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魔术状态在量子计算中的作用
共同体事实的网络与量子误差校正，基于测量的量子计算，对称性受保护的拓扑顺序和文本性有关。在这里，我们将此网络扩展到具有魔术状态的量子计算。在此计算方案中，某些准轴性函数的负效率是量子性的指标。但是，当构建该语句应用的Quasiprob-能力函数时，会在偶数和奇数局部希尔伯特空间维度的情况下出现明显的不同。在技术层面上，用魔术状态确定量子计算中的量子性指标依赖于Wigner函数的两种属性：它们与Cli Qurd群体的协方差以及Pauli测量的积极代表。在奇数中，总的Wigner函数 - 原始的Wigner函数对奇数维的希尔伯特空间的适应性 - 使这些属性具有这些特性。在均匀的维度中，不存在Gross的Wigner函数。在这里，我们讨论了更广泛的Wigner函数，例如Gross'是从操作员群中获得的。我们发现，这种cli od-ord-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-od-coariant wigner函数在任何偶数方面都不存在，此外，每当qudits的数量为n≥2时，鲍里的测量都不能在任何偶数维度上积极地表示。我们确定这种Wigner功能存在的障碍是共同的。
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93Cumpumption模型，该模型占信号依赖性动物（由U T d d .U.V //，V T D V UV给出的信号依赖性动物），以适当平滑的功能w \ xc5 \ x920； 1 /！ r> 0 on .0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对所包括的扩散变性，本研究分别研究了线性方程的诺伊曼问题v d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，在仅在两个组件中合适的常规初始数据是非负态的，这是在上述方程式上的全局解决方案的衍生过程中的关键工具。除此之外，这些解决方案还可以稳定在某种平衡方面，并且由于差异的变性，作为定性效应，这是一种定性效应，第二个成分的初始较小性的标准被确定为该极限状态在空间上是非构成状态的足够。”
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93cumpumption模型，占信号依赖性motilies的占主导地位，如u t d d d .u.v //，v t d v uv所述，用于适当平滑的函数w \ xc5 \ x920; 1 /！r，以至于.0上> 0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对包括扩散的变性性，本研究分别检查了线性方程的Neumann问题v T d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，这是在衍生上上述方程的全局解决方案的衍生结果的关键工具，在正时为正时平滑而经典，这仅仅是假设在两个组件中适当的常规初始数据是非负的。除此之外，这些溶液被认为是稳定在某些平衡方面的，并且由于差异的变性，作为定性效应，是一种定性效应，第二个组件的初始小度的标准被确定为该极限状态的原始状态足以使其在空间上是非固有的。”
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
引用 (APA) Robbemond, V., Inel, O., & Gadiraju, U. (2022)。了解解释模态在人工智能辅助决策中的作用。在 UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集（第 223-233 页）。（UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集）。计算机协会 (ACM)。https://doi.org/10.1145/3503252.3531311 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
人工智能和机器学习的进步导致人工智能在各个领域中用于增强或支持人类决策的采用急剧增加。越来越多的研究致力于解决模型可解释性和解释的好处，以帮助最终用户或其他利益相关者解读所谓“黑匣子人工智能系统”的内部工作原理。然而，目前人们对传达解释的方式（例如，文本、可视化或音频）在通知、增强和塑造人类决策方面的作用了解甚少。在我们的工作中，我们通过可信度评估系统的视角来解决这一研究空白。考虑到通过各种渠道获得的大量信息，人们在做出决策时会不断考虑他们所消费信息的可信度。然而，随着信息过载的增加，评估我们所遇到的信息的可信度并非易事。为了帮助用户完成这项任务，自动可信度评估系统已被设计为各种情况下的决策支持系统（例如，，评估新闻或社交媒体帖子的可信度）。但是，为了使这些系统有效地支持用户，它们需要得到信任和理解。事实证明，解释在告知用户对决策支持系统的依赖方面发挥着至关重要的作用。在本文中，我们研究了解释方式对人工智能辅助可信度评估任务的影响。我们使用一项涵盖六种不同解释模式的受试者间实验（N = 375），以评估解释模式对 AI 辅助决策结果准确性、用户对系统信任度以及系统可用性的影响。我们的结果表明，解释在塑造用户对决策支持系统的依赖方面发挥着重要作用，从而影响决策的准确性。我们发现，在有解释的情况下，用户在评估陈述的可信度时表现更准确。我们还发现，在没有解释的情况下，用户很难就陈述的可信度达成一致。如果有解释，文本和音频解释比图形解释更有效。此外，我们发现
通过双量子比特 Werner 态在多个 Alice 和 Bob 之间共享量子控制
摘要 量子操控是一种具有独特非对称性的量子关联，在非对称量子信息任务中具有重要的应用。我们考虑一种新的量子操控场景，其中两量子比特 Werner 态的一半由多个 Alice 依次测量，另一半由多个 Bob 测量。我们发现，当测量设置数 N 从 2 增加到 16 时，可以与单个 Bob 共享操控权的最大 Alice 数量从 2 增加到 5。此外，我们发现一个违反直觉的现象，即对于固定的 N ，最多有 2 个 Alice 可以与 2 个 Bob 共享操控权，而允许 4 个或更多 Alice 与单个 Bob 共享操控权。我们通过计算初始 Werner 态所需的纯度进一步分析了操控共享的稳健性，其下限从 0.503(1) 到 0.979(5) 变化。最后，我们证明了如果采用初始非对称状态或非对称测量，我们的双侧顺序转向共享方案可以用于控制转向能力，甚至转向方向。我们的工作深入了解了转向共享的多样性，并且可以扩展到研究应用顺序模糊测量时的真正多部分量子转向等问题。
