fermions的合理量子信息理论必须尊重平价超级选择规则,以遵守相对论和无信号原则的特殊理论。该规则限制了任何量子状态在偶数和奇数式典型状态之间具有叠加的可能性。因此,它表征了一组物理允许的费米子量子状态。在这里,我们将物理允许的量子操作介绍了与奇偶校验超级选择规则一致的量子操作,该操作将允许的费米子状态映射到自身上。我们首先引入了费米金国家的统一和投射测量操作。我们将形式主义进一步扩展到一般量子操作,以STINESPRING膨胀,操作员-AM表示形式和公理性完全阳性跟踪的地图的形式。我们明确显示了费米子量子操作的这三个表示之间的等效性。我们讨论了我们在费米子系统中相关性表征的结果的可能含义。
在一次非凡的历史事故中,托米塔(Tomita)在1967年的巴吞鲁日会议上分发了他的预印本,在同一会议上,哈格宣布了公共条件。Masamichi Takeaki参加了Baton Rouge会议。不久后,他完成了模块化理论,并通过KMS条件来表征模块化群。
媒体报道始于公共活动,大规模对抗协作的作者分享了他们的发现,这些发现被报道为经验测试,并部分支持IIT 1-5。此消息在预印本之前直接传达给记者和公众1,2,因此在同行评审之前。这些实验似乎由不同实验室的大批学员巧妙地执行。然而,通过设计,研究仅测试了某些理论家做出的一些特质预测,这些预测与IIT 3,6,7的核心思想在逻辑上并不相关,因为其中一位作者本人也承认8。因此,这些发现并不支持该理论本身实际上经过有意义测试的说法,或者它具有“主导”,“良好的”或“领先”状态1-5,8。不幸的是,这种重要的细微差别在媒体报道1-5中丢失了。在科学界9-11中也质疑了这些主导地位的主张,但在6,8,12-16年中,IIT的支持者反复向公众广播。
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,
对于每个状态 A 、 B 和 C ,计算其部分转置(其中转置应用于第二个寄存器)并输出结果矩阵的最小特征值。对于每个状态,输出该状态是纠缠还是可分离,或者部分转置测试是否不确定。提示:回想一下,当总维度最多为 6 时,部分转置测试始终是确定的。(b)在文件 D.txt 中,您将找到纯状态 D ∈ D ( C 2 ⊗ C 2 )。计算其纠缠熵。
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分,由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明,在学习中,必须对问题的问题有一定的良好偏见,并且在学习时,我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型(例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中,甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015],Blumer等。[1989],学习需要比学习类别的能力更多的示例,并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的,其中人们假定数据上的最差分布。
○超级重力(D-BRANES,超对称指数)的BPS黑洞○ADS 3 /CFT 2(状态密度的Cardy公式)○全息影像重力路径积分(非逆向重叠的对角)
如果计算机技术强劲,那么图灵机(数学伪造的真实计算机)的概念在很大程度上仍然是不利的。Turing Machine建模了计算过程,并为可预测性和果断性的条件构成了基础。同时,它允许引入发票复杂性的尺寸。对于这一理论,现在是否通过穿孔卡中的孔或磁性层的磁化孔循环是微不足道的。它只有在Turing Machine-Remard of Bodys-the Thementation基础的理论中进行了编码,才能将自己确立为数学学科。显然这是现代数学一般计划的一部分,该计划自主从应用程序中创建自己的基础知识。
理论物理学,巴斯克大学(UPV/EHU),毕尔巴鄂,西班牙DONOSTIA国际物理中心(DIPC),SanSebastián,西班牙Ikerbasque,Basque科学基金会,Bilbao,西班牙Wigner Wigner Physicics,Budapest,Budapest,Budapest,Budapest,Budapest of Budapest,Budapest,Budapest of Bulbao