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与老虎机问题相关的策略驱动极限定理
受对老虎机问题渐近行为研究的启发，我们得到了几个策略驱动的极限定理，包括大数定律、大偏差原理和中心极限定理。与经典极限定理不同，我们开发了抽样策略驱动的极限定理，这些定理可以产生最大或最小平均回报。大数定律确定了各种策略下可以实现的所有可能极限。大偏差原理提供了偏离极限域的最大衰减概率。为了描述围绕平均值的波动，我们得到了最优策略下的策略驱动的中心极限定理。这些定理中的极限是明确确定的，并且在很大程度上取决于事件的结构或积分函数和策略。这展示了学习结构的关键特征。我们的结果可用于估计最大（最小）回报，并确定避免双臂老虎机问题中帕隆多悖论的条件。它也为通过统计推断确定提供更高平均奖励的臂奠定了理论基础。
将曼德尔斯塔姆-塔姆量子速度极限扩展到混合态系统
摘要 Mandelstam-Tamm 量子速度极限 (QSL) 对纯态封闭系统的演化速度设定了一个上限。在本文中，我们推导出该 QSL 的几种扩展，以用于混合态封闭系统。我们还比较了这些扩展的强度并检查了它们的紧密性。Mandelstam-Tamm QSL 最广泛使用的扩展源自 Uhlmann 的能量色散估计。我们仔细分析了该估计的底层几何，该分析表明 Bures 度量或等效的量子 Fisher 信息很少会产生紧密扩展。这一观察结果引导我们解决是否存在 Mandelstam-Tamm QSL 的最紧密通用扩展。使用与 Uhlmann 开发的几何构造类似的几何构造，我们证明了情况确实如此。此外，我们表明混合态的紧密演化通常由时变哈密顿量产生，这与纯态系统的情况形成对比。
双节点簇态连续变量量子混合计算的误差修正：压缩极限
本文研究了在连续变量量子计算过程中获得的通用高斯变换的误差校正。我们试图使我们的理论研究更接近实验中的实际情况。在研究误差校正过程时，我们考虑到资源 GKP 状态本身和纠缠变换都是不完美的。实际上，GKP 状态具有与有限压缩程度相关的有限宽度，并且纠缠变换是有误差的。我们考虑了一种混合方案来实现通用高斯变换。在该方案中，变换是通过对簇状态的计算来实现的，并辅以线性光学操作。该方案在通用高斯变换的实现中给出了最小的误差。使用这种方案可以将实现接近现实的容错量子计算方案所需的振荡器压缩阈值降低到 -19.25 dB。
统一可观测量的量子和经典速度极限
噪声的存在或与环境的相互作用可以从根本上改变原本孤立的量子系统的可观测量的动态。我们推导出开放量子系统可观测量演化速度的界限。这个速度限制分为 Mandelstam 和 Tamm 的原始时间-能量不确定性关系和最近为经典系统推导出的时间-信息不确定性关系，并且两者都推广到开放量子系统。通过分离系统动力学的相干和非相干贡献，我们推导出演化速度的下限和上限。我们证明后者对可观测量的速度提供了比以前已知的量子速度限制更严格的限制，并且速度算子的首选基础可以完全表征达到速度极限的可观测量。我们使用这种构造来限制非相干动力学对可观测量演化的影响，并找到为可观测量的演化提供最大相干加速的哈密顿量。
chm 196：量子世界及其经典极限
课程描述：量子力学为原子、分子和光子的行为提供了可靠的描述，但其特点是非直观预测导致各种概念问题。我们将讨论量子力学及其经典极限的各个方面，首先关注其在自然界中的表现，然后关注不确定性、干涉、纠缠和退相干等基本问题。建议学生与所在大学的写作中心互动，以提高论文写作能力。对物理和数学有深厚的背景和兴趣是有利的。学生学习成果：学生将深入了解与解释和理解原子和分子行为观察相关的复杂问题。由于量子思想的微妙特性，学生还将学习在阅读、写作和分析论点时准确和谨慎的重要性。 （例如，Francine Prose 的《像作家一样阅读……》；Lynne Truss 的《吃、射和离开：标点符号的零容忍方法》；Frederick Crews 的《兰登书屋手册》）。注意：英语写作的清晰度对于正确表达想法至关重要。大学有许多工具可以帮助学生学习如何正确写作和清晰地表达他们的想法。建议您仔细查看所有学生都可以使用的大学资源。
