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锉磨测深的实用解释
emagram（更好地提及Skewt热力学图）实际上是一个简单的XY图。x轴表示温度t和温度露点TD的值（即湿度）和y轴压力和距离单元中的高度。x轴向下倾斜，以使垂直于x的等温线向右倾斜。见图1。在真正的emagram上，x轴未表示，即灰色区域是隐藏的。仅显示等温线和等温线以及其他三种线条，我不会说这些线路不会使事情变得复杂。然后将TD的红色曲线和TD的蓝色曲线放在该图上，并像当地大气状态的快照一样，在精确的位置和力矩上构成大气的气氛。回想一下，TD是我们必须减少空气中的温度，以便在液体水中发生凝结。td可以相等（饱和态度）或小于T，但永远不会更大。在确定的高度上，T和TD之间的差异称为“扩散”。较小的是传播意味着阻尼器是空气，更多的风险有云和/或雨水。这两条曲线可以在或多或少厚的垂直部分中合并（充满水分的空气），但绝不是蓝色曲线在红色曲线的右侧。Emagram是气象学家的有用的2D幻灯片规则。，如果您在以前阅读了有关CBL（对流边界层）的信息（请参阅同一网站www.soaringmeteo.ch中的CBL）更好地理解以下文本。
最大几何量子熵
首先，回想一下参考文献。[ 24 ] 其中 Hughston、Josza 和 Wootters 给出了给定密度矩阵背后所有可能集合的构造性特征，假设集合具有有限数量的元素。其次，Wiseman 和 Vaccaro 在参考文献中。[ 25 ] 然后通过物理可实现集合的动态激励标准论证了首选集合。第三，Goldstein、Lebowitz、Tumulka 和 Zanghi 挑选出高斯调整投影 (GAP) 测度作为热力学和统计力学环境中密度矩阵背后的首选集合 [ 26 ]。第四，Brody 和 Hughston 在几何量子力学中使用了最大熵的一种形式 [27]。HJW 定理。在技术层面上，对于我们的目的而言，最重要的结果之一是 Hughston-Josza-Wootters (HJW) 定理，该定理已在文献 [ 24 ] 中证明，现在我们对其进行总结。考虑一个有限维希尔伯特空间 H S 的系统，该系统由秩为 r 的密度矩阵 ρ 描述：ρ = P r j =1 λ j | λ j ⟩⟨ λ j | 。我们假设 dim H S := d S = r ，因为 d S > r 的情况很容易通过将 H S 限制在由 ρ 的图像定义的 r 维子空间中来处理。然后，可以通过与具有 d S 个正交向量作为列的 d × d S 矩阵 M 进行线性混合，从 L ( ρ ) 生成具有 d ≥ d S 个元素的通用集合 e ρ ∈E ( ρ )。然后，e ρ = { p k , | ψ k ⟩} 由以下公式给出：
第14章：全球经济和政策
附录A：在这里从贸易获得的形式上的收益理论，我们更详细地探讨了本文中给出的“贸易收益”示例。，为简单起见，我们探索了两个国家完全专门生产一种商品的情况，因为它们所需的总消费水平恰好恰好与每个国家的总生产水平与完全专业化相匹配。为两国绘制联合PPF绘制ppf，使我们能够放松这一假设，同时更全面地探索机会成本和比较优势的概念。回想一下，在此示例中，葡萄牙最多可以生产200箱葡萄酒或100块布。葡萄牙的PPF如图14.1所示。意识到PPF的斜率等于生产的机会。从（0，200）点开始向左移到右，跌落（或负面的“上升”）200箱葡萄酒均伴随着+100螺栓的“奔跑”。因为曲线是笔直的，因此斜率为–2。请注意，这是表14.2中的价值，因为葡萄牙产生一束布的机会成本。在任何时候，将葡萄酒的生产减少2例（即，需要负2个2）才能将布料产量增加1螺栓（即，在右侧创建1个单位的“运行”）。英格兰最多可以生产200箱葡萄酒或400块布，如图14.2所示。其生产可能性边界的斜率为–0.5（= –200/400）。对于每增加一块布的螺栓，英格兰放弃了一瓶葡萄酒。图14.7英格兰和葡萄牙的联合生产可能性边界
