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World File Search System关联矩阵
体育活动指标与人类发展指数之间的关联：全球矩阵4.0的信息
1 Kinanthropogetry and Human绩效的研究中心，体育中心，圣卡塔琳娜大学体育中心，弗洛里亚诺·波里斯，巴西，巴西； 2卫生科学学院，智利Providencia Noma de Chile大学； 3个活跃的健康儿童联盟，加拿大安大略省渥太华； 4卫生研究集群的体育活动，体育与体育科学系，爱尔兰利默里克市利默里克大学； 5芬兰大约芬兰东部芬兰大学教育科学与心理学学院； 6 Turku大学教育学院，芬兰Rauma； 7斯洛文尼亚卢布尔雅那卢布尔雅那体育学院； 8菲律宾奎松市菲律宾迪利曼大学运动科学系； 9以色列阿里尔大学卫生科学学院卫生系统管理系； Botswana Gaborone的博茨瓦纳大学运动科学系10； 11医学科学系，不列颠哥伦比亚省北部，加拿大乔治王子，加拿大乔治王子； 12号医学院物理治疗系，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省温哥华，加拿大； 13哥伦比亚波哥大市医学院，洛斯安斯大学； 14加拿大金斯敦皇后大学运动机能学与健康研究学院； 15健康活跃的生活和肥胖研究小组，加拿大安大略省安大略省安大略省东部研究所儿童医院； 16加拿大安大略省渥太华的渥太华分校儿科系； 17加拿大渥太华卡尔顿大学卫生科学系1 Kinanthropogetry and Human绩效的研究中心，体育中心，圣卡塔琳娜大学体育中心，弗洛里亚诺·波里斯，巴西，巴西； 2卫生科学学院，智利Providencia Noma de Chile大学； 3个活跃的健康儿童联盟，加拿大安大略省渥太华； 4卫生研究集群的体育活动，体育与体育科学系，爱尔兰利默里克市利默里克大学； 5芬兰大约芬兰东部芬兰大学教育科学与心理学学院； 6 Turku大学教育学院，芬兰Rauma； 7斯洛文尼亚卢布尔雅那卢布尔雅那体育学院； 8菲律宾奎松市菲律宾迪利曼大学运动科学系； 9以色列阿里尔大学卫生科学学院卫生系统管理系； Botswana Gaborone的博茨瓦纳大学运动科学系10； 11医学科学系，不列颠哥伦比亚省北部，加拿大乔治王子，加拿大乔治王子； 12号医学院物理治疗系，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省温哥华，加拿大； 13哥伦比亚波哥大市医学院，洛斯安斯大学； 14加拿大金斯敦皇后大学运动机能学与健康研究学院； 15健康活跃的生活和肥胖研究小组，加拿大安大略省安大略省安大略省东部研究所儿童医院； 16加拿大安大略省渥太华的渥太华分校儿科系； 17加拿大渥太华卡尔顿大学卫生科学系
基于循环矩阵
在1996年，NTRU首先是由Crypto'96 [1]的J. Ho Ff Stein，J。Pipher和J. Silverman引入的。然后，NTRU的开发人员对NTRU做出了贡献，该开发人员通过对参数优化[2]表示为基于环和公共密钥加密方法。在2003年，他们引入了NTRU标志[3]，i。例如，NTRU的数字签名版本。同年，他们与另一个团队进行了演讲，分析了NTRU的解密错误[4]。J. H. Silverman在2003年在一个环中发表了一份有关可逆多项式的技术报告[5]。在2005年，J。H. Silverman Ve W. Whyte发表了一份技术报告，该报告分析了NTRU解密中的错误概率[6]。此外，发表了有关提高参数的安全级别的文章[7]的创始团队在网站www.ntru.com上发布了相关报告。ntru对基于量子计算机的攻击及其速度具有悄然抵抗。保护这种抗药性基础的基本原因是找到一个晶格向量，该晶格向量的长度最小，功能最小的问题是找到最接近私钥的晶格点进入高维晶格的问题[8]。与其他公共密钥密码系统不同，针对这些基于量子的攻击的NTRU密码系统的庇护结构使它更加有趣，并且每天都在发展。最初由Coppersmith等人制作了对NTRU密码系统的一些全尺度非破坏性攻击的一些例子。在1997年[9]。然后由Ho ff Stein等人提出了与此攻击的E ff ects一起消失的新参数。2003年[10]。作为攻击[11]的另一个例子，直到今天，它一直提高了更强大，当前和新的参数以及对NTRU密码系统的解决方案，从而组织了一项攻击，以分裂DI FF [12]。代表详细的读数，可以看出[13-15]对于不同类型的攻击类型，相反，对于提出的新参数和新系统，可以看到[16-18]。
