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量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态断层扫描（从 𝑛 个副本中学习 𝑑 维量子态）是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 个样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛，输出一个估计值 2 ̂︀ 𝜌（的经典描述），该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是将样本（副本）复杂度 𝑛 最小化为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = 秩 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“𝜖-close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与以前使用不忠诚度作为损失函数的算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
初次接触：通过相互信息最大化实现无监督的人机协同适应
在没有事先映射、无法要求用户以动作标签或奖励反馈的形式进行监督、也不事先了解用户试图完成的任务的情况下，我们如何训练辅助人机界面（例如基于肌电图的肢体假肢）将用户的原始命令信号转化为机器人或计算机的动作？本文的关键思想是，无论任务是什么，当界面更直观时，用户的命令噪音更小。我们将这个想法形式化为优化界面的完全无监督目标：用户命令信号与环境中诱导状态转换之间的相互信息。为了评估这个相互信息分数是否可以区分有效和无效界面，我们对 540K 个用户操作各种键盘和眼神注视界面（用于打字、控制模拟机器人和玩视频游戏）的示例进行了大规模观察性研究。结果表明，我们的相互信息分数可以预测各种领域的实际任务完成情况指标，平均 Spearman 等级相关系数为 ρ = 0.43。除了对现有界面进行离线评估之外，我们还使用无监督目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用界面执行他们想要的任务，测量相互信息分数，然后更新界面以通过强化学习最大化相互信息。我们通过一项小规模用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用受扰鼠标执行 2D 光标控制任务，并且让一名专家用户使用网络摄像头捕捉到的手势玩月球着陆器游戏。结果表明，我们可以从头开始学习界面，无需任何用户监督或任务的先验知识，只需不到 30 分钟的人机协同训练。
相互信息：量化相关性的一种方法
在信息论框架内，两个随机变量之间存在相关性意味着我们可以通过测量或观察另一个随机变量来获得有关其中一个变量的信息。在某些情况下，这种关系允许获取有关一个变量的信息，即使另一个变量相隔很远，也就是说，获取信息的过程是非局部的，一个例子（如果不是唯一的例子）就是量子纠缠。相关性的这些特征使得研究、分类和量化它们变得有趣和重要。相关性分为经典相关性和量子相关性，此外，它们通过互信息进行量化。在这里，我们将提出一种定义经典互信息的自然方法，然后将其推广到量子情况。此外，互信息定义中的每个术语都将使用经典和量子熵的概念进行解释。关键词：信息熵、相关性、互信息。
使用规范化互信息特征选择和并行量子遗传算法进行入侵检测
针对入侵检测系统（IDS）检测速度慢、自适应性差、检测准确率不高等问题，提出一种基于自适应并行量子遗传算法的正则化互信息特征选择与多算子协同进化的检测算法（NMIFS MOP-AQGA）。为了对高维特征数据进行有效约简，采用NMIFS方法选择最佳特征组合，将最佳特征送入MOP-AQGA分类器进行学习训练，得到入侵检测器，将数据输入检测算法，最终产生准确的检测结果。在真实异常数据上的实验结果表明，NMIFS MOP-AQGA方法比现有检测方法具有更高的检测准确率、更低的误报率和更强的自适应性能，尤其对于小样本集更为有效。
belavkin – Staszewski相对熵，条件熵和互信息