使用稀疏极限学习机进行癫痫和癫痫发作检测的多类分类的 LETTER VLSI 设计
摘要 一种用于区分健康、发作期和发作间期脑电图信号的自动检测系统在临床实践中具有重要意义。本文介绍了一种用于癫痫和癫痫发作检测的低复杂度三类分类 VLSI 系统。设计的系统包括基于离散小波变换 (DWT) 的特征提取模块、稀疏极限学习机 (SELM) 训练模块和多类分类器模块。在三级 DWT 中引入了 Daubechies 4 阶小波的提升结构，以节省电路面积并加快计算时间。SELM 是一种新型的机器学习算法，具有低硬件复杂度和高性能，用于片上训练。由于其分类精度高，因此首次设计了一对一的多类非线性 SELM。设计的系统在 FPGA 平台上实现，并使用公开的癫痫数据集进行评估。实验结果表明，设计的系统在低维特征向量下实现了高精度。关键词：低复杂度，分类，DWT，多类，SELM 分类：集成电路（存储器，逻辑，模拟，RF，传感器）
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从极端网络中获得的值得信赖的交付旨在保护您在远程，无理站点以及在托管和数据中心环境中保护您的关键服务交付基础架构，在这些环境和数据中心环境中，共享设施访问引起了人们的关注。使用测量的引导 - 一种旨在验证引导和运行时过程的安全机制 - 极限网络提供了验证硬件组件，启动过程以及从工厂到安装的操作系统的功能。结合远程证明，值得信赖的离子挑战者提供了对信任的客观测量，测量的启动可在操作过程中提供持续的二进制级验证。
极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
阻尼驱动振动系统的量子力学经典极限：量子 - 经典对应
物理学的一个基本问题是阐明经典力学（或牛顿力学）如何从更一般的物理理论，即所谓的相对论量子力学中产生。虽然经典力学作为相对论力学的低速极限出现已为人所知，但量子力学的经典极限仍然是一个微妙的问题。普朗克的 Z → 0 极限[1] 和玻尔的 sn → ∞ 极限[2] 是量子理论经典极限的最早表述。然而，从量子力学早期开始，人们就通过不同的观念和思想对这一极限展开了争论[3-9]。因此，如何将量子理论与经典理论之间的精确对应关系交织在一起的机制尚未完全被理解。Man'ko 和 Man'ko 认为，用简单的 Z → 0 限制来提取经典力学的图景并不具有普遍的适用性[4]。一些物理学家认为量子力学不是单粒子问题而是粒子集合，其 Z → 0 极限不是经典力学而是经典统计力学（见文献 [ 5 ] 及其参考文献）。有关量子力学经典极限的更多不同观点，请特别参阅文献 [ 7 , 8 ]。本研究的目的是建立一种关于阻尼驱动振荡系统量子力学经典极限的理论形式，该理论形式揭示了量子和经典对应关系，除了基本极限 Z → 0 之外，没有任何近似或假设。为了沿着这条路线从量子力学推导出牛顿力学，将使用具有基本哈密顿动力学的正则量子力学。我的理论基于一种不变算子方法 [ 10 – 13 ]，该方法通常用于数学处理量子力学系统。该方法使我们能够推导出以下系统的精确量子力学解
口译与技术：天空真的是极限吗？
模块 I。该模块旨在用于准备口译作业，包含四个主要功能：（i）语料库管理、（ii）词汇表管理、（iii）命名实体识别（NER）和（iv）自动文本摘要。语料库管理提供与语料库相关的不同功能：自动和用户辅助语料库编译（网络爬虫）、语料库上传和语料库查询（索引、右/左排序 KWIC、n-gram、模式、候选术语）。词汇表可以从语料库创建或手动编译。词典和词汇表管理允许用户创建、上传和删除词汇表，执行外部搜索以查找翻译等价物，或者使用机器翻译和后期编辑自动翻译术语。还可以自动创建多词术语的双语词汇表并通过外部搜索进行后期编辑。