BAMS气候状态在2020年，第5章北极
2020年的北极非常温暖。每年平均地表空气温度（SAT）对60°N的陆地区域的平均空调（SAT）比1981 - 2010年平均水平高2.1°C，这标志着至少1900年以来观察到的陆地北极地区的SAT异常最高。这也是连续第七年的SAT异常大于1981 - 2010年平均值。北极SAT的这种持续增加是许多在任何给定年份中观察到的变化的主要驱动力，并在区域范围内增强。在2020年期间，温暖的SAT异常一直持续到夏季到夏季，遍布欧亚北极，在该地区的早期和广泛的野火活动中以及在Laptev和Kara海滨的近记录的海冰撤退以及近乎记录的海冰静修和温暖的夏季和秋季海面温度（SST）。
W状态在被困的离子系统中的耗散制备
通过与环境的相互作用在量子系统中产生耗散，并为量子模拟，计算，通信和计量学中的应用带来了挑战。但是，也可以引入和利用受控的耗散来操纵量子系统。原子物理学中熟悉的例子包括光学泵送和激光冷却。这些技术允许从不受控制的和未知的初始状态中去除熵和近似制备所需的纯状态。这不能通过统一操作来完成。最近，注意力集中在使用耗散进行量子信息处理[1-3]，尤其是生成纠缠。虽然本质上不优于统一纠缠产生策略，但耗散方案对某些错误机制的敏感性较小。此外，它们允许在存在噪声的情况下创建和稳定资源状态，从而可以按需使用。在许多系统中都证明了用于纠缠和其他非经典状态的生成和稳定的耗散方案，包括宏观原子团[4]，被困的离子[5-7]和超导码头[8-10]。许多建议描述了生成纠缠[11-17]，执行误差校正[18，19]的其他方案，并初始化量子模拟器[20]。广义，可以将工程耗散应用于量子信息处理的完整范围尚不清楚，并且可以完成新任务扩展边界的实用协议。第一组实验证明了使用连续应用的耦合的稳态纠缠的准备[6，8]。这些方案中的一种重要成分是时间尺度的层次结构，例如，在速率G上应用强烈的调整驱动器以及与特征率G i的其他相互作用。敷料驱动器会产生共鸣，这些共振由其他驱动器在极限g i g中解析，而时代尺度g -1 i≫g -g -1的层次结构可保护目标状态。然而，这种方案的稳态纠缠仅渐近地接近统一，因为敷料驱动器的相对强度r = g / max {g i}增加。更重要的是，时间尺度的层次结构限制了纠缠速度的速度，因为与G相比，必须缓慢驱动填充目标状态的其他相互作用G I与G的实验可实现的速率相比。这在存在各种错误来源的情况下实用了状态准备的速度和可实现的实力，这些限制更糟
使用脑电图状态在慢性疼痛的α神经反馈训练中了解学习
神经反馈（NFB）是一种神经调节疗法，可训练患者对其大脑活动的自愿控制（Patel等，2020）。神经反馈系统为患者提供了其脑电图（EEG）信号的实时表示（Alkoby等，2018）。这有助于对心理策略的认可和实践，从而使他们能够实现与治疗益处相关的大脑状态（Bagdasaryan和Le van Quyen，2013年）。nfb已在各种疾病中实施，从焦虑，抑郁到慢性疼痛，有多项研究报告的结果（Schoenberg和David，2014； Melo等，2019）。越来越多地探索神经反馈的领域之一是慢性疼痛。alpha功率较低（Chang等，2001; Boord等，2008; Saithong等，2012; Jensen等，2013b; Lim等，2016; Nickel等，2017）。因此，几项研究试图使用神经反馈来提高这些患者群体的α功率，以通过孤立地靶向α节奏来减轻疼痛（Elbogen等，2019; Mayaud等，2019），或与其他节奏（如beta和Theta Rhythms）结合使用，例如Beta和Theta Rhythms（Jensen and al。 Taleb等人，2019年；Vuèkoviæ等，2019）。过去十年进行的所有神经反馈研究都使用平均α功率来衡量神经生理信号的变化（Jensen等，2013a; Hassan等，2015; Al-Taleb等，2019; Elbogen et al。尽管这些研究大多数报告了神经反馈后这些个体的疼痛显着减轻，但这些研究中很少能显示出疼痛减轻与神经生理信号的变化之间的直接相关性，这是最近系统评价强调的（Patel等，2020）。这提出了一个问题，即是否通常用于评估学习成功的指数是否真正反映了神经反馈后疼痛缓解的神经生理变化。学习索引的选择确实是神经反馈领域中的一个高度争议的话题。两个广泛使用的指标包括平均α功率和比预定的α功率阈值以上的百分比（Travis等，1974； Hardt和Kamiya，1976; Lansky等，1979; Dempster and Vernon，2009）。一些研究人员认为，含义Alpha的力量是两者中最敏感的指数（Hardt和Kamiya，1976； Dempster和Vernon，2009年），但其他人则认为动态指数可能更有信息。例如，早期工作发现，高α功率的持续时间遵守了非平凡的不对称转移指数分布（Bohdaneck等，1978）。最近的一项研究（Ossadtchi等，2017）研究了神经反馈后的α纺锤体的变化，并报告说，α纺锤体的频率仅增加，而这些纺锤体的振幅没有变化。在神经反馈和慢性疼痛领域的研究并不多，这些研究采用了这种分析α节奏动态性质的方法，但如下所述，Bi-Modal Alpha振幅状态的概念正在越来越多地在其他范围内探索。
一种有效的带测量噪声的时变量子态在线估计算法
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发，本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言，在 QSE-OADM 中，密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解，而无需迭代运行算法，这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中，对于 4 量子比特系统，所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率，每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒，与现有的在线处理算法相比，其性能更为优越。