同时行动博弈：离散策略
回想一下第 2 章，如果玩家必须在不知道对手选择做什么的情况下采取行动，则称游戏具有同时行动。如果玩家在完全相同的时间选择行动，则显然如此。如果玩家孤立地选择行动，即使选择是在不同的时间做出的，也不知道其他玩家已经做了什么或将要做什么，游戏也是同时的。（出于这个原因，同时行动游戏具有我们在第 2 章第 2.D 节中定义的不完全信息。）本章重点介绍玩家之间具有这种纯同时互动的游戏。我们考虑各种类型的同时游戏，为这些游戏引入一个称为纳什均衡的解决方案概念，并研究具有一个均衡、多个均衡或根本没有均衡的游戏。许多熟悉的战略情况可以描述为同时行动游戏。电视机、立体声音响或汽车的各种生产商在不知道竞争对手公司对自己产品做什么的情况下就产品设计和功能做出决策。美国选举中的选民同时投出各自的选票；没有选民在做出自己的决定时知道其他人做了什么。足球守门员和对方前锋在罚点球时之间的互动要求两名球员同时做出决定——守门员不能等到球真正被踢出后才决定往哪个方向走，因为那时就太晚了。当同步移动游戏中的玩家选择自己的行动时，她显然不知道其他玩家的选择。她也
对抗性假设检验和限制测量的量子 Stein 引理
回想一下具有两组概率分布 P 和 Q 的经典假设检验设置。研究人员从分布 p ∈ P 或分布 q ∈ Q 中接收 n 个 iid 样本，并想要确定这些点是从哪个集合中采样的。众所周知，误差下降的最佳指数速率可以通过简单的最大似然比检验来实现，该检验不依赖于 p 或 q，而只依赖于集合 P 和 Q。我们考虑该模型的自适应泛化，其中 p ∈ P 和 q ∈ Q 的选择可以在每个样本中以某种方式更改，这取决于先前的样本。换句话说，在第 k 轮中，攻击者在第 1, . . ., k − 1 轮中观察了所有先前的样本后，选择 pk ∈ P 和 qk ∈ Q，目的是混淆假设检验。我们证明，即使在这种情况下，也可以通过仅取决于 P 和 Q 的简单最大似然检验来实现最佳指数错误率。然后我们表明对抗模型可用于使用受限测量对量子态进行假设检验。例如，它可以用于研究仅使用可通过局部操作和经典通信 (LOCC) 实现的测量来区分纠缠态与所有可分离态集合的问题。基本思想是，在我们的设置中，可以通过自适应经典对手模拟纠缠的有害影响。我们在这种情况下证明了一个量子斯坦引理：在许多情况下，最佳假设检验率等于两个状态之间适当的量子相对熵概念。特别是，我们的论证为李和温特最近加强冯诺依曼熵的强亚可加性提供了另一种证明。
超导量子比特的非厄米动力学中的量子跳跃
耗散在自然界中普遍存在；例如原子核的放射性衰变和吸收介质中的波传播，耗散是这些系统与不同环境自由度耦合的结果。这些耗散系统可以用有效非厄米汉密尔顿量进行现象学描述，其中引入非厄米项来解释耗散。非厄米性导致复杂的能谱，其虚部量化系统中粒子或能量的损失。非厄米汉密尔顿量的简并性称为异常点 (EP)，其中特征值和相关的特征态合并 [1,2]。许多经典系统 [3-11] 已证明有效哈密顿的存在，并应用于激光模式管理 [12-14]、增强传感 [15-20] 和拓扑模式传输 [21-24]。尽管有效哈密顿方法是几十年前作为量子测量理论的一部分发展起来的，但最近对单电子自旋 [25,26]、超导量子比特 [27] 和光子 [28-30] 的实验扩大了人们对非厄米动力学中独特量子效应的兴趣。已经采用两种方法来研究量子区域内的非厄米动力学。第一种方法是通过将非厄米哈密顿量嵌入到更大的厄米系统中 [25,26,30]，通过称为哈密顿膨胀的过程来模拟这些动力学。第二种方法是将非厄米动力学直接从耗散量子系统中分离出来 [27] 。为了理解这种方法，回想一下耗散量子系统通常用包含两个耗散项的林德布拉德主方程来描述：第一个项描述系统能量本征态之间的量子跳跃，第二个项产生相干非幺正演化 [31 – 33] 。通过抑制前一个项，得到的演化是
