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非柯尔莫哥洛夫概率与量子技术
量子技术的发展是我们这个时代面临的最大挑战之一 [1]。我们正面临着可能产生深远社会影响的重要变化。在相干操控量子系统方面，人们已经取得了令人难以置信的进步 [2,3]。公共和私人投资推动了这些技术的发展。所有这些努力促成了许多公司的成立，这些公司将量子设备推向了商业化 [4]。特别是，量子计算机已经发展起来，可以执行传统计算机难以完成的任务 [5-9]。本文旨在强调与量子技术发展相关的一些问题，这些问题与量子概率的特殊性质有关，这些性质被认为与物理哲学有关。我们将要解决的主要问题之一是：是什么让量子计算机——更广泛地说，量子技术——如此特别？正如我们将要论证的（以及其他人已经强调的），这个问题的答案提出了关于量子理论基础的深层次问题。我们重点关注将量子概率解释为非柯尔莫哥洛夫演算。与此方法相关，量子语境性概念将发挥重要作用。首先，我们将重新讨论量子随机性的概念，它不可避免地存在于所有量子现象中。我们将论证，可以将主要的量子特征理解为实例化真正非经典概率演算的系统存在的表达。量子模拟器（即模仿量子设备的经典系统）缺乏生成真正（量子）语境性的能力。因此，随着模拟的量子比特数增长，它们会消耗可量化的指数资源（例如，参见 [ 10 ]）。与此相关，量子模拟器不能被视为真正随机性的来源。我们将量子信息论描述为当所涉及的概率是非柯尔莫哥洛夫概率时出现的信息论 [ 11 ]。量子系统可以描述为经典概率分布的集合，其相关的布尔代数以错综复杂的方式交织在一起。因此，没有一致的方式来构建全局经典概率分布。特别是，我们展示了
量子多体系统的波函数网络描述和柯尔莫哥洛夫复杂性
1 理论物理 III，电子关联与磁学中心，物理研究所，奥格斯堡大学，86135 奥格斯堡，德国 2 PASQAL SAS，7 rue L´eonard de Vinci - 91300 Massy，巴黎，法国 3 Forschungszentrum Jülich GmbH，Peter Grünberg 研究所，量子控制 (PGI-8)，52425 于利希，德国 4 雷根斯堡大学，93053 雷根斯堡，德国 5 索邦大学，CNRS，Mati`ere Condens´ee 理论物理实验室，LPTMC，F-75005 巴黎，法国 6 eXact lab srl，Via Francesco Crispi 56 — 34126 Trieste，意大利 7 Abdus Salam 国际理论物理中心 (ICTP)，Strada Costiera 11, 34151 Trieste, Italy 8 Dipartimento di Matematica e Geoscienze, Universit`a degli Studi di Trieste, via Alfonso Valerio 12/1, 34127, Trieste, Italy 9 巴黎萨克雷大学，光学研究所，CNRS，Laboratoire Charles Fabry, 91127 Palaiseau Cedex，法国 10 加州理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州 91125，美国 11 杜伦大学物理系，南路，达勒姆 DH1 3LE，英国 12 纳米材料和纳米技术研究中心 (CINN-CSIC)，奥维耶多大学 (UO)，阿斯图里亚斯王子，33940 El Entrego，西班牙 13 SISSA 国际学校高级研究，通过 Bonomea 265, 34136 的里雅斯特, 意大利
基于经典描述的模糊 Kolmogorov 复杂度
柯尔莫哥洛夫-所罗门诺夫-柴廷（Kolmogorov，简称 Kolmogorov）复杂度由 Solomonoff [ 1 ] 和 Kolmogorov [ 2 ] 独立提出，后来柴廷 [ 3 ] 也提出了这一复杂度。该复杂度基于可以模拟任何其他图灵机的通用图灵机的发现 [ 4 , 5 ]。单个有限字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度是能够正确生成该字符串作为输出的通用图灵机的最短程序的长度，也是对字符串所含信息量的度量。已经证明，虽然存在多种图灵机，但最短程序的长度是不变的，在底层图灵机的选择下，其差异最多为一个加法常数 [ 6 ]。柯尔莫哥洛夫复杂度理论广泛应用于问答系统 [ 7 ]、组合学 [ 8 ]、学习理论 [ 9 ]、生物信息学 [ 10 ] 和密码学 [ 11 , 12 ] 等领域。1985 年，Deutsch [ 13 ] 引入量子图灵机作为量子计算机的理论模型。量子图灵机扩展了经典图灵机模型，因为它们允许在其计算路径上发生量子干涉。Bernstein 和 Vazirani [ 14 ] 表明量子图灵机在近似意义上具有通用性。最近，一些研究者提出了一些柯尔莫哥洛夫复杂度的量子版本。Vitányi [ 15 ] 提出了量子柯尔莫哥洛夫复杂度的定义，它度量近似量子态所需的经典信息量。Berthiaume 等人 [ 16 ] 提出了一种基于柯尔莫哥洛夫复杂度的量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义。 [16] 提出了一种新的量子比特串量子柯尔莫哥洛夫复杂度定义，即通用量子计算机输出所需字符串的最短量子输入的长度。Zadeh [17] 提出了模糊计算的第一个公式，他基于图灵机和马尔可夫算法的模糊化，定义了模糊算法的概念。随后，Lee 和 Zadeh [18] 定义了模糊语言的概念。Santos [19] 证明了模糊算法和模糊图灵机之间的等价性。接下来，Wiedermann [20] 考虑了模糊计算的可计算性和复杂性。利用 Wiedermann 的工作，Bedregal 和 Figueira [21] 证明了不存在可以模拟所有模糊图灵机的通用模糊图灵机。随后，李[22,23]研究了模糊图灵机的一些变体。他证明了
FD - 阿特拉斯·科普柯
当我们周围的空气被压缩时，其水蒸气和颗粒浓度会急剧增加。例如，将室内空气压缩至 7 bar(e)/ 100 psig 会使蒸气含量或湿度增加约 8 倍，随后冷却会形成液态水。水量取决于具体应用。压缩空气实际上可以包含三种形式的水：液态水、气溶胶（雾）和蒸气（气体）。因此，从压缩空气中去除水分的有效方法至关重要。
柯布研究计划（CRI）
大力鼓励促进科学、自动化和技术融合以解决 Cobb 挑战的研究项目。CRI 寻求与研究人员合作，这些研究人员考虑如何使用技术和自动化来支持本申请中确定的关键重点领域内的解决方案。人工智能、数据系统收集、数据系统管理、机器人技术和/或自动化是 Cobb 寻求利用的技术，以改进我们的基因产品和生产效率。大力鼓励包括应用生物技术进行品种改良在内的战略研究。
