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World File Search System交换性
沙丘背后的非交换性
我将讨论冯诺依曼代数上映射的绝对膨胀概念，主要关注具有附加模块性条件的 B(H) 上的映射。这一概念最近由 C. Duquet 和 C. Le Merdy 定义和研究。他们描述了可膨胀 Schur 乘数的特征。我们通过将 Schur 乘数要求替换为任意冯诺依曼代数上的模数（而不是最大阿贝尔自伴代数）来扩展结果。此类映射的特征是存在一个称为辅助算子的迹冯诺依曼代数 ( N , τ ) 和某个幺正算子。不同类型的辅助算子（阿贝尔、有限维等）导致了局部、量子、近似量子和量子交换可膨胀映射的定义，我将讨论这些类型之间的关系。研究不同类型膨胀的动机来自量子信息论。我将解释 QIT 和可膨胀映射之间的相互关系。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
每个分解系统都是正交的
麦考瑞大学 · › ... dodi。H. A. Jado dodo。R 意味着 3！&;d → do: X³ __ x 2 使得 d₁ t = ada: did,d, do。& do a。= سج。1. : dod₁ = dodo。因此我们有交换性。
估计直接和溢出疫苗的有效性，并在测试阴性设计下进行部分干扰
y i j = p vi∈V（n i）y ∗ ij（v i）i（v i = v i）; （2）条件交换性：对于f 0，y ∗ i（v i）y v i | c i，n i用于所有vi∈V（n i）; （3）
量子纠错讲座 2：稳定器形式
CSS 代码（以其发明者 Calderbank、Shor、Steane 的名字命名）构成了所有稳定器代码的一个有趣子类，其中稳定器组的生成器要么是 Pauli-X 的乘积，要么是 Pauli-Z 的乘积。这是一个有吸引力的限制，因为现在只需要在 X 类型和 Z 类型生成器之间检查生成器之间的交换性条件，因为 X 类型生成器和 Z 类型生成器显然可以相互交换。在这种情况下，两种类型的生成器都用二进制字描述（在与 X 或 Z 类型运算符相对应的坐标处为 1）。
![arXiv:2406.07305v1 [quant-ph] 2024 年 6 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c1ffc5048c64fc8eddd28b8a08b4a494f004f771.png)
arXiv:2406.07305v1 [quant-ph] 2024 年 6 月 11 日
操作语境性是量子信息理论中一个发展迅速的子领域。然而，推动这一现象的量子力学实体的表征仍然未知，目前存在许多部分结果。在这里，我们通过将操作语境性与无广播定理一一联系起来，提出了解决这个问题的方法。这种联系在完整量子理论及其子理论的层面上都有效。我们在各种相关情况下证明了这种联系，特别表明，对于量子态，证明语境性的可能性恰恰由非交换性来表征，而对于测量，这由与可重复性密切相关的范数 1 属性来实现。此外，我们展示了如何使用广播技术来简化已知的语境性基础结果。
相互作用的电子几乎紧密的TROTTERTION
我们考虑在数字量子计算机上模拟量子系统。我们表明，通过同时利用目标汉密尔顿的交换性，相互作用的稀疏以及初始状态的先验知识，可以通过利用量子模拟的性能来提高量子模拟的性能。我们实现了涵盖各种物理系统的一类相互作用的电子（包括平面波 - 巴西电子结构和费米 - 哈伯德模型）的动力化。我们通过在η-电子歧管中嵌套术语的嵌套换向器来估计模拟误差。我们开发了多种技术来界定一般费米子操作员的转移幅度和期望，这可能是独立的。我们表明，它可以使用N 5/3η2 / 3 + N 4/3η2 / 3 N O（1）< / div>
基因博士课程2023-2024 -Crest
本简短的课程将介绍无分配统计推断的框架，并将在该领域提供理论基础和实用方法的深入概述。我们将介绍包括固定方法，共形预测，基于交叉验证的方法，校准程序等方法，重点是如何将这些方法适应到一系列设置中，以实现强大的不确定性量化，而不会损害准确性。该课程还将引入这些方法背后的理论结果，包括交换性（及其变体）在建立这些方法的无分布有效性方面的作用，以及更经典的理论结果，建立这些无分布方法如何与我们通过参数模型或基于其他基于的基于基于的基于基于的假设技术获得的答案有关。我们的理论概述还将涵盖硬度结果，以解除推理问题的空间，这些问题可能或无法在无分配框架内回答。
马约拉纳费米子的认证量子测量
我们提出了一个量子自测试协议来认证涉及马约拉纳费米子模式的费米子宇称测量。我们表明，观察到一组理想测量统计数据意味着实施的马约拉纳费米子宇称算子的反交换性，这是马约拉纳检测的必要先决条件。我们的协议对实验误差具有鲁棒性。我们获得了与误差呈线性关系的状态和测量算子的保真度下限。我们建议根据语境见证 W 来分析实验结果，对于任何经典数据概率模型，它都满足 ⟨ W ⟩≤ 3。不等式的违反证明了量子语境性，与最大理想值 ⟨ W ⟩ = 5 的接近程度表示对马约拉纳费米子检测的置信度。
替代模型选择对蛋白质祖先序列重建的后果
分子进化的最佳拟合替代模型是系统发育感（包括祖先序列重建（ASR））的传统步骤。然而，最近的一些研究表明，应用此过程不会影响系统发育重建的准确性。在这里，我们通过分析蛋白质演化替代模型的选择的影响，重点介绍了使用模拟和真实数据的ASR的准确性。我们发现所选最佳拟合取代模型会产生最准确的祖先序列，尤其是在数据呈现较大的遗传多样性的情况下。的确，在具有相似交换性生存性的替代模型下重建的祖先序列相似，这表明如果所选的最佳拟合模型不能用于重建，则采用类似于所选模型的模型是首选的。我们得出的结论是，建议在蛋白质探测的替代模型之间进行选择，以重建准确的祖先序列。