XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息理论
量子信息理论中的不对称克隆
我的第一句话要感谢我的主管ClémentPellegrini和Ion Nechita，这给了我在他们的监督和建议下获得博士学位的机会。在这三年中，他们的友善和支持是本文成功的必不可少的。感谢您给我机会参加许多会议，讲习班和暑期学校。这些宝贵的经验极大地丰富了我的研究和学术网络，我深表感谢。我要感谢Guillaume Aubrun，Omar Fawzi和Michael Wolf，他们接受了审查此手稿并非常小心。我还要感谢Antonio Ancin，Fabrice Gamboa和Maria Jivulescu接受我的论文辩护陪审团的成员。我要对DeMathématiquesde Toulouse研究所的常任成员和概率团队表示深切的感谢，我有机会讨论数学和其他学科。我特别感谢Tristan Benoist和Reda Chhaibi，他们的建议和鼓励对我的进步至关重要。，我要感谢所有是图卢兹量子团队的一员，或者过去曾与我们一起参加论文，实习或只是访问。感谢Arnaud，Pierre，Khurshed，Jan-Luka，Linda，Satvik，Qing-Hua，Sang-Jun以及今年加入我们的所有新学生。感谢我们的第一个博士后安娜！当然要感谢Faedi，我与他一起度过了很多小时的黑板或饮料。当然，感谢您帮助我提高塔罗牌技能。。我要感谢我在Math-ématiquesde Toulouse学院的所有博士生和博士后，我很高兴见面，并且我在公园里度过了一个愉快的时光，在实验室里度过了一段美好的时光，或者在公园里的野餐或Bier-Garten的饮料。感谢您组织实验室中的所有学生活动，尤其是学生研讨会。There are so many of you, so to mention just a few, thank you to Nicolas , Sophia , Paola , Lucas , Perla , Alberto , Fanny , Michèle , Clément , Étienne , Viviana , Anthony , Virgile , Joachim , Corentin , Mahmoud , Alain , Fu-Hsuan , Javier , Axel , Louis , I would also like to thank all the PhD students and在过去三年中，在理论物理实验室中欢迎我在物理学家中欢迎我的博士后。感谢您的所有游泳池，餐厅和电影夜晚。。感谢最好的咖啡室和研讨会上的所有讨论。特别感谢Bhupen，
用内核方法的信息理论
我们通过重现Hilbert空间的相关协方差操作员来考虑概率分布的分析。我们表明，这些操作员的冯·诺伊曼熵和相对熵与香农熵和相对熵的通常概念密切相关，并具有许多特性。它们与概率分布的各种牙文的有效估计算法一起出现。我们还考虑了产品空间，并表明对于张量产品内核，我们可以定义互信息和联合熵的概念，然后可以完美地表征独立性，但只有部分条件的独立性。我们最终展示了这些新的相对熵的新概念如何导致日志分区函数上的新上限，这些概念可以与变异推理方法中的凸优化一起使用，从而提供了新的概率推理方法家族。
量子信息理论通过量子组上的傅立叶乘数
在本文中，我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论，我们的结果使用了一个新的，精确的描述，对1 的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。 的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。
算法信息理论和量子力学简介
本文介绍了一项对算法信息理论与量子力学交集的已发表和未发表材料的调查。据作者所知，这是其类型的第一个。 审查了量子状态算法含量的三个不同概念。 引入了算法量子典型性和相互信息的概念。 探索了算法信息与量子测量之间的关系。 令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。 因此，大多数量子状态将其切成白噪声。 回顾了马丁·洛夫的量子分析。 算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。 当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。据作者所知，这是其类型的第一个。审查了量子状态算法含量的三个不同概念。概念。探索了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。因此，大多数量子状态将其切成白噪声。回顾了马丁·洛夫的量子分析。算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70
双曲线空间已成为一种有效的歧管，因为它们有效地表示层次数据结构的能力，即使对于低维嵌入也很少，它们也几乎没有变形。在选定的双曲线模型（例如庞加莱球）中，分类通常是通过利用符号距离函数到平面（陀螺仪）（陀螺仪）的双曲线函数或通过测量与虚拟固定原型的比对来进行的。我们在深度学习的环境中提出，以利用决策边界的不同表征：霍斯斯，它们是Busemann功能的级别。它们在几何上等效于在类似于原型的虚拟点上与双曲线空间边界相切。因此，我们定义了一个可以适应任何神经网络主链的新霍斯磷层。在以前的作品中，原型通常是均匀分布的，而无需对手头任务使用潜在可用的标签层次结构。我们还提出了一种基于Gromov-Wasserstein距离定位这些原型的层次知情方法。我们发现，原型的良好初始化和优化的组合改善了在层次数据集上的图像分类以及在图像和点云数据集中进行的两个序列分割任务中的基线性能。源代码将在接受后发布。
