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World File Search System形式主义
弯曲空间中的减少量子电动力学
由于石墨烯准粒子的特定特征，可以将量子场理论与凝结物理学之间的物理学提供了重要的联系。在这种情况下给出的一种有希望的结果的方法是量子电动力学减少。在这项工作中，我们考虑了这种形式主义对弯曲空间的自然概括。作为一种应用，我们计算了石墨烯的单环光导率，考虑到曲率诱导的缺陷的存在，例如脱节和由于热闪光而导致的涟漪。这些缺陷是通过曲率效应建模的。当呈正面弯曲时，可以通过考虑合适的化学潜力来局部纳入这些效应，至少就自由费米昂电导率而言。此外，我们证明了这种影响如何有助于最小电导率的决定性增加。
因果结构扩张的数学框架及其与量子自我测试的关系
这是与量子信息理论有关的数学物理学子领域的博士学位论文。它的大多数结果可以用类别理论的数学语言来解释，并且在量子信息之外也可能引起人们的关注。在高级术语中，我提出了一个框架，在该框架上可以在数学上谈论以下基本问题的各个方面：两个给定的相同物理过程的实现如何相比如何？尽管引起了独立的兴趣，但这个问题的主要动机来自量子自我测试的领域（[my98，my04]），在这些领域中，人们希望通过在多部分量子状态上实现局部测量结果来理解一组给定的测量统计数据的所有不同方式。促使论文的问题是，尽管传统的量子自我测试的环境在数学上是精确的，但它被施放的语言没有明确的操作解释。根据论文中提出的框架，一组测量统计数据被认为是信息通道的投入输出行为，并且该通道的各种实现对应于因果结构化计算，这些计算可能在与之交互期间在通道环境中秘密执行。该论文的主要贡献是引入一种形式主义，这使得先前的证词精确，并提供与量子自我测试的通常定义的关系。这构成了以纯粹的操作（与理论无关的）术语重铸量子自我测试的第一步。的关系本质上是，量子自我测试对应于可以得出所有其他的实用的存在，并且这些量没有任何其他有关通道输出的预先存在的信息。第1章回顾了物理理论类别理论模型的变体。该模型包括量子信息理论和经典信息理论，以及更多的数学示例，例如任何有限产品的类别（例如适当解释时，集合或组的类别）以及任何部分有序的可交换性单体。该模型的关键特征是它促进了边缘的概念（如从例如经典概率理论）和扩张的双重概念。扩张是第2章的主题。所呈现的结果在概念上存在量子自我测试的因素，而是通过证明信息理论的几种特征可以源自仅参考扩张结构的一些原理来启动系统扩张的系统研究并构成了概念验证。第3章包含一些关于如何进行扩张理论的近似（度量）范围的初始思想，以及用于量子通道的新指标，引入了纯净的钻石距离。它概括了参考文献的纯距离。[TCR10，TOM12]。第4章提出了一种形式主义，以争论其输出在其输入上取决于因果的信息渠道。最后，在第5章中，建立了与量子自我测试的联系。这可以将其视为量子梳框架（[CDP09]）框架的广义替代方案，但也可以看作是对称单类类别中痕迹的抽象概念的概括（[JSV96]）。形式主义使我们能够精确地构成因果扩张的概念，该概念捕获了上述因果关系结构化的侧面计算。本章还包含一些关于自我测试的一般结果的简单证明，以及根据其STINESPRING膨胀的非信号性能来对一组量子行为进行新颖的补充。
因果结构扩张的数学框架及其与量子自我测试的关系
这是与量子信息理论有关的数学物理学子领域的博士学位论文。它的大多数结果可以用类别理论的数学语言来解释，并且在量子信息之外也可能引起人们的关注。在高级术语中，我提出了一个框架，在该框架上可以在数学上谈论以下基本问题的各个方面：两个给定的相同物理过程的实现如何相比如何？尽管引起了独立的兴趣，但这个问题的主要动机来自量子自我测试的领域（[my98，my04]），在这些领域中，人们希望通过在多部分量子状态上实现局部测量结果来理解一组给定的测量统计数据的所有不同方式。促使论文的问题是，尽管传统的量子自我测试的环境在数学上是精确的，但它被施放的语言没有明确的操作解释。根据论文中提出的框架，一组测量统计数据被认为是信息通道的投入输出行为，并且该通道的各种实现对应于因果结构化计算，这些计算可能在与之交互期间在通道环境中秘密执行。该论文的主要贡献是引入一种形式主义，这使得先前的证词精确，并提供与量子自我测试的通常定义的关系。这构成了以纯粹的操作（与理论无关的）术语重铸量子自我测试的第一步。