XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System张量
量子 PSYCHOTHOTONIX 矢量和张量
主宰着人类的存在。Psychothotonix 是第一个将现实定义为大脑中的人类意识（内部图像状态）与外部客观现实相互作用的技术/数学模型，从而产生一种新型的时空图。以矢量形式捕获图像数据的方法保持了量子数据的完整性，并允许数据科学家轻松执行计算（矢量加法/归一化）以解释多个人的内部（B）（E）（D）矢量状态的影响，以及使用张量微积分描绘任何矢量或聚合矢量随时间移动的曲线的能力，从而能够测量个人或群体对外部刺激（外部图像）的内部（B）（E）（D）变化。PT 球体及时捕获量子数据（外部/内部）图像，这些图像也可以 1:1 映射到量子位。随着量子计算领域的技术创新不断，最终将开发出一种可创建足够数量的相干/稳定量子位的商业上可行的计算机。在不久的将来，任何收集到的 PT Sphere 矢量数据都将可供量子计算机使用。
使用张量完成和有天赋的儿童识别的F-评分等级选择形态特征的混合方法
有才华的孩子能够比其他孩子更先进的学习，这可能是由于神经通路的沟通效率的神经生理学差异所致。拓扑特征有助于理解大脑结构与智力之间的相关性。尽管使用MRI进行了数十年的神经科学研究，但基于大脑区域连通性模式的方法受到MRI伪像的限制，因此，这会导致重新审视MRI形态计量特征，目的是使他们直接识别有天赋的儿童而不是使用大脑连接性。但是，带有异常值的小型，高维度的特征数据集使寻找良好的分类模型具有挑战性的任务。为此，提出了一种混合方法，该方法结合了张量的完成和特征选择方法来处理异常值，然后选择不犯罪功能。所提出的方法可以达到93.1％的分类精度，高于其他现有的算法，因此适用于具有监督分类场景中异常值的小型MRI数据集。
经典量词网络编码：有关张量的故事
我们在这里研究使用量子操作在Quantum网络上执行纯状态的条件，这些量子操作可以通过非零的概率，随机局部操作和经典通信（SLOCC）操作成功。在他们的2010年开创性工作中，Kobayashi等人。展示了如何将任何经典网络编码协议转换为量子网络编码协议。但是，无论是否存在量子网络编码协议的存在是否可能存在经典的存在。通过此问题提出的动作，我们表征了经典和量子网络的非零概率可实现的一组分配任务。我们开发了一个正式的ISM，该ISM包括将分配任务求解到C或r +中张量的分解来构成两种类型的分配协议。使用这种情况，我们研究了两种类型的分布方案之间的等价和差异，它们在它们之间表现出了几种元素和基本关系，以及收敛和差异的具体示例。我们对先前剩下的问题的负面回答：在量子设置中可以实现某些任务，而在经典设置中则不能实现。我们认为，这种形式主义是研究执行多个分布任务的量子网络能力程度的有用工具。
krylov-levenberg-marquardt算法用于结构化塔克张量分解
其中x是一个固定的高矩阵，而ϑ是新的向量参数。例如，我们可以促进对称或部分对称分解，例如a = b = c或a = b。在前一种情况下，我们可以定义ϑ = [vec（k）; vec（a）]。另一个示例是对某些或所有因素矩阵或核心张量k强制执行toeplitz结构。以这种方式，例如，有可能构建低级张量反卷积[31]，平行因子，具有线性脱位（Paralind）[33] [33]或具有线性约束（Candelinc）的典型分解[34]。在[10]和Tensorlab中使用了类似的技术。有很多可能性，并且它们在矩阵X上都不同。请注意，以某些核心张量元件固定至零的模型是本小节中考虑的线性转换的一种特殊情况。
张量几何简介第 2 部分：使用...
Bini-Capovani-Lotti-Romani (1979) 研究了当矩阵的一个元素设置为零时，是否可以通过五次乘法（而不是简单的 6 次）来计算 M ⟨ 2 ⟩，即这个简化的矩阵乘法张量的秩是否为 5。
通过多主体FMRI数据的张量分析发现隐藏的大脑网络对自然主义刺激的反应
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2021年1月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.01.14.426756 doi：biorxiv Preprint
使用扩散张量的机器学习应用
我们进行了PubMed搜索，以发现2010年1月至2019年12月之间发表的148篇论文，与人脑，扩散张量成像（DTI）和机器学习（ML）有关。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。 使用来自DTI信息的信息对患者进行分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。 研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。 近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。 尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。研究着重于健康人群（n = 15），精神健康疾病（n = 25），肿瘤（n = 19），创伤（n = 5），痴呆症（n = 24），发育障碍（n = 5），运动障碍，运动障碍（n = 9），其他神经逻辑疾病（n = 27），不及格疾病（n = 27），不及格疾病，否则不及格; 7），以及上述类别的多种组合（n = 12）。分类是最常见的（n = 114）进行的ML应用。研究的显着数字（n = 93）使用了支持向量机（SVM）作为分类的ML模型的首选选择。近年来（2018-2019）出版物的一部分（31/44）继续使用SVM，支持向量回归和随机森林，这些森林是传统ML的一部分。尽管进行了各种健康状况（包括健康）的许多类型的应用，但大多数研究都是基于小的同胞（小于100），并且没有对测试集进行独立/外部验证。
基于梯度的机器在张量上的限制...
