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World File Search System古典
第 5 和第 6 讲，新古典增长
2 具有异质性的模型：通常不会导致可以表示为由代表性家庭产生的行为。 定理（德布鲁-曼特尔-索南斯切因定理） 令 ε > 0 为标量，N < ∞ 为正整数。考虑一组价格 P ε = p ∈ RN + : pj / pj ′ ≥ ε （对于所有 j 和 j ′）和任何满足瓦尔拉斯定律且为 0 阶齐次的连续函数 x : P ε → RN +。则存在一个具有 N 种商品和 H < ∞ 个家庭的交换经济体，其中总需求由集合 P ε 上的 x ( p ) 给出。
在杂种量子古典深度学习中的对抗性鲁棒性DGA检测
摘要：本文旨在为对抗性的防御研究差距做出贡献，这是广告讽刺机器学习（ML）攻击和防御的最新技术。更具体地，它有助于对对抗性示例攻击的人工智能（AI） / ML模型的鲁棒性进行度量测量，目前，这仍然是网络安全域中的一个空旷问题，并且在更大程度上是基于量子计算的AI / ML应用程序的更大程度的问题。我们提出了一种新的对抗性鲁棒性测量方法，该方法从量子ML ML模型实验的性能结果中测量统计特性（例如精度和t检验结果的平均值）。我们认为，我们提出的方法适合实现量子安全世界的实际使用，因为在当前嘈杂的中间尺度量子设备（NISQ）时代，量子噪声对于建模是复杂且具有挑战性的，因此使测量任务或基准测试变得复杂。我们的研究的第二个贡献是用于僵尸网络域生成算法（DGA）检测的新型硬化杂交量子量化深度学习（DL）模型，它采用了一种模型硬化的广告范围训练技术来减轻新型未知DGA对手，因为新的CyberAttarake从网络攻击中进行了新的CyberAttack，因此可以预期的是遇到网络武器竞赛。我们的分析表明，混合量子DL模型对对抗性示例攻击的脆弱性高达19％的平均准确性下降。我们还发现，硬化模型的优越性获得的平均准确性高达5.9％。此外，我们发现杂交量子型DL方法使抑制量子噪声对分类器性能的负面影响的好处。我们演示了如何应用我们提出的测量方法评估我们的新型混合量子DL模型，并强调了我们的模型与对抗性示例攻击的对抗性鲁棒性，这是我们研究对跨量子对抗机器学习的实际意义的证据。
社会和经济中人类行为的古典理论
（2）在 WN（1776）中，史密斯从市场中买家和卖家的角度和经验来建立价格形成模型。他的供需模型不同于新古典理论，但符合现代博弈论拍卖模型，并预测了 180 年后市场实验中观察到的模式。史密斯在 WN 和 TMS 中的方法论都是从感觉、经验和学习如何行动的角度来建立行动的根源/起源模型。然后，他探究行动对社会和经济的影响。他并没有提出当且仅当 U(A) > U(B) 时选择 A 而不是 B，因此将起源与后果联系起来。
量子达尔文主义和非古典理论中经典信息的传播
Quantum darwinism认为，经典现实的出现依赖于从量子系统到其许多部分环境的传播。但是，使这种机制成为可能的量子理论的基本物理原理是什么？我们通过在一类包含经典和量子理论作为特殊情况的概率理论中以最简单的darwinism（类似于CNOT的风扇相互作用）来解决这个问题。我们应对任何理论承认这种相互作用的必要条件。我们发现，每个具有非古典特征的理论承认经典信息的理想扩展都必须具有纠缠状态和纠缠的测量。此外，我们表明，Spekkens的玩具理论承认了这种形式的达尔文主义，并且所有概率理论都满足了强大的符号，或包含某种类型的折叠过程。我们的结果表明，在存在局部非古典性的情况下，只有在这种非经典性可以“扩增”到一种形式的纠缠形式时，经典世界才能出现。
CEL/ECN 304 古典至现代经济思想
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三孔电势中相互作用玻色子系统的量子古典对应关系
