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World File Search System先验概率
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。
可用状态的最佳近似和三重不确定关系
在量子信息处理与计算中，凸结构在量子态、量子测量和量子信道的集合中起着重要作用。一个典型的凸结构问题是量子态鉴别，它从一组给定的量子态 {| Ψ i ⟩} ni =1 中区分出一个量子态，其中先验概率 pi 满足 ∑ nipi = 1，参见[1–4]。最近，[5–8] 考虑了不可用量子态到可用状态集合的最佳近似问题。对于给定状态 ρ，问题改写为从 {| Ψ i ⟩} ni =1 中寻找最难区分的状态，使得 ρ 与凸集 ∑ nipi | Ψ i ⟩⟨ Ψ i | 之间的距离最小[7]，该问题的解决有利于可用量子资源的选择[9–11]。与量子相干性和量子纠缠的距离测度的选择类似，我们在这里采用迹范数作为距离的测度[12–18]。
积累规则63主动投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可知论概率93、94、97、106-8算法Collusio
累积规则63积极投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可抗拒的概率93、94、97、106–106-8算法勾结209算法决策157、160、160、160、160、168 91–3、96、97、103–5先验概率5箭头，肯尼斯80人工子智能（AGI）111，111，130人工智能（AI）相关的人类元素241特征241欧洲委员会210-12欧盟委员会210-12 243 242金融机构242金融机构的进化206-10挑战208-9 selling 207 - 9 selling 207 - 8 selling 207 - 8 - 8竞赛213–14伦理212–13解释性213隐私213风险管理银行'AI应用程序243-4未来任务248声誉关键风险指标246-7声誉风险245-6社交媒体媒体风险成分247–8
具有固定不确定结果率的量子态鉴别中的相互信息和量子不和谐
摘要：我们研究了当 Bob 对两个纯非正交量子态（以任意先验概率生成）实施具有固定不确定结果率 (FRIO) 的判别时，Alice 和 Bob 共享的相互信息和量子不一致。FRIO 判别介于最小误差 (ME) 和明确状态判别 (UD) 之间。ME 和 UD 是众所周知的判别协议，在量子信息论中有多种应用。FRIO 判别提供了一个更通用的框架，可以在其中研究判别过程及其应用。在这种情况下，我们比较了最佳判别概率、相互信息和量子不一致的性能。我们发现，当 Bob 实施 ME 策略时，可以获得可访问的信息。从 Bob 测量后在初始状态中丢失并在最终状态中保留的相关性的角度来看，最（最）有效的判别方案是 ME (UD)。
动态量子相变：综述
摘要 量子理论为描述量子物质的平衡性质提供了一个广泛的框架。然而，量子模拟器中的实验现在已经开辟了一条超越这一平衡范式的量子态生成途径。虽然这些状态有望表现出不受平衡原理约束的性质，例如微正则系综的先验概率相等，但确定非平衡量子动力学的一般性质仍然是一项重大挑战，尤其是考虑到缺乏自由能等传统概念。动态量子相变理论试图通过将相变概念提升到相干量子实时演化来识别这些一般原理。这篇评论为该领域提供了教学介绍。从封闭量子多体系统中非平衡动力学的一般设置开始，我们给出了动态量子相变的定义，即时间上的相变，物理量在关键时刻变为非解析的。我们总结了所取得的理论进展以及首次实验观察，并进一步展望了主要的未决问题以及未来的研究方向。
战略解读
在由 ? 发起的最简单的战略沟通教科书模型中，一个“发送者”私下观察自然状态并从某个给定的消息空间中选择一条无成本消息。然后，“接收者”观察该消息并采取影响双方收益的行动。这种传统方法的一个标志是消息没有内在含义；它们的内容 - 即它们与基础状态的统计关系 - 建立在发送者-接收者博弈的纳什均衡中。根据此解决方案概念的标准稳态解释，接收者可以访问完全揭示状态和消息之间统计关系的“数据集”。在本文中，我们重新审视基本的发送者-接收者模型，并放宽接收者完全有能力解释均衡消息的假设。我们关注接收者有两个可用操作 y 和 n 的设置。在每一种自然状态中，只有其中一种操作是合适的。对于 y 而言，适合采取适当行动的状态的先验概率为 π < 1
“不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “
1托马斯·贝叶斯（〜1701-1761）是英国部长和统计学家，他开发了一个相对简单的方程式，以将当前对结果或事件（E;称为先验概率）的信念转换为经过修订的和更新的信念（称为后验概率）（称为后验概率），在遇到一些新的信息后，可以将其视为一种感官标志或信号（s）。结果（即后验概率）是有条件的概率，因为它取决于（即条件为基础）新信息（即给出e或符号e | s）。尽管大多数资源使用比例呈现了贝叶斯定理的计算，但贝叶斯却没有，并且使用频率可以简单地理解数学（例如，Gigerenzer＆Hoffrage，1995）。要计算更新的条件概率，人们需要知道在信号（E＆S）存在下发生结果或事件的频率以及信号自然显示的频率。使用这两个信息，后验概率仅为E＆S /S。在任何一天，一个人的信心（即先前的概率）大约为10％（即3 / 〜30）。但是，如果那天多云，它的信心会下雨（后概率，e | S）为33％（即3 /9）。
大脑转文本
脑机接口可以让失去说话能力的人通过从神经活动中解码预期语音来有效地交流。目前最先进的模型利用循环神经网络将神经活动映射到音素序列，利用维特比算法将音素序列映射到文本，先验概率由大型语言模型给出。我假设这些系统可以通过以下方式得到改进：(a) 识别能够很好地描述日常语音中使用的文本分布的预训练语言模型，(b) 使用转换器而不是 RNN 将神经活动映射到音素。令人惊讶的是，我发现在总机语料库上训练的简单三元语言模型在捕捉口语的统计特性方面优于预训练的大型语言模型。不幸的是，用各种转换器架构替换 RNN 并没有提高神经活动到音素系统的性能。总之，这些结果表明，先验语言模型的原则性选择有可能改善通信神经假体。
实验量子状态歧视，使用最佳的不确定结果策略
非正交状态歧视的问题是至关重要的量子信息任务，例如加密和计算协议。因此，发现量子状态之间歧视的最佳场景是决定性的。我们考虑了考虑固定的不确定结果率（FRIO）的两个非正交状态的最佳歧视策略。FRIO策略的主要优点是仅通过调整不确定的结果速度来插入明确和最小误差歧视之间。我们提出了一种多功能实验方案，该方案对具有任意先验概率的任何一对生成的非正交状态以及任何固定的不确定结果率执行最佳的FRIO测量。考虑到FRIO协议中的自由参数的不同值，我们将其实现在自发参数下转换过程中产生的单个光子的偏振模式下编码的量子状态。此外，我们求助于新的双路径SAGNAC干涉仪，以执行歧视任务所需的三项非注射式测量，与理论预测表现出了极好的一致性。本实验为使用FRIO方案提供了多种量子歧视策略的实用工具箱，该方案可以极大地利用量子信息应用和量子理论中的基本研究。