XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无界
2211.08351.pdf
摘要。在本文中，我们研究了量子动力学半群的 Stinespring 膨胀，该膨胀已知存在，这是通过 Davies 在 70 年代早期给出的构造性证明得出的。我们表明，如果半群描述的是一个开放系统，即如果它不只由酉通道组成，那么膨胀封闭系统的演化必须由无界汉密尔顿量生成；随后，环境必须对应于无限维希尔伯特空间，而不管原始系统如何。此外，我们证明了具有有界总汉密尔顿量的 Stinespring 膨胀的二阶导数会产生某些量子动力学半群的耗散部分，反之亦然。特别是，这通过 Stinespring 膨胀表征了量子动力学半群的生成器。
近距离光学天空理论
图3募集过程中的电动机单位放电率（a，20％MVIC； B，40％MVIC），高原（C，20％MVIC； D，40％MVIC）和降临降解（E，20％MVIC; F，40％MVIC）。回合1以蓝色表示，并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值（EMMEANS），并且晶须代表每个时间点相关的95％置信区间。*** p <0.05，在各个时间点中比基线更大； ** p <0.05，在各个时间点上大于回合2的回合； * p <0.05，在各个时间点之间。MVIC，最大自愿等距收缩。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
对苹果的iMessage PQ3协议的正式分析
我们介绍了Apple的Imessage PQ3的正式验证，这是一种高性能，设备到设备的消息传递协议，即使对具有量子计算功能的对手，也提供了强大的安全保证。PQ3利用苹果的身份服务以及定制的，量子后安全的初始化阶段，之后它采用信号风格的双棘轮构造，扩展以提供量子后，后弹力后的安全性。我们提出了PQ3的详细正式模型，它是其细粒度安全属性的精确规格，并使用T amarin Prover进行了机器检查的安全性证明。特别是新颖的是将量子后安全键的整合到相关协议阶段以及详细的安全要求以及其完整的正式分析中。我们的分析涵盖了两个关键棘轮，包括无界循环，某些循环被认为是诸如T amarin这样的符号掠夺的范围（不是！）。
反复练习的反复发作的运动单位行为的变化
图3募集过程中的电动机单位放电率（a，20％MVIC； B，40％MVIC），高原（C，20％MVIC； D，40％MVIC）和降临降解（E，20％MVIC; F，40％MVIC）。回合1以蓝色表示，并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值（EMMEANS），并且晶须代表每个时间点相关的95％置信区间。*** p <0.05，在各个时间点中比基线更大； ** p <0.05，在各个时间点上大于回合2的回合； * p <0.05，在各个时间点之间。MVIC，最大自愿等距收缩。
界限遗传图类别的中等宽度
当通过某些宽度参数参数化时，可以在XP时间中解决大量NP -HARD图问题。因此，在解决特殊图类类别的问题时，知道所考虑的图形类是否有限制宽度是有帮助的。在本文中，我们考虑MIM Width，这是一个特别通用的宽度参数，每当分解为“快速计算”的图形类别时，它具有许多算法应用程序。我们首先扩展了用于证明图形类MIM宽度的工具包。通过将我们的新技术与已知技术相结合，然后从遗传图类别的角度开始进行系统研究，以对MIM宽度进行边界，并与Clique宽度进行比较，这是一个经过深入研究的更严格的宽度参数。我们证明，对于给定的图H，当h-free graph的类别在且仅当它具有限制的clique-width时具有界限。我们表明（h 1，h 2）无图形是不正确的。我们确定了（h 1，h 2）的几个通用类别的无界图形宽度但有界的含量宽度的无限制图，这说明了中间宽度的力量。此外，我们表明，对于这些类别，可以在多项式时间内找到恒定模拟宽度的分支分解。因此，如前所述，这些结果具有算法的含义：当输入仅限于这样一类（H 1，H 2）无图形时，许多问题变成了多项式的可溶可求解，包括经典问题，包括k-着色和独立设置，统治性问题，已知的LC-VSVP问题，以及LC-lc-lc-lc-lc-vsvp的距离vsvp vesvp的距离很少。我们还证明了许多新的结果，表明在某些H 1和H 2中，（H 1，H 2）的类别的类别无绑定的MIM宽度。集团宽度的界限意味着MIM宽度的界限。通过将我们的结果结合起来，这给出了新的有界和无界的MIM宽度案例，并与已知的有界案例进行了集体宽度的情况，我们介绍了当前最新情况的摘要定理（H 1，H 2） - 免费图形。特别是，我们将所有对（H 1，H 2）的MIM宽度分类为所有对（H 1，H 2）的无图形图（H 1，H 2） V（H 1）| + | v（h 2）| ≤8。当h 1和h 2是连接的图时，我们将所有对（H 1，H 2）分类，除了剩余的有限族和一些孤立的病例。
一维和二维的实时动态...
量子模拟器中的最新实验为多体局域 (MBL) 相在单维 (1D) 和二维 (2D) 玻色子量子物质中的存在提供了证据。然而，由于其希尔伯特空间的无界性质，对这种玻色子 MBL 相的理论研究是一项艰巨的任务。在这项工作中，我们介绍了一种方法来计算强无序和弱相互作用下 MBL 相中 1D 和 2D 玻色子系统的长期实时演化。我们专注于能够区分 MBL 相和 Anderson 局域相的局部动力学指标。特别是，我们考虑了局部可观测量的时间涨落、双时间相关器和非时间相关器的时空行为。我们表明，通过扩展最近提出的数值方法 [G. De Tomasi、F. Pollmann 和 M. Heyl，Phys. Rev. B 99，241114(R) (2019) ] 到混合态和玻色子。我们的方法还允许我们用对所研究量随时间变化行为的分析考虑来替代我们的数值研究。
文本生成的量子选择性状态空间模型
摘要：量子机学习提供了新颖的范式来解决传统自然语言过程中的局限性，例如固定上下文长度和计算效率低下。在这项工作中，我们提出了Qmamba，这是Mamba体系结构的第一个量子适应，将选择性状态空间模型与量子计算集成在一起，以实现有效且可扩展的文本生成。Qmamba利用量子和纠缠等量子原理来实现无界的上下文大小，并减少了计算复合物。我们的贡献包括开发针对硬件结合的量子生成模型，编码，嵌入和测量技术方面的进步，以及其在模式复制和上下文挑战任务上的表现，例如“ Haystack中的针刺”。实验结果证实了Qmamba在不同序列长度上保持高效率和性能的潜力，为未来量子增强自然语言处理的探索奠定了基础。
基于生物学的神经表征可实现快速在线浅层强化学习
生物大脑的学习速度比标准深度神经网络强化学习算法快得多。其中一个原因是深度神经网络需要学习适合手头任务的表示，而生物系统已经拥有合适的表示。在这里，我们通过在神经网络上施加基于生物学中观察到的表示（例如网格细胞）来绕过这个问题。本研究探讨了使用受生物启发的网格细胞表示与独热表示对基于时间差异的 Actor-Critic 网络学习解决简单的 2D 网格世界强化学习任务的速度的影响。结果表明，使用网格细胞确实可以促进更快的学习。此外，这里实现的网格细胞具有准确表示无界连续空间的潜力。因此，它们在这个离散任务上的出色表现是探索它们在连续空间中强化学习的效用的第一步。关键词：强化学习；网格细胞；空间语义指针；
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。