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析，我们可以更好地了解量子系统的不同阶段，以及如何用于量子信息。在可集成的极限中，我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中，系统伸出了交叉。取决于议会和数量，量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中，基态对反应强度（倾斜度振幅）的变化（高度敏感）的稳定性（高度敏感），这可能用于量子信息协议（量子传感）。
古典和量子博弈均衡的效率
博弈论在战略思维和交互式决策的背景下分析和建模主体的行为。在商业和日常生活中，博弈论对于做出选择和考虑机会至关重要。在经济学 [ 1 ]、政治学 [ 2 ]、生物学 [ 3 , 4 ] 或军事应用 [ 5 ] 中都可以找到需要战略思维的情况的例子。参与方有自己的一组可能的操作（称为策略），并且对这些操作具有由收益矩阵定义的偏好。博弈论涉及对这些活动的建模和寻找最优策略。在所有博弈论概念中，纳什均衡的概念起着重要作用。它描述了关于其他玩家动作的最优决策。在纳什均衡中，任何玩家都不会通过只改变自己的策略而获得任何好处 [ 6 ]。对整个玩家群体有利的博弈论结果被称为帕累托最优。从经济角度来看，这是最理想的结果。然而，在很多情况下，对个人有利的并不总是帕累托最优的。事实往往恰恰相反，力求满足一己利益并不会带来对所有参与者来说都是最佳的解决方案。这种困境在很多现实情况下都会发生，例如交通组织[7]、过度开发自然资源[8]或公共采购监管[9]。量子力学是有史以来最丰富的理论之一。尽管自诞生以来就引起了很多争议，但它的预测已经通过实验得到了令人难以置信的精确度的证实。使用量子力学形式主义的领域之一是量子经济学，这是一个非常有前途的新应用领域[10,11]。可编程量子计算机的出现推动了这一领域的发展[12]。量子经济学的研究领域包括：市场博弈[13]、双头垄断问题[14,15]、拍卖和竞赛[16]、赌博[17]、量子货币[18]、量子退火[19]、量子密码和安全问题[20,21]、量子最优传输[22]甚至高频交易[23]。量子统计学中使用的概率幅概念在经济应用中也发挥着重要作用[24]。这项工作的目的是分析博弈机制，这种机制允许玩家以某种方式调节他们的选择，试图优化他们的个人利益，
比较现代和古典对蜘蛛丝和蜘蛛网的看法
蜘蛛一直让人类着迷，尽管它们经常被人唾弃，但它们的产品——蜘蛛网和蛛丝，却常常令人敬畏。因此，蛛丝的材料特性以及人们对织蛛丝的动物的恐惧和迷恋，在许多文化和社会的发展中发挥着重要作用。最近，随着仿生学在科学和技术界的广泛应用，这种灵感更加凸显。本研究旨在反思我们与丝绸关系的起源，并讨论古希腊和罗马时期与蜘蛛丝和蜘蛛网相关的概念，同时将其与我们目前对该领域的理解进行比较。通过这种方式，我们发现古代文献，即希腊和拉丁文献，与现代先进学科相交叉，从建筑到医学再到物理学。这不仅使我们了解自然观察从古代发展到今天的过程，还使我们了解这种高度跨学科的研究网络是如何由一些共同的概念线索编织而成的。
蒙特卡洛对古典和量子的调查...
Ising模型首先是由Wilhelm Lenz（1920）提出的，他将其作为一个问题向他的学生恩斯特·伊辛（Ernst ising）提出了问题。ising（1925）求解了1-D ISING模型，并发现没有发生任何相变。2-D ISING模型的分析解决方案更为复杂，是Lars Onsager（1944）获得的。对于3-D模型，没有分析解决方案。蒙特卡洛方法以在众多合奏中获得统计平均值，通过该平均值可以轻松地解决任何维度的模型。本研究在模拟2-D ISING模型的相变时执行了大都市和集群算法。另外，由于可以将N量子系统映射到（n+1）-D经典系统，因此也研究了2-D量子ISING模型的相变。基于有限的尺寸缩放定理，与文献值相比，相比精确度以令人满意的精度计算。