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World File Search System外推
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
基于AI的生存外推方法
1。Suresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。 生存预测模型：离散时间建模简介。 BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。 Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zSuresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。生存预测模型：离散时间建模简介。BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zOgunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。诊断，14（2），144。Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A.革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
量子密码学中的硬量子外推
尽管单向函数已被公认为经典密码学的最小原语，但量子密码学的最小原语仍不清楚。通用外推最早由 Impagliazzo 和 Levin (1990) 提出，当且仅当单向函数存在时，通用外推任务才是困难的。为了更好地理解量子密码学的最小假设，我们研究了通用外推任务的量子类似物。具体来说，我们提出了经典→量子外推任务，即根据计算基础中测量的第一个寄存器，外推二分纯态的其余部分。然后，我们将其用作建立量子密码学新连接的关键组件：(a) 如果经典→量子外推很难，则存在量子承诺；(b) 如果存在以下任何密码原语，则经典→量子外推很难：使用经典公钥的量子公钥密码学（如量子货币和签名）或2消息量子密钥分发协议。对于未来的工作，我们进一步推广外推任务并提出一个完全量子的模拟。我们表明，如果存在量子承诺，则很难，而对于量子多项式空间则很容易。
量子密码学中的硬量子外推
尽管单向函数已被公认为经典密码学的最小原语，但量子密码学的最小原语仍不清楚。通用外推最早由 Impagliazzo 和 Levin (1990) 提出，当且仅当单向函数存在时，通用外推任务才是困难的。为了更好地理解量子密码学的最小假设，我们研究了通用外推任务的量子类似物。具体来说，我们提出了经典→量子外推任务，即根据计算基础中测量的第一个寄存器，外推二分纯态的其余部分。然后，我们将其用作建立量子密码学新连接的关键组件：(a) 如果经典→量子外推很难，则存在量子承诺；(b) 如果存在以下任何密码原语，则经典→量子外推很难：使用经典公钥的量子公钥密码学（如量子货币和签名）或2消息量子密钥分发协议。对于未来的工作，我们进一步推广外推任务并提出一个完全量子的模拟。我们表明，如果存在量子承诺，则很难，而对于量子多项式空间则很容易。
儿科外推 E11A
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轨道外推
轨道外推是时间t时轨道轨迹的计算，从时间t 0的初始条件的知识。此计算可以是分析性的，即。是代数公式，是时间t或数值的正式数学整合的先验结果，即。是从t 0到t逐步逐步整合普通微分方程（ode）的集成。由于许多原因，此计算并不容易。在不受干扰的两体问题之外，不存在正式整合。扰动问题需要高阶数值集成符；对于轨道造型和N> 2的N体问题也需要这些有效的数值积分器。在几个世纪和轨道扰动的知识中，轨道计算的精度已提高。然而，仍然是一个主要挑战，即推断持续时间。推断越及时，t >> t 0，结果越多，就越不再良好。迄今为止，即使是高高且非常古怪的轨道，迄今为止，轨道外推的实际改善也有所改善。虽然没有对真实轨道轨迹的正式解决方案，但是对于所谓的平均问题或近似框架，可以实现分析方法。在这里，我们总结了扰动的两种身体问题的一些最有效的现代分析和数值外推方法。我们将首先回忆轨道力学的基础知识，以及普通微分方程的数值整合的基础。的目的确实是对方法的综述，这对于选择计算轨道的方法的任何机械师似乎都有用。这篇综述也可以使轨道力学的研究人员了解不是自己的方法，而是对数学教师的方法。演讲虽然短但合成，但是太空技术领域的多年研究结果。在很短的时间内暴露这么多技术是一个挑战，但是摘要表将对我们有所帮助。
利用零噪声外推增加测量的有效量子体积
量子体积是近期量子计算机的全栈基准。它量化了在目标设备上可以以合理的保真度执行的方形电路的最大尺寸。误差缓解是一组技术，旨在消除噪声量子计算机在计算感兴趣的期望值时计算中存在的噪声影响。有效量子体积是一种拟议的度量标准，它将误差缓解应用于量子体积协议，以评估目标设备和误差缓解算法的有效性。数字零噪声外推 (ZNE) 是一种误差缓解技术，它使用电路折叠将误差放大已知比例因子，然后将计算出的期望值外推到零噪声极限，从而估计无噪声期望值。在这里，我们证明 ZNE 与具有分数比例因子的全局和局部单元折叠以及动态解耦相结合，可以将有效量子体积增加到供应商测量的量子体积以上。具体来说，我们测量了四个 IBM Quantum 超导处理器单元的有效量子体积，得到的值大于供应商在每个设备上测量的量子体积。这是首次报告出现这样的增长。
8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
使用定量在体外使用体内外推（QIVIVE）评估不可耐性的下一代产品气溶胶
使用体外新方法方法（NAM）来评估不可耐性的下一代尼古丁递送产品，还将需要新的外推方法来解释和背景这些结果的生理相关性。在体外定量到体内外推（QIVIVE）可以将体外浓度转化为具有基于生理的药代动力学（PBPK）建模的生活中的暴露，并提供了预期暴露的有害影响的可能性。评估吸入毒理学的主要挑战是对输送剂量到细胞表面和内部剂量的准确评估。为了估算这一点，我们运行了多路径粒子剂量法（MPPD）模型来表征呼吸道中的颗粒沉积，并开发了用于尼古丁的PBPK模型，该模型已通过人类的临床试验数据验证了香烟的临床试验数据。最后，我们估计了基于BEAS-2B细胞急性暴露于香烟烟雾（1R6F）或加热的烟草产物（HTP）气溶胶（ALI）急性暴露于烟烟烟雾（1R6F）之后，基于最低有效浓度（MEC）预测的血浆浓度（MEC）。MPPD-PBPK模型预测了临床研究的体内数据，这表明WHO国际化学安全计划（2010）指南指出，这表明了良好的一致性。然后，我们使用Qivive来得出与估计的体外沉积出发点（POD）相匹配的暴露浓度（HEC）（MEC香烟= 0.38泡泡或11.6 µg尼古丁，HTP = 22.9 puffs或125.6 µg Nicotine），然后衍生出等效性的人类据称。结果表明，对于1R6F香烟，吸入1/6的棒需要诱导体外观察到的相同效果。，而对于HTP，有必要同时消耗3条棍子以在体内诱导体外观察到的效果。该数据进一步证明了与香烟烟相比，HTP气溶胶的生理效能潜力降低。QIVIVE方法在协助人类方面表现出了巨大的希望