矩阵缩放和矩阵平衡的量子算法
矩阵缩放和矩阵平衡是两个基本的线性代数问题，具有广泛的应用，例如近似永久系统和预处理线性系统以使其在数值上更稳定。我们研究了这些问题的量子算法的能力和局限性。我们提供了两种经典（两种意义上的）方法的量子实现：用于矩阵缩放的 Sinkhorn 算法和用于矩阵平衡的 Osborne 算法。使用幅度估计作为主要工具，我们的量子实现都需要花费时间 e O ( √ mn/ε 4 ) 来缩放或平衡具有 m 个非零条目的 n × n 矩阵（由 oracle 给出），使其在 ℓ 1 -error ε 以内。它们的经典类似物使用时间为 e O ( m/ε 2 )，并且每个用于缩放或平衡具有小常数 ε 的经典算法都需要对输入矩阵的条目进行 Ω(m) 次查询。因此，我们实现了 n 的多项式加速，但代价是对于获得的 ℓ 1 误差 ε 的多项式依赖性更差。即使对于常数 ε ，这些问题也已不简单（并且与应用相关）。在此过程中，我们扩展了 Sinkhorn 和 Osborne 算法的经典分析，以允许在边际计算中出现错误。我们还将 Sinkhorn 针对逐项正矩阵算法的改进分析调整到 ℓ 1 设置，获得了一个 e O ( n 1 . 5 /ε 3 ) 时间量子算法，用于 ε - ℓ 1 缩放。我们还证明了一个下限，表明我们的矩阵缩放量子算法对于常数 ε 本质上是最优的：每个实现均匀边际的常数 ℓ 1 误差的矩阵缩放量子算法都需要 Ω( √ mn ) 次查询。
产品矩阵
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密度矩阵
密度矩阵在量子力学中用于给出量子系统的部分描述，其中省略了某些细节。例如，在由两个或多个子系统组成的复合量子系统中，人们可能会发现，只构造其中一个子系统的量子描述很有用，无论是在单个时间还是作为时间函数，而忽略其他子系统。或者，量子系统的确切初始状态未知，人们希望使用概率分布或预概率作为初始状态。概率分布用于经典统计力学以构造部分描述，密度矩阵在量子统计力学中起着类似的作用，这超出了本书的范围。在本章中，我们将提到密度矩阵在量子理论中的几种使用方式，并讨论它们的物理意义。正算子和密度矩阵在第 3.9 节中定义。概括地说，正算子是特征值非负的 Hermitian 算子，密度矩阵 ρ 是迹（特征值之和）为 1 的正算子。如果 R 是正算子但不是零算子，则其迹大于零，并且可以通过公式定义相应的密度矩阵
矩阵batteries_jan2021.pdf
主流媒体中的大多数嗡嗡声都是关于延长手机或笔记本电脑以及其他PDA或混合动力或电动汽车的电池选择的。然而，非常巨大的经济飞跃与大规模存储设备有关，这些设备与能源电网融为一体，以提供电力储存。工业或天然气自从其在巨大的坦克，洞穴或气体计的工业革命中启动以来就已经存储了，而对大规模电力储存的解决方案则更加难以捉摸。使用传统的干细胞电池使用两个由电解质隔开的电极，将需要数千个单独的单个单独的细胞，例如软饮料罐的大小，在大量的安装中将其串在一起，以创建一个有用的大量存储电池，以附加到网格。
从协方差矩阵
高维纠缠已被确定为量子信息处理中的重要资源，也是模拟量子系统的主要障碍。其认证通常是Di FFI的邪教，并且最广泛使用的实验方法基于相对于高度纠缠的状态的忠诚度测量。在这里，我们考虑了集体可观察物的协方差，例如众所周知的协方差矩阵标准（CMC）[1]，并提出了CMC的概括，用于确定两组派系统的Schmidt数量。这在多体系统（例如冷原子）中尤其有利，在这些系统中，一组实际测量非常有限，通常只能估计集体运营商的差异。为了显示我们结果的实际相关性，我们得出了更简单的Schmidt-number标准，这些标准需要与基于忠诚的证人相似的信息，但可以检测到更广泛的状态。我们还考虑了基于自旋covari-ances的范式标准，这对于对冷原子系统中高维纠缠的实验检测非常有帮助。我们通过讨论结果在多片合奏中的适用性以及对未来工作的一些开放问题来得出结论。