通过基于机器学习的信息理论指标
摘要 - 基于给定的一组输入和输出，机器学习（ML）和隐窝分析具有创建功能的有趣共同目标。但是，这样做的方法和方法之间的方法和方法在两个字段之间差异很大。在本文中，我们探讨了整合来自ML领域的知识，以提供对Crypsystems的经验评估。特别是我们利用信息理论指标来执行基于ML的分布估计。我们提出了ML算法的两种新颖应用，可以在已知的明文设置中应用，以对任何密码系统进行隐式分析。我们使用共同信息神经估计来计算密码系统的相互信息泄漏以及二进制跨熵分类，以模拟在选定的明文攻击（CPA）下无法区分的性。这些算法可以很容易地在审核设置中应用，以评估Crypsystem的鲁棒性，结果可以提供有用的经验结合。我们通过经验分析几种加密方案来评估方法的功效。此外，我们将分析扩展到基于网络编码的新型密码系统，并为我们的算法提供其他用例。我们表明，我们的分类模型正确地识别了非IND-CPA安全的加密方案，例如DES，RSA和AES ECB，具有很高的精度。它还标识了具有故障参数的CPA-SECURE密码系统中的故障，因此AES-CTR的相反版本减少了。我们还得出结论，使用算法，在大多数情况下，使用较小的计算能力的较小尺寸的神经网络可以识别加密系统中的脆弱性，从而快速检查加密系统的理智，并帮助决定是否要花费更多资源来部署能够破坏密码系统的较大网络。
如何成为一个综合信息理论家而不会失去身体
综合信息理论4.0（IIT）是意识神经科学中的主要框架之一（Consortium et al。，2023; Seth and Bayne，2022; Signorelli等，2021）。它旨在通过数学上形式化其与因果关系和存在的关系来解释意识，同时采用计算工具在实验上研究了这一意识（Zaeemzadeh和Tononi，2024； Albantakis等人，2023年； Ellia等，2021年； Albantakis等人，2021年）。原则上，IIT可用于评估任何物理系统中意识水平和内容的水平和内容，例如昏迷患者的大脑或在麻醉下的大脑（Albantakis等，2023; Tononi等，2016）。更具体地，IIT将意识视为因果效应的固有结构，并提出任何有意识的系统都是自身作为最大统一整体而存在的（Albantakis等人，2023年； Ellia等，2021年）。这是数学形式化的，并根据“综合信息”的几种措施对计算进行了分析。在本文中，我们专门关注最大系统集成信息（ϕ ∗ s）。IIT使用这是在一组候选系统中识别支持意识的一个，因此主观和不可否认的“自身存在”。相反，根据IIT的假设，没有指定ϕ ∗ s的系统，充其量只能从另一个有意识的实体的角度出发，因此不存在“真正存在”（Albantakis等，2023; Koch，2024; 2024; Tononi; Tononi et et and。，202222，2022）。以这种方式，IIT在概念上与意识和绝对内在的存在形式相关，因此提供了一个计算神经科学框架，以定量地解决与意识和本体论（即生存）有关的问题，这些问题已归于无休止的哲学辩论。同时，我们承认，与熟悉的物理框架（例如经典的力学或热力学）不同，可以在数学细节和复杂性的渐进水平上引入（例如，从F = MA到更先进的矢量配方），IIT的形式性仍然相对地是不透明的，并且很难掌握。尽管如此，IIT仍然具有通过数学和计算手段来促进与本体论和意识相关的问题的理解的潜力。，但IIT的一些关键本体论假设阻碍了这种潜力，这导致了对其数学形式主义的有问题的概念解释，计算
在海洋集合模拟中量化拉格朗日粒子分散的变异性：信息理论方法
1 Utrecht University, Institute for Marine and Atmospheric Research, Princetonplein 5, 3584 CC Utrecht, Netherlands 2 Mediterranean Institute of Advanced Studies (IMEDEA, UIB-CSIC), Esporles, Spain 3 Utrecht University, Debye Institute for Nanomaterials Science & Institute for Sustainable and Circular Chemistry, Inorganic Chemistry and Catalysis,荷兰荷兰UTRECHT USITEITITITSWEG 99，3584 CG UTRECHT，GRENOBLE ALPES，CNRS，INRAE，IRD，IRD，GRENOBLE INP，INP INP，INTITUT desgésosciencesde l'evournornement（Ige）
马克斯普朗克复杂系统物理研究所-凝聚态和量子信息理论博士后职位
要申请职位，请填写在线申请表（https://www.pks.mpg.de/CMpd25）并将您的申请材料（求职信、简历、出版物清单、研究兴趣陈述和研究计划以及三篇最相关的出版物）上传到一个 PDF 文件中。请安排在 2025 年 1 月 24 日之前通过 https://www.pks.mpg.de/reference/ 以 PDF 文件形式提交至少两封推荐信。
迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。