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减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
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这是一款出色的电梯，带有昏暗的Solem照明。它有一个方形的栗色地毯，脚下有适量的堆。它有黄铜的饰物和精美的桃花心木墙，地板选择杆看起来像一个优雅的大篷车的油门。当您拉动该杠杆并选择目的地时，电梯轻轻叹了口气，一次将您的缝线滑到屋顶或向下朝墙壁上滑行。即使是用最稳定的孩子的手也无法卸下钥匙，但是可以单击右侧的钥匙，通常是右侧的，通常是平稳的电梯运行。但是，如果您单击左侧的钥匙，电梯就会静出下来的动作，并立即停止，而没有任何磨削或警报。关于电梯的一切都表示古老的
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
根据停电持续时间的概率确定大学建筑的燃料电池-电池备用系统的规模
氢是一种光明的能源载体，对于脱碳和应对气候变化至关重要。这种能源发展涉及多个领域，包括电力备用系统，以便在停电期间为优先设施负载供电。由于建筑物现在集成了复杂的自动化、家庭自动化和安全系统，能源备用系统引起了人们的兴趣。基于氢的备用系统可以在多日停电的情况下供电；但是，备用系统的大小应适当，以确保基本负载的生存和低成本。从这个意义上讲，这项工作提出了一种使用停电历史的低压 (LV) 建筑燃料电池 (FC) 备用系统的尺寸。历史数据允许拟合概率函数以确定负载的适当生存。建议的尺寸应用于带有光伏发电系统的大学建筑作为案例研究。结果表明，在通常的 330 分钟停电情况下，安装的 FC 电池备用系统的尺寸比仅使用电池的系统便宜 7.6%。如果发生异常的 48 小时停电情况，则可节省 59.3%。它确保在停电期间有 99% 的概率供应基本负载。它证明了 FC 备用系统在应对长时间停电和集成电池以支持突然的负载变化方面的相关性。这项研究的重点是使用实际停电的历史数据来定义具有总服务概率的基本负载的生存。它还可以确定非优先负载的充分生存。所提出的尺寸适用于其他建筑物，并可以量化备用系统的可靠性，以增强电气系统的弹性。
在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
基于信号概率的多数表决架构设计探索，用于空间应用中的 TMR 策略优化
摘要 – 硬件冗余是一种众所周知的容错技术，用于安全和任务关键型系统。然而，这种技术的强化效率依赖于多数表决电路的稳健性。本摘要提供了用于辐射环境（例如太空任务）的多数表决架构的设计探索。提出了一种基于信号概率的特定应用单事件瞬态 (SET) 特性，以优化三模冗余 (TMR) 块插入方法。结果表明，复杂门架构的 SET 横截面表现出较低的输入依赖性，而对于基于 NOR/NAND 的架构，由于逻辑掩蔽效应，观察到更高的依赖性。此外，与其他架构不同，NAND 表决器显示，随着信号概率的增加，SET 率会降低。考虑到信号概率 p = 0.1、p = 0.5 和 p = 0.9，两个分析轨道的最佳设计分别是 NOR、CMOS1 和 NAND 表决器。
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。