的关系本质上是，量子自我测试对应于可以得出所有其他的实用的存在，并且这些量没有任何其他有关通道输出的预先存在的信息。第1章回顾了物理理论类别理论模型的变体。该模型包括量子信息理论和经典信息理论，以及更多的数学示例，例如任何有限产品的类别（例如适当解释时，集合或组的类别）以及任何部分有序的可交换性单体。该模型的关键特征是它促进了边缘的概念（如从例如经典概率理论）和扩张的双重概念。扩张是第2章的主题。所呈现的结果在概念上存在量子自我测试的因素，而是通过证明信息理论的几种特征可以源自仅参考扩张结构的一些原理来启动系统扩张的系统研究并构成了概念验证。第3章包含一些关于如何进行扩张理论的近似（度量）范围的初始思想，以及用于量子通道的新指标，引入了纯净的钻石距离。它概括了参考文献的纯距离。[TCR10，TOM12]。第4章提出了一种形式主义，以争论其输出在其输入上取决于因果的信息渠道。最后，在第5章中，建立了与量子自我测试的联系。这可以将其视为量子梳框架（[CDP09]）框架的广义替代方案，但也可以看作是对称单类类别中痕迹的抽象概念的概括（[JSV96]）。形式主义使我们能够精确地构成因果扩张的概念，该概念捕获了上述因果关系结构化的侧面计算。本章还包含一些关于自我测试的一般结果的简单证明，以及根据其STINESPRING膨胀的非信号性能来对一组量子行为进行新颖的补充。
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
机器学习的挑战：关键评论
摘要：学习概念具有多种解释，从获得知识或技能到构建意义和社会发展。机器学习（ML）被认为是人工智能（AI）的分支，并开发算法可以通过利用主要统计方法来从数据中学习并将其判断概括为新观察。新千年已经看到了人工神经网络（ANN）的扩散，这是一种形式主义，能够在复杂问题（例如计算机视觉和自然语言识别）中取得非凡的成就。尤其是设计师声称，这种形式主义与生物神经元的运作方式非常相似。这项工作认为，尽管ML具有数学/统计基础，但至少从方法论的角度来看，它不能严格视为一门科学。主要原因是ML算法具有显着的预测能力，尽管它们不一定会对所实现的预测提供因果关系的解释。例如，可以在大量的消费者财务信息数据集中对ANN进行培训，以预测信誉。该模型考虑了各种因素，例如收入，信用记录，债务，支出模式等。然后输出信用评分或信用批准的决定。但是，神经网络的复杂和多层性质几乎无法理解该模型所用来的因素的哪些特定因素或组合来制定其决策。学习过程要复杂得多，因为它需要对学习能力或技能的充分理解。缺乏透明度可能会出现问题，特别是如果该模型拒绝信贷并且申请人想知道拒绝的具体原因。该模型的“黑匣子”性质意味着它无法对其在决策过程中如何权衡各种因素提供明确的解释或分解。其次，这项工作拒绝了这样的信念，即仅通过应用统计方法，机器就可以通过监督或无监督模式从数据中学习。从这个意义上讲，进一步的ML进步，例如加强学习和模仿学习表示鼓励与人类学习中使用的类似认知技能的相似之处。
从人工智能角度看一些哲学问题
能够在世界中智能运作的计算机程序必须具有对世界的一般表示，并根据该表示来解释其输入。设计这样的程序需要承诺什么是知识以及如何获得知识。因此，人工智能中出现了一些主要的传统哲学问题。更具体地说，我们希望计算机程序能够通过形式语言推断某种策略将实现其指定目标来决定做什么。这需要将因果关系、能力和知识的概念形式化。哲学逻辑也考虑了此类形式主义。本文的第一部分以一个哲学观点开始，一旦我们认真考虑实际制造智能机器的想法，这种观点似乎就会自然而然地出现。我们继续讨论形而上学和认识论上充分的世界表示的概念，然后从世界的表示的角度解释可以、原因和知道
量子工程简介 - CDN
• 波粒二象性和不确定性原理 • 波函数、薛定谔方程、 • 时间无关的一维问题 • 算子形式主义 • 量化谐振子、LC 振荡器 • 光的量化、光子统计、相干态、福克态、压缩态 • 使用紧束缚模型的固体能带 • 时间无关微扰理论、非谐振子 • 原子与光相互作用的 Jaynes-Cummings 哈密顿量 • 量子比特、布洛赫球、单量子比特门、光子量子比特的路径编码 • 纠缠、贝尔不等式、双量子比特门 • 超密集编码、量子隐形传态、纠缠交换 • Hong-Ou-Mandel 干涉、相位超分辨率 • 混合态和密度算子 • 量子算法简介 学生学习成果