非局部性是量子物理学的重要组成部分，是量子状态（例如纠缠）许多引人注目的特征的核心。高度纠缠的量子状态的一个重要类别是Greenberger-Horne-Zeilinger（GHz）状态，它们在各种基于量子的技术中扮演关键角色，并且特别感兴趣地基于噪音量子硬件进行基准测试。一种新型的量子启发的生成模型被称为天生机器，该模型利用量子物理的概率性质，在学习经典数据和量子数据方面取得了巨大的成功。为此，我们研究了训练天生机器在张量网络的两个不同架构上学习GHz状态的任务。我们的结果表明，基于梯度的训练方案对TN BORN机器无法学习GHz状态相干叠加（或平等）的非本地信息。这导致了一个重要的问题，即哪种建筑设计，初始化和优化方案更适合学习隐藏在量子状态中的非本地信息，以及我们是否可以适应量子启发的培训算法以学习此类量子状态。
张量序列近似的新算法
摘要 — 张量分解为因子矩阵，通过核心张量相互作用，在信号处理和机器学习中得到了广泛的应用。到目前为止，将数据表示为 2 阶或 3 阶子张量的有序网络的更通用的张量模型尚未在这些领域得到广泛考虑，尽管这种所谓的张量网络 (TN) 分解在量子物理和科学计算中已经得到了长期研究。在本文中，我们介绍了 TN 分解的新算法和应用，特别关注张量序列 (TT) 分解及其变体。为 TT 分解开发的新算法在每次迭代中以交替方式更新一个或多个核心张量，并表现出对大规模数据张量的增强的数学可处理性和可扩展性。为了严格起见，给定秩、给定近似误差和给定误差界限的情况都被考虑在内。所提出的算法提供了均衡的 TT 分解，并在单一混合盲源分离、去噪和特征提取的经典范例中进行了测试，与广泛使用的 TT 分解截断算法相比，取得了更优异的性能。
来自纠缠态几何的张量网络表示
如何控制系统规模增大时复杂性的指数增长是量子多体系统理论的主要问题之一。过去二十年，量身定制的 Ansatz 类（如张量网络态）在数值计算 [ 1 – 4 ] 和分析工作 [ 5 , 6 ] 方面取得了巨大进展。这些成果包括基态性质 [ 7 – 9 ]、量子相分类 [ 10 , 11 ]、无序系统 [ 12 – 16 ]、开放量子多体系统的行为 [ 17 , 18 ]、临界系统 [ 19 ]，以及与 AdS / CFT 对应相关的研究 [ 20 ]。此类张量网络方法的核心是通过应用局部线性运算从底层资源状态中获得一类感兴趣的物理状态，这可看作是应用随机局部运算和经典通信 [21]。对于矩阵积态 (MPS) 和投影纠缠对态 (PEPS)，这些状态由最大纠缠态网络给出。对于某些应用，已经引入了其他张量网络结构，如树张量网络 [22, 23] 和多尺度重正化假设 (MERA) [24, 25]，后者捕获了临界系统的基态属性。最近探索的另一种推广 MPS 和 PEPS 的途径允许除了 EPR 对之外的更一般的资源状态 [26-28]。它们基于在多个格点之间共享的多部分量子态，例如 GHZ 态 [27]。在本研究中，我们通过扩展底层资源状态或纠缠结构以及允许的操作类别，进一步推广了这种方法。更准确地说，我们允许单参数近似表示系列，它们可以以任意精度再现感兴趣的状态。我们展示了如何将这些近似表示转换为中等数量张量网络状态的线性叠加的精确表示。这种方法为某些类别的状态提供了更有效的张量网络表示，并产生了一种有效的算法来忠实地重建期望值。此外，我们获得的结果允许以普通 PEPS 的形式模拟或重新表达基于多部分资源状态的张量网络状态，从而能够通过针对 PEPS 的高度优化的方法对这些状态进行数值处理。作为一个具体的例子，我们表明，基于 [ 27 ] 中引入的 GHZ 态的二维方晶格上的半注入 PEPS 具有键维数 D ，可以表示为键维数为 2 D 的正常 PEPS。作为我们结果应用的一个例子，我们考虑共振价键 (RVB) 状态，最初被认为是自旋液体的基态 [ 29 ]，在高温超导理论中也具有重要意义 [ 30 ]。RVB 态也在 PEPS 的背景下得到了广泛的研究 [ 31 – 33 ]。在 [ 31 ] 中引入了该状态的第一个张量网络表示，即键维数等于 3 的 PEPS。我们提出了两种新的状态表示：具有非均匀键维数的 PEPS