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World File Search System一般情况
快速推进的量子进化
我们研究快速转发量子演化问题，即某些量子系统的动力学可以用演化时间次线性的门复杂度来模拟。我们提供了一个快速转发的定义，该定义考虑了量子计算模型、诱导演化的汉密尔顿量以及初始状态的属性。我们的定义考虑了一般情况的任何渐近复杂性改进，并用它来演示几个量子系统中的快速转发。特别是，我们表明，一些局部自旋系统（例如那些具有置换不变性的系统）的汉密尔顿量可以使用有效的量子电路转化为块对角形式，可以指数级快速转发。我们还表明，某些类的半正定局部自旋系统（也称为无挫折系统）可以多项式地快速转发，前提是初始状态由足够低能量的子空间支持。最后，我们表明，在一个量子门分别为特定费米子或玻色子算子的指数的模型中，所有二次费米子系统和数值守恒二次玻色子系统都可以指数级快速转发。我们的结果扩展了以前已知可以快速转发的物理汉密尔顿量类别，而不一定需要有效地对角化汉密尔顿量的方法。我们进一步建立了快速转发和精确能量测量之间的联系，这也解释了多项式改进。
受计算机启发的高维多部分量子门概念
量子光学研究的共同目标之一是找到控制复杂量子系统的方法，这既可用于研究量子力学的基本问题，也可用于量子技术的潜在应用 [1,2]。量子系统的复杂性随着所涉及部分的数量和各个部分的维数的增加而增加。对于单光子量子系统，25 年来，人们一直知道如何进行任意幺正变换 [3]，这已成为集成光子学的基础 [4 – 7]。同样，在光子的其他自由度中，单量子门也已得到很好的理解，例如，使用离散化时间步骤 [8] 或光子的空间模式 [9 – 12] 和对单光子进行高维多自由度操作 [13]。多光子操作更加复杂，因为光子之间不相互作用。为了克服这一困难并实现两个光子之间的有效相互作用，辅助状态用于预示概率变换，例如受控非门 (CNOT) [14-16]。这些变换的质量已大大提高，使得任意二维双光子门的片上演示以及任意光子量子比特变换的理论概念成为可能 [17]。总而言之，多光子量子比特变换和单光子任意高维变换的特殊情况已得到充分理解。然而，d 维中 n 个光子的变换的一般情况仍未得到解决。
量子开关的唯一定义是其对幺正运算的作用
量子开关是一种在不同的幺正操作之间建立相干控制的量子过程，它通常被描述为一个量子过程，将一对幺正操作（U1，U2）变换为一个受控幺正操作，该操作以不同的顺序相干地应用它们，即|0⟩⟨0|⊗U1U2+|1⟩⟨1|⊗U2U1。然而，这种描述并没有直接定义它对非幺正操作的作用。量子开关对非幺正操作的作用被选为其对幺正操作作用的“自然”延伸。一般而言，一个过程对非幺正操作的作用并不是由其对幺正操作的作用唯一决定的。对于非幺正操作，可能存在一组量子开关的不等价延伸。然而，我们证明，自然扩展是 2 槽情况下量子开关的唯一可能性。换句话说，与一般情况相反，量子开关对非幺正操作的作用（作为线性和完全 CP 保持超映射）完全由其对幺正操作的作用决定。我们还讨论了量子过程的完整描述何时由其对幺正操作的作用唯一确定的一般问题，并确定了一组完全由其对幺正操作的作用定义的单槽过程。
设计机场航站楼