摘要：Belavkin – Staszewski相对熵自然可以表征量子状态可能的非交通性的影响。在本文中，通过用Belavkin – Staszewski相对熵替换量子相对熵来定义两个新的条件熵项和四个新的相互信息项。接下来，研究了它们的基本属性，尤其是在经典量子设置中。特别是我们显示了Belavkin -Staszewski条件熵的弱凹性，并获得了Belavkin -Staszewski共同信息的链条规则。最后，建立了Belavkin – Staszewski相对熵的子效率，即，关节系统的Belavkin -Staszewski相对熵小于其相应子系统的总和，借助某些乘法和附加因子的帮助。同时，我们还提供了几何rényi相对熵的一定亚辅助性。
相互信息，黑洞中的岛屿和页面曲线
摘要在本文中探讨了子系统在页面曲线中的共同信息所起的作用。与由黑洞和辐射组成的总系统以及岛上的包含，我们观察到，B +和B-之间的互信息消失了，这又意味着纠缠楔的断开相对应于B + b + b--，产生了乱七八糟的时间。这会导致与正确页面曲线一致的鹰辐射的细粒度熵的时间独立表达。我们还发现了以对数和反向幂定律形式的熵和页面时间的纠正。从重力理论的角度来看，信息损失悖论一直是最基本的问题之一[1，2]。对于蒸发的黑洞，已经表明，相对于观察者的时间，辐射单调的熵增加。但是，单一进化的过程要求在蒸发过程结束时这种熵消失。为此而言。在物质崩溃之前，全曲片上的量子场状态是纯净的，在黑洞蒸发后应保持相同。此外，页面曲线[3，4]描绘了辐射熵的时间依赖性。页面曲线有效地通过引入称为页面时间t p的时间尺度来解决信息丢失悖论的问题。根据页面曲线的信息损失悖论可以理解如下。霍金辐射的细粒度熵是由黑洞外部区域R上的量子场的von Neumann熵确定的。现在假设完整的cauchy片上的状态为纯状态，辐射s（r）= s（r c）的细粒熵，其中s（r c）可以理解为纤维粒的熵
局部汉密尔顿算子的吉布斯态互信息的指数衰减
物理系统的热平衡性质可以用吉布斯态来描述。因此，了解何时可以轻松描述此类状态非常重要。特别是，如果远距离区域之间的相关性很小，情况就是如此。在这项工作中，我们考虑在任何温度下具有局部、有限范围、平移不变相互作用的一维量子自旋系统。在这种情况下，我们表明吉布斯态满足相关性的均匀指数衰减，而且，两个区域之间的互信息随其距离呈指数衰减，与温度无关。为了证明后者，我们表明，对于在任何温度下具有局部、有限范围相互作用的一维量子自旋系统，无限链热态相关性的指数衰减、指数均匀聚类和互信息的指数衰减都是等价的。特别是，Araki 的开创性结果表明这三个条件在平移不变的情况下成立。我们使用的方法基于 Belavkin-Staszewski 相对熵和 Araki 开发的技术。此外，我们发现，我们所考虑的系统的吉布斯状态超指数地接近饱和 Belavkin-Staszewski 相对熵的数据处理不等式。
具有固定不确定结果率的量子态鉴别中的相互信息和量子不和谐
摘要：我们研究了当 Bob 对两个纯非正交量子态（以任意先验概率生成）实施具有固定不确定结果率 (FRIO) 的判别时，Alice 和 Bob 共享的相互信息和量子不一致。FRIO 判别介于最小误差 (ME) 和明确状态判别 (UD) 之间。ME 和 UD 是众所周知的判别协议，在量子信息论中有多种应用。FRIO 判别提供了一个更通用的框架，可以在其中研究判别过程及其应用。在这种情况下，我们比较了最佳判别概率、相互信息和量子不一致的性能。我们发现，当 Bob 实施 ME 策略时，可以获得可访问的信息。从 Bob 测量后在初始状态中丢失并在最终状态中保留的相关性的角度来看，最（最）有效的判别方案是 ME (UD)。
相互信息辅助自适应变分量子质量
摘要：将鞭毛（将二键均稳定于放射性衰减中，纳入新材料中，可以创造出诸如永久磁性，超导性和非平凡拓扑的新兴特性。了解驱动BI反应性的因素对于实现这些特性至关重要。使用压力作为可调的合成载体，我们可以访问未开发的相空间区域，以促进不在环境条件下反应的元素之间的反应性。此外，在高压下发现材料发现的计算方法和实验方法比单独实验可以实现对热力学景观的更广泛的见解，从而使我们了解我们对主导化学因子控制结构形成的理解。在此，我们报告了我们对MO- BI系统的组合计算和实验探索，以前尚无二元金属间结构。使用从头算随机结构搜索（AIRSS）方法，我们确定了0-50 GPA之间的多个合成目标。高压原位粉末X射线X射线差异实验在钻石砧细胞中进行的确认，在施加压力时，Mo-bi-bi混合物在35.8（5）gpa的35.8（5）gpa时表现出丰富的化学作用，包括计算预测的Cual 2-Type MOBI 2结构。电子结构和声子分散计算表明，价电子计数与高压过渡金属 - BI结构中的键合以及识别两个动态稳定的环境压力符号。■简介我们的研究证明了合并的计算方法 - 实验方法在捕获高压反应性发现高压反应性方面的功能。