡的、不确定的因果结构；（b）我们失去了在不同实验室中局部操作的概念，但可以通过将参考系编码到系统的物理状态中来恢复它；（c）置换不变性施加了令人惊讶的对称性约束，虽然形式上类似于超选择规则，但不能这样解释。