本文旨在提供概念和分析框架，以确定机场陆侧容量的最佳替代方案。基本前提是，机场目前存在的许多问题都是由于机场规划者倾向于将单一的设计理念强加于整个航站楼区域造成的。集中式航站楼更适合乘客中转，登机口到达航站楼更适合短途通勤者，运输设计在交通高峰期更经济，等等。要确定最佳设计，我们必须研究交通的变化。由于替代设计概念之间的主要差异在于它们处理换乘和应对交通高峰的能力，因此我们应该集中精力确定换乘百分比和交通水平的变化。基于这一观点，本文总结了美国和世界各地机场交通的主要区别。本文接下来探讨了有关机场航站楼设施基本性质的主要问题。这些设施应该集中在一个大型综合体中，还是像登机口到达概念那样分散到单独的航站楼或登机口中？运输机应该几乎全部使用、部分使用还是根本不使用7 不同的航空公司应该在多大程度上共享这些设施？针对每个问题，我们开发了一个简单的分析模型来探讨主要问题和权衡，并指出每种主要替代设计概念最适用的一般情况。这些分析的结果通常表明，对于具有不同交通组合的机场，应该选择哪些设计概念组合。结果还表明，我们可以使用一种分析程序来详细确定特定场地更适合哪种设计。
量子电路在通用量子网络上的分布
摘要 — 近期的量子计算机只能容纳少量的量子比特。促进大规模量子计算的一种方法是通过量子计算机的分布式网络。在这项工作中，我们考虑了在异构量子计算机的量子网络中以量子电路的形式分发量子程序的问题，以最小化执行分布式电路所需的总体通信成本。我们考虑了两种通信方式：在计算机对之间创建量子比特链接副本的猫纠缠和隐形传态。异构计算机对猫纠缠和隐形传态操作施加了约束，这些约束可以通过算法来选择。我们首先关注一种特殊情况，即只允许猫纠缠而不允许隐形传态进行通信。我们提供了一个两步启发式方法来解决这种特殊情况：(i) 使用禁忌搜索找到分配给计算机的量子比特，以及 (ii) 使用为集合覆盖问题的约束版本设计的迭代贪婪算法来确定在本地执行门所需的猫纠缠操作。对于允许两种通信形式的一般情况，我们提出了两种算法，将量子电路细分为几个部分，并在每个部分上应用针对特定设置的启发式算法。然后使用隐形传态将每个部分的解决方案拼接在一起。最后，我们在大量随机生成的量子网络和电路上模拟我们的算法，并研究其结果相对于几个不同参数的属性。
社论：风险和保护因素，家庭环境和（a）典型的神经发育结果
儿童发育是一种非线性的混乱过程，可以在不同的分析水平上观察到，每个过程仅部分可预测，而整体上是关于一个开放的，相互作用的系统，无法将其简化为单独使用有关个体孩子的隔离过程的简单化观察（Sander，2000; Smith和Thelen，2003年； Sander，2003年）。相反，儿童的发展是由遗传易感性和环境条件之间的连续相互作用引起的，并且作为一个更广泛的生态系统的一部分，该系统跨越了从直系亲属环境到更大的社区，社会和文化，每个人都影响了儿童的日常生活经验和一般情况（Bronfenbrenner and Morris，2006年）。作为人类，大脑的成熟开始于产前阶段，并在出生后持续，当时在产后生命（尤其是在受孕后的第一千天）中，我们协助具有令人难以置信的神经塑性发芽，这种新肿瘤性与环境暴露相互作用，与环境暴露相互作用，以形成出现的行为或功能（Berretta et al。关于早期婴儿期的发展研究表明，如何进行积极和适应性增长和发展的最佳环境条件包括存在敏感和响应式的照顾环境，在这些环境中，婴儿对其需求和适当的护理产生了偶然的反应（Linnér和Almgren，2020年； Wilder and Semendeferi，2022年）。早期的环境影响出现了，然后才能塑造遗传易感性建立的发展景观并塑造儿童的同时，从发展性神经构造主义的角度来看，人们普遍接受的是，即使是遗传易感性的微小异步或不匹配的遗传易感性和生活早期可能发生的环境特征也可能在典型和典型的发展中具有相关的级联作用，这是相关的级联反应的结果（karmilo-sidre），1998年（karmilo-senser），1998年），1998年，效果。
年轻学生对
