XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测度
所有“无漏洞”贝尔型定理的漏洞
当人们谈到一个违反贝尔不等式 (Bell 1964 ) 的物理系统时，他们真正想到的是一个不满足其证明所需的至少一个假设的系统。一些假设（测量的局部性、观察者的自由意志、完美的探测器）在物理上非常明显。当涉及到假设所有随机变量的联合概率测度 (Vorob'ev 1962 ; Fine 1982 ) 时，情况就不那么清楚了。它是否只是贝尔的另一个明确假设现实主义的同义词？它是否意味着反事实概率与可测概率相同，即使在由于纯粹经典逻辑不一致而原则上不能同时进行替代测量的情况下？后者在 CHSH 不等式 (Clauser 等人 1969 ) 的证明中尤其明显，它涉及以下基本步骤：
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水是亚马逊植物的混合物，数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现，特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里，我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次：(A) 原始脑电图时间序列，(B) 脑电图时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外，在 (C) 的抽象层次上，我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接，这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。此外，这些新指标对预测模型至关重要，表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明，当这种药物存在时，功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言，我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化，并解释这些迷幻药如何改变大脑网络，以及深入了解它们的作用机制。
具有广义不确定性原理的量子纠缠
通过引入耦合谐振子系统，探讨了广义不确定性原理 (GUP) 修正量子力学中量子纠缠的修正情况。构造基态 ρ 0 及其约化子态 ρ A = Tr B ρ 0 ，计算了 ρ 0 的两个纠缠测度，即 E EoF (ρ 0 ) = S von (ρ A ) 和 E γ (ρ 0 ) = S γ (ρ A ) ，其中 S von 和 S γ 分别是冯·诺依曼熵和雷尼熵，直至 GUP 参数 α 的一阶。结果表明，当 γ = 2 , 3 , ··· 时，E γ (ρ 0 ) 随 α 的增加而增大。值得注意的是，E EoF (ρ 0 ) 不具有 α 的一阶。根据这些结果，我们推测，对于非负实数 γ ，当 γ > 1 或 γ < 1 时，E γ (ρ 0 ) 随 α 的增加而增加或减少。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。由 SCOAP 3 资助。
黑洞附近观察者的测量引起的非局域性
摘要：我们通过考虑测量引起的非局域性 (MIN) 对黑洞附近的量子关联进行了系统且互补的研究。在霍金辐射方面，我们讨论了费米子、玻色子和混合费米子-玻色子模式中感兴趣的量子测度。所得结果表明，在无限霍金温度极限下，物理上可访问的关联仅在费米子情况下不会消失。然而，较高频率模式可以在有限霍金温度下维持关联，混合系统对费米子频率的增加比玻色子系统更敏感。由于后一种模式的 MIN 迅速减小，因此增加频率可能是在有限霍金温度下维持非局域关联的一种方式。
M/EEG 信号的对称正定矩阵上的 Sliced-Wasserstein
在处理脑电图或脑磁图记录时，许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中，我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法，并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说，我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离，该距离具有强大的理论保证。然后，我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测，并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后，我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
![arXiv:2303.05798v2 [cs.LG] 2023 年 5 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8f356a446106fa426e26fa37e843b7b04dfdbeb3.webp)
arXiv:2303.05798v2 [cs.LG] 2023 年 5 月 24 日
在处理脑电图或脑磁图记录时，许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中，我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法，并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说，我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离，该距离具有强大的理论保证。然后，我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测，并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后，我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
数字经济、创新要素配置与产业结构转型——以中国长三角城市群为例
区域实现高质量发展，需要数字经济在促进产业结构转型中发挥关键作用。本研究利用2011—2020年长三角地区41个城市的面板数据，从创新要素配置的视角考察数字经济对产业结构转型的影响。本文从产业结构服务化、产业结构升级、服务业结构升级和产业互动水平四个维度来测度产业结构转型水平。研究结果表明，数字经济能够显著促进产业结构转型，且经过多次稳健性检验，结果依然一致。作用机理分析表明，数字经济能够通过优化创新要素配置来促进产业结构转型。研究为数字经济及其在促进产业结构转型中的作用提供了若干政策启示。
左、右或双侧杏仁核激活？平滑和运动校正对超高场、高分辨率功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的影响如何改变推论
不同预处理步骤在估计静息状态 fMRI 数据中的图论测度时的可靠性。神经科学前沿 9，48，http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2015.00048 。Baas, D., Aleman, A., Kahn, RS, 2004.杏仁核激活的侧化：功能性神经影像学研究的系统综述。脑研究评论 45 (2)，96–103，http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresrev.2004.02.004 。 Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., De Raedt, R., 2014. 左右杏仁核——内侧额叶皮质功能连接受伤害规避的不同调节。PLoS One 9 (4)。Beckmann, C., Jenkinson, M., Smith, SM, 2003. 针对
维纳态中 LQCC 下量子失谐的解析表达式
摘要：本文研究了一类特殊态，即通过局域量子操作与经典通信（LQCC）协议得到的Werner态（WLQCC态）中的量子失谐，将量化量子失谐的19个参数简化为4个关于Werner态和量子失谐性质的参数。在正交射影测度条件下，解析地导出了WLQCC态中量子失谐的解析表达式。得到了WLQCC态中量子失谐的一些性质，特别是量子失谐与表征WLQCC态的参数之间的变分关系。通过数值计算，对比了LQCC协议前后Werner态中的量子失谐，发现任何WLQCC态中的量子失谐都不可能超过原Werner态中的量子失谐。