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![arXiv:2209.04143v2 [nucl-th] 2022 年 9 月 12 日](/simg/6\653644be7e669177b55a8119a6fdc796f8d5cb6d.webp)
arXiv:2209.04143v2 [nucl-th] 2022 年 9 月 12 日
利用重夸克可观测量来探测相对论重离子碰撞中产生的违背纵向增强不变性的初始能量密度分布。利用改进的朗之万模型和（3+1）维粘性流体动力学模型，我们研究了 RHIC 能量下重介子及其衰变电子的核修正因子（RAA）、定向流（v1）和椭圆流（v2）系数。我们发现，核物质在反应平面的逆时针倾斜会导致在后向（前向）快速度区出现正（负）重味v1，其大小随着重夸克横向动量的增加而增加。不同角度区域之间重味RAA的差异也被提出作为表征介质分布不对称性的补充工具。我们的模型结果与 RHIC 目前可用的数据一致，并提供了可以通过未来测量进行检验的预测。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。
研究供应方选项，到 2035 年实现 100% 清洁电力
致谢作者谨感谢以下个人的贡献。 Madeline Geocaris、Al Hicks、Mike Meshek、Devonie Oleson 和 Andrea Wuorenmaa 提供编辑和其他通讯支持。 Doug Arent，Sam Baldwin，Jose Benitez，Michael Berube，Sam Bockenhauer，Lauren Boyd，Adria Brooks，Steve Capanna，Jaquelin Cochran，Joe Cresko，Joe Cresko，Paul Donohoo-vallett，Paul Donhoo-vallett，Janelle Eddins，Zach Eldedge，Jay Fitzerf fross，提供了有益的评论和评论。詹妮弗·加森（Jennifer Garson），帕特里克·吉尔曼（Patrick Gilman），托马斯·格林（Tomas Green），考特尼·格罗斯（Courtney Grosvenor），安娜·哈格斯特伦（Anna Hagstrom Ian Porro，Sean Porse，Amir Roth，Ian Rowe，Neha Rustagi，Nicole Ryan，Rob Sandoli，Avi Schultz，Ben Shrager，Carolyn Snyder，Paul Spitsen，Jason Tokey，Jason Tokey，Jeff Winick，Jeff Winick，Ryan Wiser，Ryan Wiser和Owen Zinaman Zinaman
2013 年 4 月 16 日 情报、新兴威胁小组委员会...
主席 Thornberry、排名成员 Langevin、小组委员会成员，感谢你们今天给我这个机会作证。我是国防高级研究计划局 (DARPA) 局长 Arati Prabhakar。去年夏天，在担任其他职务 19 年后，有三个主要因素吸引我重返 DARPA。首先，DARPA 对我们当前的国家安全和技术能力产生了巨大影响。其次，推动未来几年复杂世界中将成为国家安全基石的技术的挑战。第三，我很荣幸能够领导这个独特的机构，这里的人们每天都在积极地追求我们的重要使命。今天，我想向你们介绍 DARPA 的各个方面。我将讨论我们的目标和战略、具体投资领域以及总统 2014 财政年度 (FY) 要求中的预算。我们今天讨论的起点是美国的未来安全。我们都知道世界是复杂的，而且变化多端，会对我们的国家安全构成新的威胁。我们都知道，随着国防预算的调整，资源将受到限制。但尽管存在这些不确定性和压力，美国的安全能力仍必须保持首屈一指。新技术不断为我们的领导层创造更好的选择，为我们的国家带来更好的安全结果。今天，至关重要的是要了解
Vitae课程（2025年1月6日）
•W。Thompson等。“在二进制棕色矮人伴侣GL229 BA和BB的轨道上。”天文学期刊（接受），2025+。•S. Luu，Z。Xu，N。Surjanovic，M。Biron-Lattes，T。Campbell，A。Bouchard-cˆotˆe。“吉布斯采样速度比在GLM上的哈密顿蒙特卡洛更快吗？”国际人工智能与统计会议，2025年（接受）。•T。Campbell。 “贝叶斯核心质量的一般界限。”神经信息处理系统的进展，2024年（接受26％）。 •M. Biron-Lattes，T。Campbell，A。Bouchard-Cˆot´e。 “通过非可逆模拟回火自动仿真。”美国统计协会杂志（接受），2024年。 •N。Chen，T。Campbell。 “马尔可夫链蒙特卡洛。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。 •M。Biron-Lattes*，N。Surjanovic*，S。Syed，T。Campbell，A。Bouchard-Cˆot´e。 “ Automala：本地自适应大都会调整后的Langevin算法。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。 •G.C. Diluvi，B。Bloem-Reddy，T。Campbell。 “离散变量的混合变分流。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。 •S. Winter，T。Campbell，L。Lin，S。Srivastava，D。Dunson。 “贝叶斯计算中的新兴方向。”统计科学39（1），62-89，2024。 •Z. Xu，T。Campbell。•T。Campbell。“贝叶斯核心质量的一般界限。”神经信息处理系统的进展，2024年（接受26％）。•M. Biron-Lattes，T。Campbell，A。Bouchard-Cˆot´e。“通过非可逆模拟回火自动仿真。”美国统计协会杂志（接受），2024年。•N。Chen，T。Campbell。“马尔可夫链蒙特卡洛。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。•M。Biron-Lattes*，N。Surjanovic*，S。Syed，T。Campbell，A。Bouchard-Cˆot´e。“ Automala：本地自适应大都会调整后的Langevin算法。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。•G.C.Diluvi，B。Bloem-Reddy，T。Campbell。“离散变量的混合变分流。”国际人工智能与统计会议，2024年（27％接受）。•S. Winter，T。Campbell，L。Lin，S。Srivastava，D。Dunson。“贝叶斯计算中的新兴方向。”统计科学39（1），62-89，2024。•Z. Xu，T。Campbell。“拥抱混乱：分析和诊断变异流中数值不稳定性。”神经信息处理系统的进步，2023年（接受26％）。
改进了...
基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。
