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World File Search System概率分布
基本粒子过程的量子积分
我们将量子积分应用于基本粒子物理过程。特别是，我们研究散射过程，例如 e + e − → q ¯ q 和 e + e − → q ¯ q ′ W。可以首先使用量子生成对抗网络或精确方法将相应的概率分布适当地加载到量子计算机上。然后使用量子振幅估计方法对分布进行积分，该方法相对于传统技术显示出二次加速。在无噪声量子计算机的模拟中，我们获得了最多六个量子位的一维和二维积分的准确率。这项工作为利用量子算法进行高能过程的积分铺平了道路。
2024-2025 年学习课程
APL101 工程应用中的应用数学 3 学分 (3-0-0) 常微分方程：二阶 ODE、待定系数法、参数变异、Strum-Liouville 特征值问题、差分方程。偏微分方程：PDE 的分类、热、波和拉普拉斯方程、分离变量以解决 PDE。傅里叶变换：傅里叶正弦变换、傅里叶余弦变换、解决 ODE 和 PDE 的技术。概率论：概率公理、条件概率、随机变量、工程系统中的不确定性、离散和连续分布、分布函数、联合概率分布、矩、协方差、相关系数。随机过程：随机过程的定义、随机 FE 模型、平稳过程、马尔可夫链、泊松过程。
模块 2 – 可再生能源技术和风险
保险可以降低资本成本，通过减少风险事件的财务影响来增加流动性。保险可以防止可再生能源项目在制造、运输、施工和运营阶段因延误或损坏而造成的损失。这可能是由于技术故障、人为错误或自然力量造成的。承保这些事件需要对这些事件引发的损失的可能性（频率）和严重程度有足够的了解。大多数可再生能源项目没有必要的统计数据来衡量随机事件之间所需的概率分布和相关性。关于施工过程、操作条件、损失因素、供应信息、控制措施和进一步详细的运营经验的可靠信息库至关重要。只有掌握了这些信息，保险承保人才能充分了解和定价可再生能源项目。
主动脉“疾病中的疾病”
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
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
气候基于生成扩散的降尺度
根据气候模型输出，降级或超分辨率为决策者提供了有关气候变化的潜在风险和影响的详细高分辨率信息。机器学习算法证明自己是有效，准确的缩小方法。在这里，我们展示了一种基于生成的，基于扩散的降尺度方法如何给出准确的降尺度结果。我们专注于一个理想化的环境，其中我们在0时恢复ERA5。25◦以2◦分辨率从粗粒子版本分辨率。与标准的U-NET相比，基于扩散的方法具有优异的精度，尤其是在细尺度上，正如光谱分解所强调的那样。另外，生成方法为用户提供了可用于风险评估的概率分布。这项研究强调了基于扩散的降尺度技术在提供可靠和详细的气候预测方面的潜力。