儿童发育是一种非线性的混乱过程，可以在不同的分析水平上观察到，每个过程仅部分可预测，而整体上是关于一个开放的，相互作用的系统，无法将其简化为单独使用有关个体孩子的隔离过程的简单化观察（Sander，2000; Smith和Thelen，2003年； Sander，2003年）。相反，儿童的发展是由遗传易感性和环境条件之间的连续相互作用引起的，并且作为一个更广泛的生态系统的一部分，该系统跨越了从直系亲属环境到更大的社区，社会和文化，每个人都影响了儿童的日常生活经验和一般情况（Bronfenbrenner and Morris，2006年）。作为人类，大脑的成熟开始于产前阶段，并在出生后持续，当时在产后生命（尤其是在受孕后的第一千天）中，我们协助具有令人难以置信的神经塑性发芽，这种新肿瘤性与环境暴露相互作用，与环境暴露相互作用，以形成出现的行为或功能（Berretta et al。关于早期婴儿期的发展研究表明，如何进行积极和适应性增长和发展的最佳环境条件包括存在敏感和响应式的照顾环境，在这些环境中，婴儿对其需求和适当的护理产生了偶然的反应（Linnér和Almgren，2020年； Wilder and Semendeferi，2022年）。早期的环境影响出现了，然后才能塑造遗传易感性建立的发展景观并塑造儿童的同时，从发展性神经构造主义的角度来看，人们普遍接受的是，即使是遗传易感性的微小异步或不匹配的遗传易感性和生活早期可能发生的环境特征也可能在典型和典型的发展中具有相关的级联作用，这是相关的级联反应的结果（karmilo-sidre），1998年（karmilo-senser），1998年），1998年，效果。
呼吸系统紧急情况.pdf
1. 评估和管理气道：A. 按需供氧，治疗休克和/或呼吸窘迫B 使用非再呼吸面罩将氧气直接送到呼吸困难婴幼儿的面部，不要使用吹气式供氧，因为这是无效的。父母可以帮助您施用氧气和/或雾化器，因为如果治疗来自他们，孩子更有可能耐受。唯一的例外是当孩子的躁动可能造成危险时（例如，未接种疫苗的儿童中罕见的会厌炎病例）C 应用脉搏血氧仪并按照脉搏血氧仪的程序进行治疗D. 准备好辅助通气2. 评估患者的一般情况、相关病史并确定 OPQRSTI 和 SAMPLE。特别要询问患者潜在疾病的严重程度。他们上次就诊或因此住院是什么时候？插管过吗？询问药物依从性。 3. 患者近期是否患过任何可能加剧潜在呼吸系统疾病的疾病/感染（例如，感冒引发了 COPD 发作？）4. 不要忽视非慢性肺部问题引起的呼吸困难的其他原因（例如，急性心肌梗死、休克、气胸、发烧）——保持广泛的鉴别诊断！5. 尝试了解患者的复苏状态（即 DNR 舒适护理或 DNR 舒适护理逮捕）。插管是一种积极的治疗方法，可能违背患者的意愿。6. 听诊肺部前部，左右比较，尽可能听诊后部（如果患者可以坐起）。在衬衫下直接在胸壁上听；衣服织物可能听起来像噼啪声。7. 让患者采取舒适的位置 8. 联系医疗控制中心，告知患者状况并立即转运，除非 ALS 单位正在途中，预计到达时间不到 5 分钟。 9. 任何先进气道（ET 管、i-gel、LMA、King 或 Combitube）必须通过连续呼气末二氧化碳 (ETCO2) 波形二氧化碳图验证其位置
量子力学II -CCNH
日期内容24/05旋转组和角力矩。Lie代数。对称和保护法。27/05旋转½。so（3）和su（2）。发电机和表示。31/05添加角矩。两个旋转½。例子。07/06添加角矩。一般情况。CLEBSCH-GORDON系数。精细的结构。21厘米H. Atom的射线10/06方法方法。 Teoria de perturbação independente do tempo (TPIT) ENTREGA LISTA 1 14/06 Exemplos de TPIT: Oscilador Harmônico com correção anarmônica, cúbica ou relativística. 各向异性振荡器。 