XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不等式
气候不等式
本文的特征是人为临床变化与全球不平等之间的关系，这是一个与21世纪定义的挑战相交的受试者，但在次生层面上几乎没有研究。为了解决这一研究差距的逾期进步，我改进了边境方法来估算气候影响以克服杰出的方法论局限性，并将这些重新限制应用于全球代表性的收入分散的精细数据。接下来，我记录了新的证据，这些证据表明，温度震惊了派遣收入的分布，这一效果是由于危害的浓度在温暖的气候下对最低收入者的浓度造成的，以及在这些国家对环境冲击中最高的1％的脆弱性。将这些不平等的影响与观察到的收入分配和全球变暖的空间发病率相结合，我发现1981年至2016年之间的气候变化在很大程度上通过剥夺了全球最贫穷的经济机会，在国家之间和国家之间的收入减少，在降低国家之间的收入库存中，重新分配了全球股票。al-一起，这些结果构成了气候变化对全球不平等的回归影响的最全面的证据。
量子浓度不等式
摘要。我们通过引入众所周知的经典方法的量子扩展，建立了关于量子 Wasserstein 距离的运输成本不等式 (TCI)：首先，我们推广 Do-brushin 唯一性条件，以证明一维交换汉密尔顿量的吉布斯态在任何正温度下都满足 TCI，并提供将此第一个结果扩展到非交换汉密尔顿量的条件。接下来，使用 Ollivier 粗 Ricci 曲率的非交换版本，我们证明任意超图 H = ( V, E ) 上的交换汉密尔顿量的高温吉布斯态满足具有常数缩放的 TCI，即 O ( | V | )。第三，我们论证了通过将 TCI 与最近建立的修正对数 Sobolev 不等式联系起来可以扩大 TCI 成立的温度范围。第四，我们证明，在固定点局部不可区分性条件似乎较弱的情况下，该不等式对于正则格上任意可逆局部量子马尔可夫半群的固定点仍然成立，尽管常数略有恶化。最后，我们使用我们的框架证明了准局部可观测量的特征值分布的高斯集中界，并论证了 TCI 在证明正则和微正则集合的等价性以及对弱本征态热化假设的指数改进方面的实用性。
1量子数据处理不等式
经典随机通道是映射φ：p（x）→p（y），该概率测量在集合x上发送到集合y上的概率度量。在离散设置中，通过将每个x∈X映射到概率度量νxx∈P（y），然后φ（µ）（y）（y）（y）íx∈XνXx（y）来指定这样的通道。在样本方面，每个元素x∈X映射到y的随机元素y（x）。因此，如果x是x中的随机变量，则通过通道后，则结果随机变量为y（x）。请注意，可以将经典通道视为线性映射φ：r x→r y，可保留概率度量，并且可以将其分解为两个属性：
临床决策和算法不等式
基于历史数据的决策支持算法将使人们的推荐受到过去不平等影响。详细的历史健康数据包含识别人口因素，例如种族，1个社会经济地位或宗教的模式。这些因素与社会劣势有关，因此与不平等的健康结果间接相关。在此类数据上训练的机器学习或统计模型将能够识别这些模式，并将不平等的结果与这些缺陷组相关联，即使没有明确记录数据中的人口统计信息。1 2如果间接关联后来影响决策支持算法，则有可能在不知不觉中造成进一步的缺点并加剧社会不平等。2当算法的行为不透明，嵌入“黑匣子”并用来影响健康，教育，就业或正义领域的决策时，社会不平等的加强是最高风险的。3
量子信息理论CHSH不等式
CHSH游戏是一个由爱丽丝和鲍勃的玩家组成的两人游戏，他们分别从裁判查理（Charlie）中分别获得了x∈{0，1}和y∈{0，1}作为输入（或“问题”）。两个玩家都必须向查理发送输出，而不会以任何方式进行交流（他们事先知道他们的两个输入都是从{0，1}随机选择的，即所有可能的4个可能的输入对（0,0），（0,1），（1,0），（1,1）均可能同样可能）。说，爱丽丝的回答是a，鲍勃的答案是b。任务是为了让爱丽丝和鲍勃提供每个问题的匹配输出（即a = b）除非问题为（1,1）（其中其输出必须为a̸= b）。也就是说，在收到两个答案之后，查理决定了球员是赢还是输掉比赛，这意味着一个人不可能赢得胜利，而另一个则不可能输掉比赛。
不等式问题 1 的解答 - unipr
