XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System概率分布
超导量子材料与系统中心
摘要 爱因斯坦经常用“光子盒”进行思想实验，无限次地存储场。但这还只是梦想。然而，我们可以在超导腔中存储数十亿个周期的量子微波场。使用圆形里德堡原子，可以非常详细地探测这些捕获场的量子态。腔量子电动力学工具可用于直接确定 Husimi Q 和 Wigner 准概率分布。它们提供了对场的经典或非经典性质的非常直接的洞察。
讲座 1：量子游走搜索 1 随机游走
我们考虑一个简单的（无向、无加权）d 正则图 G = ( V, E )，其中 | V | = n 个顶点。G 上的随机游走从某个初始顶点（从 V 上的分布 p 0 中采样）开始，并且在每个时间步随机均匀地跳跃到其 d 个相邻顶点之一。我们可以使用随机转移矩阵 P 描述 t 步后的概率分布，其中如果 ( x, y ) ∈ E，则 P x,y = 1 /d，否则 P x,y = 0。t 步后，随机游走分布为
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
量子条件概率和量子信息的新度量
量子信息主要从von Neumann熵和相关数量[1，2]来理解。由于典型的量子现象，例如纠缠等量子，量子信息度量（例如有条件的von Neumann熵和互助的von Neumann信息），即填充了良好的潜在概率分布。尽管如此，尽管它们有些神秘的概念上的基础，但这些数量已被证明可用于重新构架和阐明量子信息的各个方面。经典信息度量所满足的许多关系都反映出它们的量子类似物[1-3]，有时非常明显，就像在强大的亚添加性的情况下一样[4]。在本文中，我们定义并研究了补充标准量的新形式的量子信息。我们方法中的关键成分是[5，6]中首先研究的有条件概率分布，该分布为所描述的信息类型提供了基础图片。特别是，我们能够在开放量子系统的上下文中提供信息流的描述，这些量子系统的动力学进化被线性，完全积极的，痕迹的（CPTP）映射良好，而没有任何明确吸引更大的Hilbert Space或辅助系统。我们表明，量子信息理论的某些标准结果从我们的角度自然而然地出现。第2节提供了一些有关经典和量子信息的相关背景。在第3节中，我们从量子条件概率方面定义了新的量子条件熵和量子相互信息的新形式，并且布里层描述了对这些数量的动态解释。在第4节中，我们使用上一节的结果来分析熵增长（在香农的意义上）的过程，并提供了von Neumann熵和量子数据处理的新证明。我们证明我们的量子数据处理不平等提供了自然的解释
M Tech ECE Batch 2016 02052016。
MTRM-101研究方法研究方法：研究的自然和目标；历史，描述性和实验性。研究和制定研究问题。假设的研究和制定范围；研究建议的可行性，准备和介绍。统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。 回归和相关分析。 概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。 假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。 方差分析。 实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。 版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。 使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。 进行统计分析。 建议：统计分析简介：中央趋势和分散的度量：平均值，中位数，模式，范围，平均偏差和标准偏差。回归和相关分析。概率和概率分布；二项式，泊松，几何，负二项式，均匀，指数，正常和对数正态分布。假设检验的基本思想；基于正常，T和卡方分布的显着性测试。方差分析。实验的设计：基本原理，对完全随机和随机块设计的研究。版本和结果制表，使用数字，表和文本的结果表现，引用引用和准备参考书目。使用常见软件，例如SPSS，Mini Tab和/或MAT LAB。进行统计分析。建议：
练习表 7：通道容量
信道的 Holevo 信息可以用以下方案定义：Alice 将经典随机变量 X 的信息编码为量子态，该变量在 X 中的值服从概率分布 pX，使用一组状态 { ρ x } x ∈X 。为了跟踪经典随机变量但用量子力学公式表示一切，我们认为 Alice 保存着她编码的信息的“笔记本”，我们可以将其建模为使用正交基 {| x ⟩} x ∈X 将该信息存储在另一个寄存器 N 中。从这个“笔记本”寄存器 N 中，可以完全恢复 X 的经典信息。总之，Alice 准备了二分态 ρ NA = X
MGMT E-104 ...
课程描述：本课程是针对要研究经济学，金融，会计，营销和管理科学的学生的定量方法的严格介绍。示例是从这些领域绘制的。所涵盖的主题包括概率分布，统计推断，多个线性回归，逻辑回归，优化和机器学习。本课程重点介绍了用数据集说明概念的应用程序。统计编程语言R，已完全集成到课程中。学生可以将以下课程计入学位或证书，但不超过一个：MGMT E-104，Stat E-100，Stat E-101（以前提供），STAT E-102或Stat E-104。
经典和量子循环因果结构的因果建模框架
我们的框架提供了一种方法，可以独特地确定任意经典和量子循环因果模型的概率分布，从而推广了先前已知的量子循环因果模型的方法[4，9]。它将量子周期性因果模型连接到具有截面后的量子循环因果模型，从而可以直接从无环的情况下直接将其通过此通信产生循环。它是从操作和选择后的组成方面进行的，并具有以更独立的方式概括的范围来概括后运算理论（即对具有后选择传送的分析的任何物理理论）。
