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潜在的Schrödinger桥扩散模型...
本文旨在对当前分化模型进行全面的理论分析。我们利用潜在空间中的schr odinger桥的不同模型引入了一种新颖的生成学习方法，作为该领域中理论上的框架。我们的方法是从编码解码器架构的预训练开始，该数据源自可能与目标分布不同的分布，从而通过利用预先存在的大型模型来促进大型样本量的适应。随后，我们利用Schr odinger桥框架在潜在空间内开发了一个不同的使用模型。我们的理论分析涵盖了通过潜在的Schréodinger桥梁消化模型来建立学习分布的端到端错误分析。特别是我们控制生成的分布与目标分布之间的二阶Wasserstein距离。此外，我们获得的收敛速率是尖锐的，有效地减轻了维度的诅咒，从而对盛行的分歧模型提供了强大的理论支持。
Observing Schrödinger's Cat with Artificial Intelligence
我们对从Schrödinger的CAT量子状态收集的随机局部测量数据进行训练。我们证明，由于信息瓶颈而导致的语言模型中出现了经典现实：尽管我们的培训数据包含有关Schrödinger的CAT的完整量子信息，但弱语言模型只能学会从数据中捕获猫的经典现实。我们以量子系统的大小和经典智能代理的信息处理能力来确定量子经典边界，这表明更强的代理可以在量子系统周围的环境噪声中实现更大的量子性质。我们的方法为使用嘈杂的中间规模量子量子（NISQ）设备生成的大数据开辟了新的途径，以训练生成模型，以表示量子运算符的表示，这可能是我们迈出的最终目标，即创建人工智能量子物理学。
通过Schrödinger桥改善基于生成模型的展开
基于机器学习的展开已实现了无链接和高维差异横截面测量值。该研究领域已经出现了两种主要方法。一个基于判别模型和基于生成模型的模型。歧视模型的主要优点是，他们学习对起始模拟的较小校正，而生成模型则可以更好地扩展到相位空间区域，而数据很少。我们建议使用Schrödinger桥和扩散模型来创建Sbunfold，这是一种结合了歧视性和生成模型的优势的展开方法。sbunfold的关键特征是，其生成模型将一组事件映射到另一组事件中，而无需经过已知的概率密度，就像使流量和标准扩散模型的正常情况一样。我们表明，与合成ZÞJETS数据集中的最新方法相比，Sbunfold取得了出色的性能。
通过Schréodinger桥的单步数据驱动的生成模型
从概率分布中生成样品是机器学习和统计数据中的一项基本任务。本文提出了一种新的方案，用于从分布中取样的新方案，x∈Rd的概率密度µ（x）尚不清楚，但给出了有限的独立样本。我们在有限的地平线t∈[0，1]上构建schr¨odinger桥（SB）扩散过程，该过程诱导了从t = 0处的固定点开始的概率演变，并以t = 1处所需的目标分布µ（x）结束。扩散过程的特征是随机差异方程，其漂移函数可以通过简单的一步过程从数据样本估算。与为SB问题开发的经典迭代方案相比，本文的方法非常简单，高效且计算便宜，因为它不需要培训神经网络，因此在构建网络体系结构时会避免许多挑战。通过在多模式低维模拟数据和高维基准图像数据上进行一系列数值实验来评估我们的新生成模型的性能。实验结果表明，基于SB桥的算法产生的合成类别与从现场最新方法产生的样品相当。我们的配方为开发可以直接应用于大型现实世界数据的有效扩散模型的新机会开辟了新的机会。
生成用于量子信息处理的光学薛定谔小猫
许多量子计算和通信协议 ( 1, 2 ) 的一个关键要求是将特定的光量子态作为信息处理的资源。下面，我们将关注传播光束的量子态，它可以通过光子计数或零差检测来分析，零差检测测量信号态与具有相对相位 θ 的强参考光束之间的干涉。这可以测量一个称为电场“正交分量”的物理量，与算符 ˆ x θ = ˆ xcosθ + ˆ psinθ 相关，其中 ˆ x 和 ˆ p 是正则共轭场可观测量。算符 ˆ x 和 ˆ p 类似于粒子的位置和动量，它们通常被称为“量子连续变量”（QCV）。根据海森堡不等式，它们不能以无限的精度同时确定，所以一般不能为电场定义一个适当的相空间密度Π(x, p)。然而，可以定义一个准分布W(x, p)，称为维格纳函数，其边际函数产生概率分布P(xθ)。通过测量几个θ值的分布P(xθ)，可以重建维格纳函数；这个逆过程称为量子层析成像(3)。
schrödinger操作员的小规模传播和光谱估计值
d≥2的可能具有正（d -1）-hhusdor效法。 在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。 作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。 到现在为止，这个猜想仍然开放。 然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。 在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。 另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。 的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。 尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。可能具有正（d -1）-hhusdor效法。在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。到现在为止，这个猜想仍然开放。然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
设计和组合癌症的关闭开关-Schrödinger
Karen Akinsanya，R＆D博士学位，Schrödinger博士主席迅速设计了遵守一系列项目标准的有效分子，这是一个多参数优化（MPO）问题，当程序限于相对有限的分子想法数量相对有限的分子想法与近乎含量的化学型化学型化学物质型，这是一个具有挑战性的问题。在基于原子物理学的计算方法（例如自由能计算，分子动力学和量子力学）的开发和基于云的部署方面取得了进步，以准确预测从效力到溶解度的各种化合物的多种化合物对生物制药行业中药物发现的影响越来越大。将这些方法与更广泛的实验和预测蛋白质结构结合起来，使探索并准确介绍了硅中的药物样化学空间的能力，以实现更广泛的分子靶标。我们描述了从我们的几个肿瘤学计划中利用基于前瞻性物理学的计算模型，以进行连续的化学空间探索，过滤和化合物优化，以产生三种临床阶段化合物。我们的MALT1抑制剂SGR-1505显示了激活的B细胞（ABC）亚型的MALT1酶活性和抗增殖活性的有效抑制作用。与批准的药物结合使用，SGR-1505与Bruton的酪氨酸激酶（BTK）抑制剂（例如ABC-DLBCL细胞系中的Ibrutinib）表现出强大的组合潜力。SGR-1505最近在人类临床试验中进行了表征。我们的可摩尔CDC7抑制剂SGR-2921具有很高的选择性，并在正常成纤维细胞中诱导凋亡，并且不显示肿瘤的协同作用和对多种批准的癌症疗法的协同作用和均质化，该癌症调节了凋亡，DNA修复机制，包括Venetoclax and Olaparib and flt3 ind3 Indim。在我们的WEE1/MYT1抑制剂计划中，部署了自由能扰动（FEP）和蛋白质FEP，以识别与现有WEE1临床化合物相比，具有优势的纳摩尔WEE1/MYT1共同抑制剂，这些抑制剂表现出优异的激酶选择性，与宽阔的Kinase Clinical Clinical Clinical Clinical Clianable Clianable Clianable Clienabe and-kinase Clane 450 kinmax and> 450 kinmax and> 450 kinmax and scanmax and scanmax（scanmax）相比临床前物种中的TDI特性和PK谱。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。 除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。 这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。
基于CRISPR/CAS9的基因组编辑在植物生物学中的应用
众所周知，序列空间理论在功能分析和总结性理论中起着核心作用。的确，经典理论涉及串联和序列收敛概念的概括。目的是通过应用无限特殊矩阵代表的转换来分配非convergent系列和序列的限制。可以通过无限矩阵给出从序列空间到另一个序列空间的最通用的线性映射，因此处理矩阵而不是一般的线性映射很方便。