已知二次不等式的解等价于抛物线 1 的正点或负点的轨迹，我们推断不等式 x 2 − 1 > 0 在区间 ( −∞ , x eq 1 1 ) ∪ ( x eq 1 2 , ∞ ) = ( −∞ , − 1) ∪ (1 , ∞ ) 内有解（如果不等式的符号为 " ≥ "，则区间为 ( −∞ , − 1] ∪ [1 , ∞ ) ，即包含根）。第二个不等式属于 ax 2 + bx + c ≤ 0 类型，其中 a > 0 ，因此解集由区间 [ x eq 2 1 , x eq 2 2 ] = [ − 2 , 2] 给出。类似推理，可知第三个不等式的解集由 ( −∞ , 2] ∪ [3 , ∞ ) 给出。
量子法诺不等式
我们先从经典信息论中的法诺不等式说起。一个马尔可夫链 X → Y → ˆ X，其中一个随机变量 X，以及从观测 Y 中得到的估计 ˆ X。最简单的理解是，这个马尔可夫链就是一个通信信道，其中 Y 等于噪声加上 X，ˆ X 是基于 Y 做出的估计。因此，最好的情况是 H(X|ˆ X)=0，这意味着我们的估计完全恢复了原始的 X 而没有错误，但是在大多数其他情况下这基本上是不可能的，因此我们感兴趣的是通过信道丢失了多少信息，换句话说，H(X|ˆ X)，给出了估计 ˆ X 时 X 还有多少不确定性。因为它不是理想的，所以出错是不可避免的，我们定义 P e=P(ˆ X ̸= X) 和一个新的随机变量 Z [2]。
希尔伯特的定量等级不等式 -
摘要表征床边眼动物缺陷是定义遗传性障碍的临床表现的关键因素。量化评估越来越可用，并且具有显着优势，包括随时间的可比性，降低了检查者的依赖性以及对微妙变化的敏感性。将定量眼动评估的潜力描述为共济失调的临床试验的数字运动结果指标，我们搜索了Medline的文章，报道了有关遗传确认或可疑的遗传性共济失调的定量眼运动记录记录的文章，询问哪些范式是哪些范式是捕获疾病进展和治疗反应的最有效的范例。Eighty-nine manuscripts identified reported on 1541 patients, including spinocerebellar ataxias (SCA2, n = 421), SCA3 ( n = 268), SCA6 ( n = 117), other SCAs ( n = 97), Friedreich ataxia (FRDA, n = 178), Niemann-Pick disease type C (NPC, n = 57), and共济失调telangiectia（n = 85）是最大的队列。大多数研究报告了动眼运动评估在诊断方面的歧视能力，但很少有人探索其监测基因型特异性疾病进展（n = 2; SCA2）或治疗反应的价值（n = 8; SCA2，FRDA，NPC，npc，ataxia topaxia telaxia telaxia telaxia telaxia-telangiectia，pistodic-ataxia 4）。与疾病严重程度指标（包括临床评分（n = 18个研究（SARA：n = 9）），年代学测量（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间，伴随时间发作； n = 17），遗传分层（n = 9）以及萎缩（n = 5）（n = 5）的疾病严重程度指标（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间，疾病持续时间； n = 17），（例如，年龄，疾病持续时间，疾病持续时间； n = 17））有关。许多共济失调（SCA2/3/17，FRDA，NPC）之间的复发相关性表明，saccadic眼运动是潜在的通用定量眼球运动结果。其他范式的建议受到交叉验证相关性的稀缺的限制，除了saccadic Intrusions（FRDA），Pursuit Eye运动（SCA17）和定量的头部突击测试（SCA3/6）。这项工作有助于理解遗传性荷马人中定量眼动参数的当前知识，并将验证的差距确定为特定的双轴基因型中的潜在试验结果测量指标。