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World File Search System假设空间
机器学习
2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
![arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\556eb4fe5062250c9ddec40d867b5a857c06018f.webp)
arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日
在本文中，我们应用量子信道和开放系统状态演化的理论，提出了一种用于量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的酉参数化和高效学习算法。我们将任何具有非平凡算子和表示的量子信道视为具有隐藏动态和可测量发射的随机系统。通过利用量子信道更丰富的动态，特别是通过混合状态，我们证明了量子随机生成器比经典生成器具有更高的效率。具体而言，我们证明了可以在量子希尔伯特空间中使用比经典随机向量空间少二次的维度来模拟随机过程。为了在量子硬件上的电路计算模型中实现 QHMM，我们采用了 Stinespring 的扩张构造。我们表明，可以使用具有中间电路测量的量子电路有效地实现和模拟任何 QHMM。在酉电路的假设空间中，可行的 QHMM 学习的一个关键优势在于 Stinespring 扩张的连续性。具体而言，如果通道的酉参数化在算子范数中接近，则相应通道在钻石范数和 Bures 距离中也将接近。此属性为定义具有连续适应度景观的高效学习算法奠定了基础。通过采用 QHMM 的酉参数化，我们建立了一个正式的生成学习模型。该模型形式化了目标随机过程语言的经验分布，定义了量子电路的假设空间，并引入了一个经验随机散度度量——假设适应度——作为学习成功的标准。我们证明，该学习模型具有平滑的搜索景观，这归因于 Stinespring 扩张的连续性。假设空间和适应度空间之间的平滑映射有助于开发高效的启发式和梯度下降算法。我们考虑了四种随机过程语言的例子，并使用超参数自适应进化搜索和多参数非线性优化技术训练 QHMM，这些技术应用于参数化的量子拟设电路。我们通过在量子硬件上运行最优电路来确认我们的结果。
主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
量子电路的统计复杂性
在理论机器学习中，统计复杂性是衡量假设空间丰富性的概念。在这项工作中，我们将特定的统计复杂性量度（即Rademacher复杂性）应用于量子计算中的量子电路模型，并研究统计复杂性如何取决于各种量子电路参数。，我们研究了统计复杂性对量子电路的资源，深度，宽度以及输入和输出寄存器的数量的依赖性。为了研究统计复杂性如何通过电路中的资源扩展，我们基于（p，q）组规范引入了魔术的资源度量，该魔法量化了与电路相关的量子通道中的魔术量。这些依赖性在以下两个设置中进行了研究：（i）整个量子电路被视为单个量子通道，以及（ii）量子电路的每一层被视为单独的量子通道。我们获得的界限可用于根据其深度和宽度以及网络中的资源来限制量子神经网络的能力。
......的四维流体空间解释
1914 年，西奥多·卡鲁扎 (Theodor Kaluza) 又在几年后提出这一理论。诺德斯特伦 (Nordström) 发展了引入额外空间维度的引力理论 [2]。在他的理论中，额外维度与电磁学耦合。卡鲁扎利用五维流形（四个空间维度和一维时间维度）[3]，将爱因斯坦广义相对论与电磁学统一起来。这些引力与电磁学的统一假设空间有四个维度而不是三个，这为进一步探索四维空间假设提供了足够的动力。促使本文所述研究的另一个重要成果是埃尔温·马德隆 (Erwin Madelung) 于 1926 年获得的研究成果。他从无旋无粘流的流体动力学方程推导出薛定谔方程 [4]。尽管马德隆在他的解释中没有将物理空间视为流体，但推导表明薛定谔方程与无旋流动的无粘性流体方程之间存在联系。
一种扭曲时空结构的合理方法，用于创建实用的多介质推进系统