在电场中充电的振荡器。 17/06续。 tpit div：耦合振荡器，磁场中的费米昂，鲜明的效果。 21/06续。 TPIT DIV：H。自旋振动相互作用的相对论校正。 氦原子的公平状态。 24/06时间依赖性干扰理论（TPDT）交付清单2 28/06 TPDT：费米黄金规则。 原子与发光波的相互作用。 01/07 TPDT应用程序：系统的分解。21厘米H. Atom的射线10/06方法方法。Teoria de perturbação independente do tempo (TPIT) ENTREGA LISTA 1 14/06 Exemplos de TPIT: Oscilador Harmônico com correção anarmônica, cúbica ou relativística.各向异性振荡器。在电场中充电的振荡器。17/06续。tpit div：耦合振荡器，磁场中的费米昂，鲜明的效果。21/06续。TPIT DIV：H。自旋振动相互作用的相对论校正。氦原子的公平状态。24/06时间依赖性干扰理论（TPDT）交付清单2 28/06 TPDT：费米黄金规则。原子与发光波的相互作用。01/07 TPDT应用程序：系统的分解。
![arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0497daa7f8bb1ff276891ab46c122c200ba16870.webp)
arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日
策略梯度算法对在执行学习中的应用显示出了令人印象深刻的结果，但长期以来，人们已经认识到，一些更正是为了改善收敛性；实施此类更正的几个众所周知的程序是对数势垒进行加强算法[23]，信任区域策略优化TRPO [16]和近端策略优化（PPO，OpenAI的默认默认依据重新启动学习算法）；所有人都使用正规化形式，即所有人都试图通过各种方法限制和控制策略更新。在这种一般环境中，我们将在此关注不同类型的正则化，并最具体地谈论多武装匪徒。虽然策略梯度算法显示出有趣的数值性能，但对MAB收敛的理论研究直到最近才见证了重要的进步。在[8]中证明，随机梯度程序对于线性二次调节器的一般情况而言，而Agarwal等人则具有很高的可能性。在Markov Prosess的一般框架下给出了[2]的理论结果，并在不同的策略参数中特别证明了收敛性；在我们在此处分析的软马克斯参数化的特定情况下，它们检查了三种解决此问题的算法。最初的方法涉及在目标上直接的策略梯度下降而没有改变。第二种方法 - 企业熵正规化，以防止参数过度生长，从而确保足够的探索。最后，他们研究了自然政策差异算法，并证明了与分配不匹配系数或特定维度特定因素无关的全球最佳结果。回想一下，相比之下，我们在这里研究了使用L 2正则化的SoftMax参数化。在几个月前（在写作时）在线发表的一篇最近的论文[4]中，J。Bhandari和D. Russo讨论了SoftMax参数化，但重点介绍（我们引用）“理想化的政策梯度更新，并访问了确切的梯度评估”。是一个区别，我们将在这里重点放在非脱颖而出的梯度上（这是实施的梯度），但以更强的假设为代价。然而，在另一项最先进的研究[11]中，作者做出了三项贡献。首先，他们确定，当启用真实梯度（即没有随机性）时，具有软磁性参数化的策略梯度以O（1 /T）的速率收敛。然后，他们检查了熵登记的策略梯度，并证明其加速收敛速率。最后，通过整合上述结果，它们描述了熵正规化增强策略优化的机制。最后，其他一些相关的作品包括[21]，更具体地研究了使用深神经网络时的现场，而[24]通过使用新的变体进行了折现因子来研究蒙特卡洛估计的随机推出的新变体。