摘要 - 近年来,在所谓的可认证感知方法的发展中取得了显着进步,这些方法利用半闪烁,凸出放松,以找到对机器人技术中的感知问题的全球最佳选择。然而,其中许多放松依赖于简化促进问题制定的假设,例如各向同性测量噪声分布。在本文中,我们探讨了矩阵加权(各向异性)状态估计问题的半决赛松弛的紧密性,并揭示了其中潜伏在其中的局限性:基质加权因素会导致凸的松弛因失去紧密度。特别是我们表明,矩阵权重的本地化问题的半决赛松弛仅对于低噪声水平可能很紧。为了更好地理解这个问题,我们引入了状态估计的后验不确定性与通过凸面重新获得的证书矩阵之间的理论联系。考虑到这种联系,我们从经验上探讨了导致这种损失的因素,并证明可以使用冗余约束来恢复它。作为本文的第二项技术贡献,我们表明,当考虑矩阵重量时,不能使用标量加权大满贯的状态放松。我们提供了一种替代配方,并表明其SDP松弛并不紧密(即使对于非常低的噪声水平),除非使用特定的冗余约束。我们在模拟和现实世界数据上证明了制剂的紧密度。
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3 量子态 1 3.1 量子态估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................. 7 3.1.4 放宽可行性问题.................................................................................................................... 7 3.1.5 不可行性证明.................................................................................................................... 9 3.1.6 几何解释.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 15 3.2 量子边际问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................20 3.5.1 保真度 SDP .................................................................................................................................................................................20
理论物理学,巴斯克大学(UPV/EHU),毕尔巴鄂,西班牙DONOSTIA国际物理中心(DIPC),SanSebastián,西班牙Ikerbasque,Basque科学基金会,Bilbao,西班牙Wigner Wigner Physicics,Budapest,Budapest,Budapest,Budapest,Budapest of Budapest,Budapest,Budapest of Bulbao
9 量子交互式证明(QIP)、半正定程序和乘法权重 91 9.1 乘法权重算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.2 QIP 和半正定程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 9.2.1 量子交互式证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 9.2.2 半正定规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................101 9.3.2 正确性. ....................................................................................................................................................................103
41000图理论讲师:Luca Trevisan本课程是关于研究网络的算法和分析技术,尤其是从有趣的生成模型中采样的随机网络。该课程对有向和无向图的基本熟悉,连接性和较强的连接性的概念,以及图形及其属性的BFS和DFS访问。我们将研究线性代数技术在图形上的应用,有关光谱图理论和光谱算法的各种结果,我们将在随机块模型中分析用于社区检测的光谱算法,并在随机图中找到种植的集团。第1周:连通性,剪切和光谱图理论讲座1:拉普拉斯(Laplacian)和连通性讲座的无向图,特征值的拉普拉斯矩阵:图形分配的光谱算法及其分析第3:拉普拉卡(Laplacian eigenvalues and Combinix Properties properix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix properrix and pertrix propertrix and pertrix propertrix propertry propertrix propertrix: algorithms for random graphs Lecture 4: spectrum of the adjacency matrix of random graphs, Matrix Chernoff bounds, applications Lecture 5: spectral algorithms for finding planted cliques in random graphs Lecture 6: spectral algorithms for community detection in the stochastic block model Week 3: other matrix norms and semidefinite programming algorithms Lecture 7: semidefinite programming, Grothendieck inequality, and more on community detection Lecture 8: semidefinite programming for community detection in the stochastic block model Lecture 9: semidefinite programming and robustness Week 4: spectra of graphs, random walks, and other random processes Lecture 10: the spectrum of Cayley graphs Lecture 11: expanders, random walks and MCMC algorithms Lecture 12: percolation
更大的希尔伯特空间教堂:Stinespring扩张定理和Choi-Jamiolkowsky同构。量子信息处理:估计,歧视,断层扫描,克隆和传送。多轮协议和量子策略:量子操作和量子梳子网络,优化问题和半决赛编程,完全量子机器学习。量子细胞自动机和量子步行:基本定义,结构定理,应用,实验实现。张量网络:基本定义,用于许多身体系统的量子模拟应用(矩阵产品状态状态和密度矩阵ren效率组)。