时空扭曲是由于重力造成的。根据牛顿引力公式，如果任何物体的质量为零，那么引力就会为零。假设太阳和地球之间的情况，大约需要 8 分 20 秒，但如果太阳以某种方式消失，引力就会为零。我们都知道光比引力移动得快得多，因为引力是所有力中最弱的。那么引力怎么会比光快呢？花了 200 年才解决这个奇怪的情况。爱因斯坦的理论认为空间因行星的引力而弯曲。可以假设空间就像一张网，上面放着一些重物。这被称为时空扭曲。爱因斯坦从运动学（运动物体的研究）的角度提出了他的理论。他的理论是对洛伦兹 1904 年的电磁现象理论和庞加莱的电动力学理论的进步。虽然这些理论包括与爱因斯坦引入的方程（即洛伦兹变换）相同的方程，但它们本质上是为了解释各种实验（包括著名的迈克尔逊-莫雷干涉仪实验）的结果而提出的临时模型，这些实验极难融入现有范式。
全局相位真实存在的简单证明
2 ( | ψ 1 ⟩ + | ψ 2 ⟩ )。换句话说，改变初始叠加态各个分支局部相的局部幺正变换，同时也改变了粒子的底层物理态。下一步要证明，上述两种情形下改变的物理态是不同的。薛定谔方程确保一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的波函数。从灵能本体论观点来看，这意味着一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的物理状态。那么，改变 | ψ 1 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 1 ⟩ 区域内粒子的物理状态，而改变 | ψ 2 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 2 ⟩ 区域内粒子的物理状态。因此，上述两种情况下改变的物理状态是不同的。这证明了灵能本体观的全局相的真实性。上述证明隐含地假设空间中每个点的单个粒子的波函数代表该点的局部物理性质。这是一个自然的假设，为现有的波函数本体论解释（如波函数实在论）所承认（Albert，2013）。在此假设下，改变粒子空间叠加的一个分支的局部幺正变换只会改变该分支区域的物理状态（如果物理状态有任何变化）。这是上述证明的基础。请注意，原则上可以通过保护性测量（直至全局相）来测量空间中每个点的单个粒子的波函数（当波函数已知时）（Aharonov and Vaidman，1993；Aharonov，Anandan and Vaidman，1993；Gao，2015）。例如，上述叠加各分支的密度和通量密度1 √
空间单细胞分析和邻域分析揭示了肝细胞癌中与检查点抑制剂治疗结果相关的免疫结构的决定因素
摘要背景对于肝细胞癌（HCC）中对检查点免疫疗法的反应的决定因素仍然很了解。预计肿瘤微环境（TME）中免疫反应的组织有望控制免疫疗法的结局，但空间免疫型仍然很差。目的我们假设空间免疫网络体系结构的反卷积可以鉴定HCC中临床相关的免疫型。设计，我们对101例患者的HCC组织进行了高度多重的成像质量细胞仪。我们在发现和验证队列中进行了深入的空间单细胞分析，以否定HCC免疫结构异质性的决定因素，并开发了用于预测免疫检查点抑制剂（ICI）疗法的空间免疫分类。结果生物信息学分析确定了HCC TME中的23个主要免疫，基质，实质和肿瘤细胞类型。无监督的邻域检测确定了三个免疫结构，具有不同的免疫细胞参与和以CD8 T细胞，髓样免疫细胞或B和CD4 T细胞为主的免疫检查点。我们使用这些定义了三种主要的空间HCC免疫型，这些免疫型反映了更高水平的肿瘤内免疫细胞组织：耗尽，分隔和富集。在ICI治疗下的无进展生存期在空间免疫类型之间显着差异，富集患者的存活率提高。在肿瘤内异质性患者中，一个富集区域的存在控制了长期生存。
空间单细胞分析和邻域分析揭示了肝细胞癌中与检查点抑制剂治疗结果相关的免疫结构的决定因素
摘要背景对于肝细胞癌（HCC）中对检查点免疫疗法的反应的决定因素仍然很了解。预计肿瘤微环境（TME）中免疫反应的组织有望控制免疫疗法的结局，但空间免疫型仍然很差。目的我们假设空间免疫网络体系结构的反卷积可以鉴定HCC中临床相关的免疫型。设计，我们对101例患者的HCC组织进行了高度多重的成像质量细胞仪。我们在发现和验证队列中进行了深入的空间单细胞分析，以否定HCC免疫结构异质性的决定因素，并开发了用于预测免疫检查点抑制剂（ICI）疗法的空间免疫分类。结果生物信息学分析确定了HCC TME中的23个主要免疫，基质，实质和肿瘤细胞类型。无监督的邻域检测确定了三个免疫结构，具有不同的免疫细胞参与和以CD8 T细胞，髓样免疫细胞或B和CD4 T细胞为主的免疫检查点。我们使用这些定义了三种主要的空间HCC免疫型，这些免疫型反映了更高水平的肿瘤内免疫细胞组织：耗尽，分隔和富集。在ICI治疗下的无进展生存期在空间免疫类型之间显着差异，富集患者的存活率提高。在肿瘤内异质性患者中，一个富集区域的存在控制了长期生存。