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低能态需要 Ω(n) T 门的哈密顿量
• 我们展示了 QPCP 的一个先决条件：一个显式局部哈密顿量，其低能态都需要 ω (log n ) T 门，也就是说，它们非常不稳定。事实上，我们展示了一个更强的结果，即低能态需要 Ω( n ) T 门，而这不一定是 QPCP 所暗示的。
1.7。稳定和吸引子。
其中f∈Cr（lr d，lr d），r≥1。对于符号，对于任何x∈Lrd，c∈LR，我们让b（x，c）= {ξ∈Lrd：| ξ -x | 假设x 0是（7.1）的平衡点。 我们说x 0是稳定的，如果对于任何ǫ> 0，则有一个δ> 0，因此，如果ξ∈B（x 0，δ），则t（ξ）∈B（x 0，ǫ）对于t≥0。 我们说，如果x 0不稳定，则不稳定。 我们说，如果存在常数b> 0，x 0会吸引本地点，以便如果ξ∈B（x 0，b），则| ϕ t（ξ） - x 0 | →0作为T→∞;也就是说，对于任何η> 0和任何ξ∈B（x 0，b），对于t≥t0（η，ξ），具有ϕ t（η，ξ）的t 0（η，ξ）。 我们说，如果存在常数的c> 0，我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0. 如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。 迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。 我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。假设x 0是（7.1）的平衡点。我们说x 0是稳定的，如果对于任何ǫ> 0，则有一个δ> 0，因此，如果ξ∈B（x 0，δ），则t（ξ）∈B（x 0，ǫ）对于t≥0。我们说，如果x 0不稳定，则不稳定。我们说，如果存在常数b> 0，x 0会吸引本地点，以便如果ξ∈B（x 0，b），则| ϕ t（ξ） - x 0 | →0作为T→∞;也就是说，对于任何η> 0和任何ξ∈B（x 0，b），对于t≥t0（η，ξ），具有ϕ t（η，ξ）的t 0（η，ξ）。我们说，如果存在常数的c> 0，我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0. 如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。 迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。 我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。我们说x 0是局部吸引子，使得（ϕ t（b（x 0，c），c），x 0）→0 as t→∞;也就是说，对于任何η> 0，与ηt 0（η）有关，则属性，如果ξ∈B（x 0，c），则为ϕ b（x 0，c），ϕ t（x 0，ϕ t（ϕ t（ϕ temend））0.如果x 0具有任何有限的集合b lr d的属性，则我们的dist（ϕ t（b），x 0）→0 as t→∞，则我们说x 0是（7.1）的全局吸引子。迫使我们对这些定义进行一些思考，让我们详细考虑图7.1中描述的流量的原点的稳定性。我们不编写方程式，而只是假设有一个方程式是流动的方程式（可以证明确实存在这样的方程式）。
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这是顺序的，因为重要的是在第二步之前完成第一步，第三步骤之前完成。这是连续的，因为“最佳实践”中“最佳”的定义将继续改变 - 也就是说，随着时间的流逝，今天的“最佳”可能会变成“平均”或“低于标准”，因为它需要您在完成每个周期
基于diffie
基于修改的Diffie-Hellman（DH）协议，考虑了两个通讯员之间通过开放通信通道之间的键分配方案。通讯员通过受信任的实体进行交流。攻击者可以控制通讯员和通讯员之间与信任机构（TA）之间的通信通道，并在那里执行主动攻击，包括中间攻击。DH身份验证协议。提出了基于通用哈希函数类别的形式化的PUF模型。也就是说，建议使用Wegman和Carter开发的严格普遍哈希功能类别。 可能证明了可能的PPU数量对答案数量的多项式依赖性。 适用于身份验证系统的PPU的要求。 该协议已经进行了分析，并已证明其安全性。也就是说，建议使用Wegman和Carter开发的严格普遍哈希功能类别。可能证明了可能的PPU数量对答案数量的多项式依赖性。适用于身份验证系统的PPU的要求。该协议已经进行了分析，并已证明其安全性。
使用aSpectj
随着网络增长，复杂的系统已成为现实。这些特征是分布和由彼此相互作用的自主实体组成。多基因系统（SMA）是社会，在这种社会中，自动，异构和单独投影的实体（代理）在可能是常见或不同的目标上工作[López2003]。因此，使用代理来构建这种复杂的系统被认为是一种有希望的方法[Zambonelli等。2001]。 基于这些方面，SMA的使用越来越多地在不同的领域应用，其自主权水平不同，从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统，也就是说，通过最少的人类干预，这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。 2013]。2001]。基于这些方面，SMA的使用越来越多地在不同的领域应用，其自主权水平不同，从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统，也就是说，通过最少的人类干预，这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。2013]。
对比解释:结构模型方法
本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型。近年来，随着研究人员和从业人员致力于增进对智能决策的信任和理解，人工智能中的因果解释主题引起了人们的广泛关注。虽然人工智能的不同子领域都以特定于子领域的视角研究了这个问题，但是很少有模型旨在更普遍地捕捉解释。一个通用模型基于结构因果模型。它将解释定义为一种事实，如果被发现为真，则将构成特定事件的实际原因。然而，哲学和社会科学的研究表明，解释是对比的：也就是说，当人们要求对某个事件进行解释时——事实——他们（有时是隐含地）要求相对于某些对比情况的解释；也就是说，“为什么是 P 而不是 Q ？”。本文扩展了结构因果模型方法，定义了两个互补的对比解释概念，并在人工智能中的两个经典问题：分类和规划上进行了演示。我们相信该模型可以帮助人工智能子领域的研究人员更好地理解对比解释。
药物通过同伴网络扩散：...
在本节中，我们制定了一种替代性的经验策略来识别处方中的社会互动效果。遵循De Giorgi等人。（2010），我们使用同龄人的特征作为直接同龄人内源性行为的工具。由于共享患者的关系是非交往的，因此医生通常有同龄人也不是她的直接同龄人。存在这种“排除同龄人”的存在克服了曼斯基（Manski，1993）高点的反射问题，因为这一集合在连接的医师之间甚至有所不同。此外，在一定程度上，向医生的排除同伴支付的付款影响了直接同行的处方，此类付款可以提供一种工具，以识别直接PER处方对医生自身处方的影响。我们使用与第2节相同的符号。也就是说，医师的同龄人表示g i。我们进一步用E i表示，被排除在外的医师I的同龄人，被定义为所有与I共享同龄人但与I直接相关的医生。也就是说，e i = {k |∃j∈Gi g k和k̸∈Gi}。我们估计以下两阶段最小二乘模型：