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World File Search System多项式
代数密码分析的正式力量系列
在攻击的复杂性估计中的摘要，该攻击将密码系统降低以求解多项式方程系统，规律性的程度和第一个秋季程度的上限。虽然可以在半定期假设下使用单变量的正式功率序列轻松计算规律性，但确定第一秋季度的上限需要研究输入系统的混凝土系统。在本文中，我们研究了充分大型领域的多项式系统的第一个秋季程度的上限。在这种情况下，我们证明非隔离系统的第一个秋季程度以上是规律性的界限，并且多层多项式系统的第一个跌落度在上面是由多变量正式功率系列确定的一定值。此外，我们提供了一个理论上的假设，用于计算多项式系统的第一个秋季程度，这是一个足够大的大型领域。
算法游戏理论中的平衡计算
▶多项式拥堵游戏：成本是D度的多项式。▶低α的精确或α平衡不存在。[FKS05，HKS14，CGG + 23]▶低α的确切或α-抗性决策问题的NP-固定度。[CGG + 23]▶大型α的存在α-平衡。[CF19]▶为更大α的α平衡的有效计算。[CFGS11]
来自消耗令牌的密码实施密码
我们首先从Quantum假设后的其他假设中进行了非相互作用的零知识（NIZK）参数，而不是通过错误学习。特别是，我们在学习奇偶校验的多项式硬度（LPN）假设的多项式硬度下实现了NIZK，以及求解随机不确定的多元二次方程（MQ）的指数硬度。我们还构建了满足统计零知识的NIZK，假设Dao和Jain（Crypto 2024）引入的LPN的新变体LPN以及指数呈呈指数增长的MQ。我们建筑的主要技术成分是一种非常自然的（但仅在后视！）从MQ构建了可扣除相关性的（CI）哈希功能，用于对NIZK友好型子类的恒定多项式，我们称之为串联恒定恒定级别的多项式。在指数安全性下，该哈希函数还满足了串联恒定度多项式的近似CI的更强概念。然后，Nizk结构是从Brakerski-Koppula-Mour（Crypto 2020）的先前蓝图进行的。此外，我们还展示了如何从求解随机程度方程的（指数）硬度的（指数）硬度（MQ的自然概括）中构建（近似）ci哈希。为了实现NIZK，我们使用近似线性解密和近相溶解率的统计零知识来设计有损的公钥加密方案。这些结构可能具有独立的利益。因此，我们的工作提供了一种新的方法来利用统一随机方程的MQ，这发现迄今为止几乎没有加密应用程序。的确，在加密和签名方案背景下的大多数应用都利用了MQ的结构化变体，其中多项式不是真正的随机，而是具有隐藏的种植结构。我们认为，MQ假设可能会在设计其他高级证明系统中找到未来的用途。
电子 - 音波耦合对自能量的石墨烯插入化合物的影响：多项式模型选择pataiy praiypan *和udomssilp p
在我们追求了解电子 - 波耦合（EPC）及其对材料特性的影响时，我们深入研究了Eliashberg功能在管理电子自我能源方面所起的复杂作用。通过对近似此功能的量身定制的多项式模型的细致评估，我们发现了对声子相互作用如何精心修改电子能带的深刻见解。采用数值计算，我们精心阐明了电子自能的真实和虚构方面，对于理解各种材料的EPC效应至关重要。研究单层石墨烯内的超导性及其与各种掺杂物质的相互作用，我们的研究使我们确定了准确捕获EPC行为的最佳多项式模型，从而对预测超导材料中的关键温度具有无价的意义。扩展模型中的参数使我们能够预测本研究中未探索的高阶配置的自能量模型的变化。我们选择了从n = 1到10的多项式跨度度的选择，n = 2（debye）的疗效是最现实和准确的模型，紧随其后的是n = 1，尽管偶尔在特定材料中观察到偶尔会发生偏差。这些差异通常源于噪声模型的错误和参数近似。我们的综合方法超过了传统的Kramer-Kronig转换在评估电子 - phonon相互作用时。向前看，尽管同时调整多个输入参数的挑战，但将多个模型应用于Eliashberg函数图仍具有提高准确性的巨大希望。将数值建模与实验数据的集成形成了强大的框架，从而增强了对设备未来制造至关重要的材料特性的预测和微调。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
对创新反XA*的性能评估，用于在Sysmex CN-3000/CN-3000/CN-6000系统上定量确定Rivaroxaban*
研究线性：根据CLSI EP06-A进行研究和评估，评估定量测量程序的线性。线性使用11个样品，并以增加浓度的利伐沙班（Rivaroxaban）峰值，覆盖0到506 ng/ml的范围。每个等离子体样品测量了每个浓度水平的四个重复。使用一种试剂，标准和系统的组合对样品进行了测量。结果（均值）与分配的值相比，并拟合多项式。 确定分析的偏差是由理论理想线性导致的，计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异，并检查了预定义的标准。结果（均值）与分配的值相比，并拟合多项式。确定分析的偏差是由理论理想线性导致的，计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异，并检查了预定义的标准。
通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化
诊断和预测心血管疾病的结果是医学的重要任务，可帮助确保患者获得心脏病学家的准确分类和治疗。由于能够识别数据模式，因此医疗保健领域中机器学习的使用不断增长。通过应用机器学习技术来对心血管疾病的存在进行分类，可以降低误诊率。本研究旨在创建一个模型，能够准确预测心血管疾病，以最大程度地减少与这些疾病相关的死亡。在本文中，使用了两种类型的SVM模型，例如线性SVM和多项式SVM。精确度，精度，召回和F1得分已被评估，以比较线性SVM和多项式SVM。多项式SVM比线性SVM提供了更好的精度。
Veermata Jijabai技术学院
模块1：代数方程式10小时公式和方程式，高斯消除，LU，QR分解，迭代方法，迭代方法（Gauss-Seidal），迭代方法的融合，单数值分解的收敛性，单数值分解的收敛性以及等级对小扰动模块的敏感性：多项式，拉格朗日插值多项式，线性和非线性回归，多个线性回归，一般线性最小二乘
可证明可以通过...
基础状态的部分可观察性通常对控制学习（RL）提出了重大挑战。实际上，某些特权信息，例如，从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用，并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处，我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说，我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式（也称为教师学习），证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后，我们确定部分可观察到的环境的条件，即确定性的滤波器条件，在该条件下，专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外，我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式，并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法，其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文，用于学习信念，可在不指定的模型下保留过滤器稳定性，这可能是独立的。最后，我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL（MARL）的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比，我们的重点是理解实际启发的算法范式，而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法，这是经验MARL中的流行框架，具有多项式样本和（Quasi-）多项式组成的复杂性，在上述两个范式中。