历史科学、档案馆、图书馆、博物馆和人工智能：一年后
我们将介绍一些已发表的理论和应用人道主义重点的科学研究成果，并概述 DS 在档案和博物馆活动中应用的前景。然而，在我们开始考虑所提出的问题之前，让我们先回想一下，DS 是一种“总括品牌”，它不仅指一门学科，而是指来自不同知识领域的一整套学科，负责收集（转换、提取）、处理（数据整理（数据准备））和分析数据（分析），以及它们的使用（基于它们寻找最佳解决方案）和归档（使用和归档）。随着时间的推移，DS 任务和方法的范围已大大扩展，目前，除了数理统计和机器学习（它们是 DS 发展的一种“起点”）之外，在“数据科学”、“计算机科学”、“深度学习”、“人工智能”（包括神经网络）、计算机视觉等框架内也在发展。在各个领域使用 DS 方法，尤其是人工智能（以下简称人工智能，AI）进行的研究数量呈爆炸式增长 [人工智能指数报告 2022]，这成为创建自动搜索引擎（平台）的催化剂，这些搜索引擎用于跟踪此类项目的出版物。首批此类系统之一于 2021 年秋季创建并投入运行——Globalpolicy.AI（网址：https://globalpolicy.ai/en/）。其发起者是八个负责规范人工智能开发和应用领域工作的国际组织。该平台可以让你追踪不同国家以世界上最常用的语言发布的有关人工智能发展的重大新闻。在通用搜索系统发展的同时，其各个创始者也在实施自己的项目和计划，并制定旨在规范受监管行业中人工智能使用的法规。特别是，2021年11月24日，教科文组织大会通过了《关于人工智能伦理的建议书》，这是教科文组织直接或间接“隶属”的多个领域开发和应用DS方法的基础文件。反过来，在联合国教科文组织赞助下运作的各个专门国际组织——国际图联大会、国际博物馆协会、国际图书馆协会——也在研究在其“下属”结构的实践中使用 DS 以及最重要的人工智能的可能性方面做出了一定的努力。
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与其他大学相比，上大学是一件相当不错的事。毕竟，许多人在大学期间都是在最高安全监狱度过的，或者在 18 岁时就被两个患有肠绞痛的孩子和一个屁股像装满比斯奎克的塑料袋一样的妻子困住了。你本可以不被高等学府录取，而是和你那脾气暴躁的叔叔一起从事石棉清除业务，或者在殡仪馆找一份发型师的工作，或者死于吃垃圾食品，然后转世为 Nell Carter 的丝瓜络。当然，我对大学的记忆被大脑散光所扭曲，导致 20-800 年后的回想，让我的校园时光像最初吸引我去那里的大学目录一样田园诗般美好。回到了极乐世界，那里到处都是美丽的女孩。来自欧洲的男生，他们会和你一起打球，给你买啤酒，借给你五英镑，给你他们的 Spans lilustruieels——更像是暑假的延长，而不是学习的痛苦中心。发布这些小册子的人并没有撒谎，他们只是离开大学几年，和我一样，现在必须谋生，所以相比之下，校园生活全是蜂蜜和蜂鸟。当然，实际上，大学生活就是没完没了地背诵枯燥的历史书，满身粉笔和灰尘的教授打你的女朋友，啤酒太便宜了，尝起来就像被重金属污染了，污染了仍然粉红嫩滑的大脑和像牛奶喂养的小牛肉一样干净新鲜的肝脏。然而，与今天的世界相比，每个人的生活都依赖于百忧解、阿斯巴甜、小麦过敏、前列腺肥大、布洛芬、对亚硫酸盐的恐惧、米诺地尔和回收利用，学术就像鸦片梦一样飘忽不定。我认为每个大学生的目标都应该是像婴儿潮一代的嬉皮士一样接受尽可能多的教育。在他们上大学之前，人类体验的深度和荣耀是未知的。真正的爱、真正的狂喜、真正的痛苦是未知的情感。我相信莱纳·马利亚·里尔克和鲁伯特·布鲁克躺在耻辱的坟墓里，因为他们无法像婴儿潮一代那样敏锐地理解自己诗歌的含义。
