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量子信息与计算
量子技术可以突破传统信息技术的瓶颈，保障信息安全，加快计算速度，提高测量精度，为经济社会发展中的一些问题提供革命性的解决方案。量子信息与计算理论为量子技术的发展提供了保障。本期特刊旨在研究量子信息的一些基本特性和应用，包括但不限于互补性、量子算法、量子相干性、量子关联、量子测量、量子计量、量子不确定性和量子信息处理。本期特刊中的工作可分为两类：量子信息基础理论和量子信息处理与算法设计。我们从前者开始。量子信道通常会改变系统的量子特性，比如引起量子态的退相干、破坏量子关联。从信息的角度表征量子信道已经取得了丰硕的成果。在 [1] 中，Song 和 Li 提出了一个框架，从量子信道可以诱导的集合中量子性的数量的角度定性和定量地表征量子信道。他们研究了集合中的量子性动态，并提出了量子性功率和去量子性功率来表征量子通道。如果一个通道始终降低所有集合的量子性，那么它就是一个完全去量子性通道。还通过几个例子研究了与马尔可夫通道的关系。这项工作从系统与环境相互作用带来的量子性信息流的角度说明了量子通道的新性质。结果可以直接推广到任意维度和其他量子性测度。量子验证已被视为可扩展技术道路上的一项重大挑战。除了对量子态进行断层扫描之外，自测试是一种独立于设备的方法，用于验证先前未知的量子系统状态和未表征的测量算子在某种程度上是否接近目标状态和测量（直到局部等距），仅基于观察到的统计数据，而不假设量子系统的维度。先前的研究主要集中于二分态和一些多分态，包括所有对称状态，但仅限于三量子比特的情况。Bao 等人 [ 2 ] 给出了具有特殊结构的四量子比特对称状态的自测试标准，并基于向量范数不等式提供了鲁棒性分析。Bao 等人还通过投影到两个子系统，将这一想法推广到参数化的四量子比特对称状态系列。Belavkin–Staszewski (BS) 相对熵是处理量子信息任务时一种非常有吸引力的关键熵，可以用来描述量子态可能的非交换性的影响（量子相对熵在这种情况下不太适用）。Katariya 和 Wilde 使用 BS 相对熵来研究量子信道估计和鉴别。Bluhm 和 Capel 贡献了加强版
体重指数，2型糖尿病和骨矿物质密度之间的因果关系：孟德尔随机化
骨质疏松症（OP）是一种全身性骨代谢疾病，其特征是骨骼质量减少，骨头小梁的逐渐丧失和骨矿物质密度降低（BMD）[1]。随着社会的发展以及人类生活方式和饮食方式的变化，超重和肥胖的普遍性已经上升。世界卫生组织（WHO）将超重和肥胖定义为对人类健康产生不利影响的脂肪积累，并建议将体重指数（BMI）用作诊断工具[2]。一些研究[3]提出了较高BMI对OP的保护作用，并且在BMI值和BMD之间观察到正相关。但是，2型糖尿病的发展与BMI密切相关，研究表明，BMI的增加增加了2型糖尿病发作的风险[4-9]。此外，BMD和BMI之间的相关性可以是双向的[10]，在相对肥胖症的情况下是阳性的（BMI 18。0–31。2 kg/m 2）和在严重的肥胖情况下进行负面影响（BMI 31。3–40。6 kg/m 2）。 这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。 Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。 该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。6 kg/m 2）。这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。此方法有效地解决了潜在的混杂和逆转因果关系的问题，使其成为传统流行病学方法的宝贵综合[11]。多变量Mendelian随机化（MVMR）是单变量的Mendelian随机化（UVMR）的扩展，考虑到多种性状的多态性[12]。MVMR的假设更具包容性，因为遗传变异可能会影响几个测量的暴露，并且相应地扩展了排除限制和交换性假设。MVMR在估计初级暴露对结果的直接影响方面给出了一致的结果，而没有充当介体的次级暴露的混淆影响。灵敏度分析，以评估各种假设对研究结果的影响并确保鲁棒性。进行了介导的MR分析，以评估BMI对BMD的影响是否由2型糖尿病介导。
Magdalena Musat 教授简历 职位
2023 算子代数及其应用研讨会：与逻辑的联系，菲尔兹研究所，多伦多。2023 C ∗ -代数：张量积、近似和分类，E. Kirchberg 纪念，明斯特。2023 非交换谐波分析和量子信息，米塔格莱弗研究所。2023 算子代数的现代趋势，Ed Effiros 纪念，加州大学洛杉矶分校。2023 座谈会，加州大学圣地亚哥分校，概率算子代数研讨会，加州大学伯克利分校。2022 加拿大算子代数研讨会 (COSy)，渥太华，全体会议发言人。2022 北英国泛函分析研讨会 (NBFAS)，英国纽卡斯尔，全体会议演讲。2022 北方的非交换性，查尔姆斯大学，哥德堡，全体会议发言人。 2021 函数分析研讨会，加州大学洛杉矶分校。2021 量子概率和非交换谐波分析，莱顿洛伦兹中心。2021 算子研讨会，首尔国立大学。2021 国际算子理论与应用研讨会 (IWOTA)，兰卡斯特，半全体会议。2021 团体聚会 C*-代数庆祝 Siegfried Echterhoff 60 岁生日，明斯特。2021 算子代数暑期学校，渥太华大学。讲座系列（4 × 60 分钟）。2021 算子代数特别周，华东师范大学算子代数研究中心，上海。2021 量子信息论中的非局部博弈，AIM 研讨会。2019 C*-代数研讨会，Oberwolfach 数学研究所。 2019 多面 Connes 嵌入问题，班夫 BIRS 研讨会。2019 巴塞罗那 CRM 几何、拓扑和代数高级课程（2 × 60 分钟）。2019 专题计划算子代数、群和 QIT 的应用，ICMAT，Lect 系列 5 × 90 分钟。2019 数学图像语言研讨会，哈佛大学。2019 二十一世纪的算子代数，宾夕法尼亚大学，费城。2019 悉尼的子因子：算子代数、表示论、量子场论，新南威尔士大学悉尼。2019 Connes 嵌入问题和 QIT，奥斯陆大学冬季学校，讲座系列（4 x 60 分钟）。2018 2018 概率算子代数研讨会，加州大学伯克利分校。2018 座谈会，隆德大学。2017 量子信息理论中的专题程序分析，IHP Paris，讲座系列（2 x 90 分钟）。2017 C ∗ -代数中的青年女性（YMC ∗ A），哥本哈根大学，主讲师。2016 当前量子信息理论中的数学方面，韩国大田。2015 乔治布尔数学科学会议，科克。2015 加拿大算子代数研讨会（COSy），滑铁卢，全体发言人。2014 加拿大算子代数研讨会（COSy），多伦多，全体发言人。2013 Banach 代数及其应用，查尔姆斯大学，哥德堡，全体发言人。 2013 年算子空间、谐波分析和量子概率研讨会，马德里。2012 年北英泛函分析研讨会 (NBFAS)，英国牛津，讲座系列（3x 60 分钟）。2012 量子信息理论中的算子结构，BIRS，班夫。2011 EMS-RSME 联合数学周末，毕尔巴鄂。2011 C ∗ -代数和相关主题会议，RIMS，京都。2011 大平原算子理论研讨会 (GPOTS)，亚利桑那州坦佩，全体会议发言人。