物理报告自由能原理变得更简单但是......
本文简要描述了自由能原理，从用朗之万方程表述随机动力系统开始，到可以解读为感知物理学的贝叶斯力学结束。它使用统计物理学的标准结果排练了关键步骤。这些步骤包括 (i) 基于从稀疏耦合动力学继承的条件独立性建立特定的状态划分，(ii) 用贝叶斯推理解开这种划分的含义，以及 (iii) 用最小作用变分原理描述特定状态的路径。从目的论上讲，自由能原理从最优贝叶斯设计和决策的角度提供了自组织的规范性解释，即最大化边际似然或贝叶斯模型证据。总之，从用随机动力系统描述世界开始，我们最终得到自组织作为可以解释为不证自明的感知行为的描述；即自组装、自创生或主动推理。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
通过行动扩散的视觉运动策略学习
摘要本文介绍了扩散策略，这是一种通过将机器人的视觉运动策略表示为有条件的降级扩散过程来生成机器人行为的新方法。我们从4种不同的机器人操纵基准的15个不同任务进行基准扩散策略，发现它始终优于现有的最新机器人学习方法，平均提高46.9％。扩散策略学习了动作分布得分函数的梯度，并通过一系列随机Langevin动力学步骤在推断过程中对此梯度字段进行了迭代优化。我们发现，用于机器人策略的扩散配方会产生强大的优势，包括优雅地处理多模式作用分布，适合高维操作空间以及表现出令人印象深刻的训练稳定性。为了充分解锁在物理机器人上进行视觉运动策略学习的扩散模型的潜力，本文提供了一组关键的技术贡献，包括结合后退的地平线控制，视觉调节和时间序列扩散变压器。我们希望这项工作将有助于激励新一代的政策学习技术，这些技术能够利用扩散模型的强大生成建模能力。代码，数据和培训详细信息可用forfusion-policy.cs.columbia.edu
3。量子统计物理
3量子相变1 3.1量子 - 经典连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 3.1.1经典的量子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 3.1.2量子到古典。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2路径积分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.2.1 Langevin方程的Wiener Construction。。。。。。。。。16 3.2.2 Feynman Path积分结构。。。。。。。。。。。。。。。18 3.2.3 Wick的旋转。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.4基态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2.5经典限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.6量子校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.7谐波振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.8隧道和激体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.2.9还原系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.3相关性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.3.1期望值和相关性。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.3.2线性响应和kubo公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 3.3.3线性响应和onsager关系。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.3.4因果关系和Kramers-Kronig。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 38 3.3.5 KMS关系。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。37 3.3.4因果关系和Kramers-Kronig。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 3.3.5 KMS关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 3.3.6流动性散文定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 3.4量子相变。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 3.4.1量子链链。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.4.2二元性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 3.4.3 Jordan-Wigner转换。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 3.4.4 Bogoliubov变换。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 50 3.附录。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53 3.A.1自旋1/2。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53 3.A.2 Pauli矩阵。48 3.4.3 Jordan-Wigner转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 3.4.4 Bogoliubov变换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 3.附录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 3.A.1自旋1/2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 3.A.2 Pauli矩阵。53 3.A.2 Pauli矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.A.3矩阵元素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 3.A.4固定相近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。