制定更好的学习计划
制定更好的学习计划 学习计划的成功取决于你计划的细致程度。仔细考虑以下几点有助于制定适合自己的计划。 制定平衡的活动计划。大学生活有很多方面。你必须考虑的一些最常见的方面是： 固定：吃饭、组织、课程、教堂、工作 灵活：睡觉、娱乐、学习、放松、个人事务 计划足够的学习时间以充分掌握每一门学科。大多数大学课程计划每周每学分需要大约三个小时的学习时间。将你的学分负担乘以三，你就可以清楚地知道应该花多少时间学习。当然，如果你阅读速度慢或有其他学习缺陷，你可能需要计划更多的时间学习。当然，你也会发现有些课程需要的时间更少。 在固定的时间和地点学习。养成学习习惯非常重要。知道学习什么和什么时候学习可以节省很多时间，让你不用做决定，也不用回想获取必要材料的步骤等。避免在时间表上做泛泛而谈，比如在某个固定的时间“学习化学”。相反，计划“完成十个方程式”或“阅读并记下第六章的笔记”。在讲座课后尽快学习。课后花一个小时对理解和记忆材料的效果与几天后的几个小时一样好。趁笔记还记忆犹新的时候检查一下。趁作业还记忆犹新的时候开始布置作业。利用一天中的休息时间学习。课间一两个小时的零散空闲时间很容易被浪费。计划并养成利用这些时间学习刚结束的课程的习惯，这样就可以在一周的其他时间有空闲时间进行娱乐和其他活动。将每门课程的学习时间限制在不超过两个小时。学习 1.5 到 2 个小时后，你会很快感到疲倦，注意力也会迅速下降。休息一下，然后换一门课程，这将为你提供必要的改变，让你保持效率。在头脑最清醒的时候做困难的工作。交易时间——不要偷走它。当意外事件发生，占用你计划的时间时
大规模研究中的假设驱动科学
2001 年人类基因组计划 (Lander 等人，2001) 完成后，分子生物学和遗传学领域发生了变化。该计划首次提供了有关人类基因组成的近乎完整的信息，标志着所谓的“后基因组学”时代的到来，该时代的特征是可以获得来自“基因组规模”方法的大规模数据集。反过来，这又导致了生物学方法论的转变，从精心构建的假设驱动研究转向无偏见的数据驱动方法，有时称为“组学”研究。这些研究近年来引起了哲学界的兴趣：参见 Burian (2007)、O'Malley 等人 (2010)、Ratti (2015)；有关当代后基因组生物学中大规模数据驱动方法的更一般哲学讨论，请参阅 Leonelli (2016)、Richardson 和 Stevens (2015)。回想一下，组学研究分为三大类：“基因组学”、“转录组学”和“蛋白质组学”。这三个类别的显著特征如下（我们并不声称这些特征涵盖了这三个类别中的任何一个；但它们是与本文相关的特征）。基因组学是研究细胞内的完整基因集（由 DNA 组成）。细胞过程导致遗传信息被转录（复制）到称为 RNA 的分子中。“信使 RNA”（mRNA）携带与基因遗传序列相对应的信息。转录组学是研究基因组产生的全套 RNA 转录本。最后，mRNA 中编码的信息被细胞机制（称为核糖体）用来构建蛋白质；蛋白质组学是对细胞内这些蛋白质的系统研究。蛋白质是细胞的最终主力；蛋白质组学研究旨在表征由蛋白质网络介导的细胞功能，其中节点代表蛋白质，边代表它们之间的物理/功能相互作用。有关基因组学、转录组学和蛋白质组学的更多背景信息，请参阅 Hasin 等人 (2017)。大规模组学研究通常被描述为“无假设”。举一个基因组学的例子：基因组编辑技术的进步意味着现在可以在实验室中生成“功能丧失”突变体。此类突变是失活的，因为它们会导致细胞内基因的功能丧失。近几年，CRISPR-Cas9 技术应运而生，这使得针对人类基因组中近 20,000 个基因中的任何一个，创建有针对性的丧失功能突变体成为可能。