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纠结的量子假设检验的状态
大多数物理学家通过热力学引入熵。熵是控制绝热过程下转换的基本和独特数量：当且仅当熵不降低1时，才能实现封闭系统的两个兼容状态之间的转换。但是，它在信息理论的更抽象领域中也具有至关重要的作用。尤其是一种称为相对熵的发电，提供了一种测量概率分布之间的区分性的方法。将概念扩展到量子状态很具有挑战性，因为量子状态的非交通性特征意味着有许多可能的方法可以定义这种扩展。一种独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究，其中为我们提供了两个量子状态之一ρ或σ的多个副本，目标是区分两种状态。将ρ误以为σ的概率与副本的数量成倍衰减，相应的指数完全由相对熵的量子变体给出。
简单二元假设检验的样本复杂性
简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本：（i）先前的设置，最多α误差为type-i误差，最多是II型误差；或（ii）贝叶斯设置，最多有贝叶斯误差δ和先前的分布（α，1 -α）。仅在α=β（无之前）或α= 1/2（贝叶斯）（贝叶斯）进行研究，并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异，直至乘法常数。在本文中，我们得出一个表征样品复杂性（直至独立于P，Q和所有误差参数的乘法常数）的公式，用于以下方面： （ii）贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是，该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等，这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式（本地私有和沟通受限的）假设检验的应用。
关于下一代测序（NGS）检验的临床指导
下一代测序（NGS）是一种无培养的方法，用于分析样品中的微生物。这些测试在患者标本（例如血清，组织或CSF）中全部或一部分微生物基因的序列。本综述将重点介绍NGS测试的临床使用，包括Karius测试，华盛顿大学Broad-range PCR和Delve Bio（以前是UCSF的下一代精度诊断中心）CSF CFDNA。有关多重分子面板的临床使用的单独指南，请访问UNMC临床微生物学网站：https：//www.unmc.edu/intmed/intmed/Intmed/divisions/id/asp/clinicalmicro.html需要进行感染性疾病以获得下一代序列。只有ID临床医生才能在一个图表中订购这些测试，因此它们有助于解释结果和管理决策。缩写：
量子假设检验的纠结状态
大多数物理学家都是通过热力学认识熵的。熵是控制绝热过程中变换的基本量，也是唯一的量：当且仅当熵不减少 1 时，封闭系统中两个相容状态之间的变换才能实现。然而，它在更抽象的信息论领域也发挥着至关重要的作用。特别是，相对熵这一广义概念提供了一种测量概率分布可区分性的方法。将这一概念扩展到量子态具有挑战性，因为量子态的非交换性意味着有许多可能的方式来定义这种扩展。一个独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究——在这项任务中，我们得到两个量子态 ρ 或 σ 之一的多个副本，目标是区分这两个状态。将 ρ 误认为 σ 的概率随副本数量的增加呈指数衰减，相应的指数恰好由相对熵的量子变体给出
水和废水检验的标准方法
会随机分布在平均值 (算术平均值) 附近。如果累积无数次这样的测量，各个值将分布在类似于图 1010:1 所示的曲线中。左侧曲线表示高斯分布或正态分布，可以用平均值 µ 和标准差 σ 精确描述。分布的平均值或平均值就是所有值的总和除以求和的值的数量，即 µ = ( ∑ i x i )/ n 。因为没有测量会重复无限次，所以使用相同的求和程序，但 n 等于有限次重复测量 (10、20 或...)，对平均值进行估算。µ 的这个估计值用 x 表示。正态分布的标准差定义为 σ = [ ∑ ( x −µ ) 2 / n ] 1/2 。同样，由于观测次数有限，分析师只能估计标准差；σ 的估计值用 s 表示，计算如下：