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迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。
分子中的量子信息混乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子类似物，该系数描述了经典混沌系统扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限数量的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 Sachdev-Ye-Kitaev 模型，但它们可以发现在量子系统中的信息扰乱的更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的容易的能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和探索全态密度时 OTOC 的后期“饱和”之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，Maldacena 边界仍然由正则化的 OTOC 满足，但不由非正则化的 OTOC 满足，这强调了前者对于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱更有用。
干涉量子引力测试中的噪声效应
然而，量子纠缠是一种脆弱的资源，各种退相干现象都可能危及它：因此，研究纠缠增强的仪器灵敏度在多大程度上能够抵御外部噪声至关重要。事实上，干涉仪永远不会完全与外部环境隔绝，而外部环境通常是退相干现象的来源。此外，许多基本理论预测在最底层、最基本的层面上存在各种时空非交换性 27 – 31 ；这些现象可以通过修改正则交换关系影响干涉仪内部光子的传播，从而导致进一步的噪声现象。所有这些不必要的影响都可能降低通过向仪器输入高度非经典的纠缠光所获得的灵敏度增强。开放量子系统 32 – 38 的一般理论（即与外部介质相互作用较弱的系统）可用于估计双干涉仪中外部环境产生的影响。在此框架中，实验装置内部光子的传播由量子动力学半群描述，从而推广了熟悉的幺正动力学。另一方面，正如大多数基于非交换几何的理论所预测的那样，最小长度的存在 29 – 31 可能导致广义不确定性原理，并因此导致光子模式算符遵循的玻色子正则交换关系的修改。下面，我们将详细讨论纠缠光子所提供的灵敏度增强是如何受到两种“噪声”源的影响的。特别是，我们将估计这些退相干现象的影响应该有多大，才能破坏在检测通过使用量子计量方法获得的量子引力效应时灵敏度的增强。
对碳实体的影响
使用CO 2注入增强的石油回收（EOR）是有希望的，经济和环境益处是一种积极的气候变化方法。然而，CO 2注射的较低扫描效率仍然是一个挑战。CO 2 -FOAM注射已被提议作为一种补救措施，但其对特定储层的实验室筛查是昂贵且耗时的。在这项研究中，使用机器学习模型来预测CO 2-FOAM洪水期间的石油回收因子（ORF）。四个模型，包括通用回归神经网络（GRNN），具有Levenberg - Marquardt优化（CFNN-LM），具有贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）的级联向前神经网络的级联向前神经网络以及基于实验数据的实验数据，以贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）和极端梯度提升（XGBoost）。结果表明，GRNN模型的表现优于其他模型，总体平均绝对误差为0.059，R 2为0.9999。使用威廉姆斯图对GRNN Model的适用性域进行了验证，并对CO 2 -FOAM洪水项目进行了不确定性分析。这项研究的新颖性在于开发一种基于机器学习的方法，该方法在CO 2-FOAM实验中对ORF进行了准确且具有成本效益的预测。这种方法具有显着减少CO 2 -FOAM注入所需的筛查成本和时间的po态，从而使其成为更可行的碳利用和EOR策略。
![arXiv:2408.02722v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 11 日](/simg/e\edbb3d95bec40e1a2889557da7b0e6b063c29d9a.png)
arXiv:2408.02722v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 11 日
热力学第二定律是物理学的基石，它通过一个函数——熵来表征热力学状态之间的可转换性。鉴于热力学的普遍适用性，量子信息理论中的一个基本问题是，是否可以制定一个类似的第二定律，用一个函数来表征资源在量子信息处理中的可转换性。2008 年，提出了一个有前途的公式，将资源可转换性与量子版本假设检验变体的最佳性能联系起来。这个公式的核心是广义量子斯坦引理，它旨在通过量子资源的度量——资源的正则化相对熵来表征这种最佳性能。如果被证明有效，广义量子斯坦引理将导致量子资源的第二定律，其中资源的正则化相对熵在热力学中扮演熵的角色。然而，在 2023 年，人们在原始证明中发现了一个逻辑漏洞，使人们对第二定律的这种公式化的可能性产生了怀疑。在这项工作中，我们通过开发替代技术来解决这个问题，从而在比原始分析更少的假设下成功证明广义量子斯坦引理。基于我们的证明，我们重新建立并扩展了量子资源理论的第二定律，该定律既适用于量子态的静态资源，也适用于由经典量子 (CQ) 通道表示的一类基本动态资源。这些结果解决了在热力学和量子信息理论之间架起类比桥梁的基本问题。
不平衡的低级最佳运输求解器
长期以来，两个显着的限制一直阻碍了最佳运输方法与机器学习的相关性。首先，O（n 3）基于标准样本求解器的计算成本（在n个样品的批次上使用时）是过于刺激的。第二，质量保护约束使OT求解器在实践中过于刚性：因为它们必须匹配两种措施的所有点，因此离群值可能会大大影响其输出。最近的作品量已经解决了这些计算和建模的局限性，但导致了两种单独的方法菌株：虽然熵正则化大大改善了计算前景，但最近的O（N）线性低率溶剂溶液的最新OF-（N）线性低率溶解度却保持了进一步扩展OT的承诺。在建模的灵活性方面，由于OT的不平衡变体可以惩罚其边际偏离源和目标分布指定的耦合的耦合，因此可以对熵正则化的批量保护的刚度进行刚性。本文的目的是合并这两种菌株，即低级别和不平衡，以实现既可以扩展又相反的求解器的承诺。我们提出了自定义算法，以实现这些扩展问题，以解决线性的OT问题及其融合的Gromov-Wasserstein概括，并证明了它们与具有挑战性的空间转录组学匹配问题的实际相关性。这些算法是在OTT-JAX工具箱中实现的[Cuturi等。，2022]。
分子中的量子信息混乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子模拟，该系数描述了经典混沌系统被扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 SYK 模型，但它们在量子系统中的信息扰乱方面具有更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的轻松能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和晚期“饱和” OTOC（当探索到全状态密度时）之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，正则化的 OTOC 仍能满足 Maldacena 边界，但不正则化的 OTOC 则不能，这强调了前者更适合于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱。
分子中的量子信息扰乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子模拟，该系数描述了经典混沌系统被扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 SYK 模型，但它们在量子系统中的信息扰乱方面具有更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的轻松能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和晚期“饱和” OTOC（当探索到全状态密度时）之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，正则化的 OTOC 仍能满足 Maldacena 边界，但不正则化的 OTOC 则不能，这强调了前者更适合于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱。
（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
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