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基于测量的量子马尔可夫链验证
摘要：模型检查技术已扩展到分析以量子马尔可夫链（经典马尔可夫链的扩展）表示的量子程序和通信协议。为了指定定性时间属性，使用基于子空间的量子时间逻辑，该逻辑建立在 Birkhoffer-von Neumann 原子命题之上。这些命题确定量子态是否位于整个状态空间的子空间内。在本文中，我们提出了基于测量的线性时间时间逻辑 MLTL 来检查定量属性。MLTL 建立在经典线性时间时间逻辑 (LTL) 的基础上，但引入了量子原子命题，可在测量量子态后推断概率分布。为了便于验证，我们扩展了 Agrawal 等人 (JACM 2015) 描述的基于符号动力学的随机矩阵技术，以通过特征值分析处理更一般的量子线性算子（超算子）。此扩展使得开发一种有效的算法来根据 MLTL 公式对量子马尔可夫链进行近似模型检查成为可能。为了证明我们的模型检查算法的实用性，我们使用它来同时验证量子和经典随机游动的线性时间特性。通过此验证，我们证实了 Ambainis 等人（STOC 2001）先前发现的量子游动相对于经典随机游动的优势，并发现了量子游动独有的新现象。
ESG绿色和AI用于测量的应用
当您选择与我们一起学习时，您将加入一所国际评级的学校，在全球范围内享有很高的声誉，以进行教学和研究。该计划建立了您的信心和创业能力，并促进了个人和商业决策中对全球化和道德问题的认识。BBA的一个特殊特征是强制性领导力发展计划（LDP），该计划将涵盖领导，谈判，企业家精神，道德和战略管理等领域，并在IT领域，算术和研究方法方面磨练您的实践技能。
标题：量子检测可提高化学和生物测量的灵敏度
对化学和生物检测灵敏度提高的需求正在迅速增长。质谱法是最有效的生物测量方法之一，全球每天进行数百万次测量。超导量子干涉装置 (SQUID) 在克服该技术的噪声限制方面表现出巨大潜力，可将信噪比提高十倍。电子显微镜与 X 射线光谱法相结合通常用于可视化材料内元素的分布，将其与过渡边缘传感器 (TES) 和 SQUID 相结合可以将灵敏度提高 100 倍。这种检测方面的改进不仅将极大地造福生命科学领域的许多领域，而且还将彻底改变航空航天、电动汽车、卫星和半导体行业等许多高科技领域的化学分析。
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
修饰和准备磁场测量的自动水下车辆
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合成数据：跨媒体测量的非常真实的途径
- Alpha Go最著名的例子 - 渲染引擎作为自动驾驶汽车的输入 - 亚马逊培训Alexa语言系统合成数据 - 美国Express和合成财务数据欺诈检测
步态偏差和神经疾病：定量测量的比较研究
步态是一系列协调的运动，使人类可以从一个地方移到另一个地方，是我们日常生活的基本方面。步态研究对包括生物力学，康复，运动科学和机器人技术在内的各个领域具有深远的影响。传感器技术的最新进展，例如惯性测量单元（IMUS）[1-5]和运动捕获系统[6，7]，使得可以同时从多个关节中收集高分辨率角度数据[1，8-11]。临床步态分析（CGA）利用了描述步态的这种序列，以便为临床医生提供决策援助[12，13]。在步态康复的框架中，必须采取定量措施来评估治疗过程中患者的进度。文献中的几件作品解决了这一领域，到目前为止，已经提出了不同的措施[13]。最广泛使用的是步态偏差指数（GDI）[14]，例如步态谱分数（GPS）[15]和Gillette步态指数（GGI）[16]。这种措施的目的是量化与正常步态模式的偏差。
用于量子多光子干涉测量的 Julia 包
通过实现幺正变换 U 的 am 模式线性干涉仪发送。任务包括对粒子的输出模式模式进行采样，比如在第一个模式中发现 2 个光子，在第二个模式中没有光子，等等。根据来自实验组件的噪声源的重要性，输出分布 D 可能很难或很容易从 1 中采样。我们所说的困难是指在经典计算机上从 D 生成样本需要超多项式数量的步骤。事实上，对于适度的实验噪声，AA 证明根据复杂性理论中普遍相信的猜想，这项任务仍然很难。然而，当存在足够强的噪声时，例如由于部分可区分性或粒子丢失，则经典算法可以有效地从 D 中采样 [7，8，9，10，11，12，13]。玻色子采样引起了理论家和实验者的极大兴趣。提出了各种替代方案，例如
用于在线过程测量的新型 NIR 技术
� NIR 技术分子键，例如水中的 O-H 和有机物中的 C-H，会吸收特定波长的红外光 (NIR)。给定波长的 NIR 反射能量与产品内吸收分子的数量成反比。NIR 技术是非破坏性的、非接触性的，可提供即时测量。ir-3 000 系列利用几种波长的近红外光 (NIR)，以非常高的频率投射到产品上。然后使用数字增强检测系统测量反射光，该系统每秒分析数据数千次。功能强大的嵌入式 PC 用于处理、存储和显示所需数据，其精度比其他传统传感器稳定十倍。测量结果比目前任何传感器都准确得多。
量子力学中叠加、纠缠和测量的新解释
我们对量子力学中出现的叠加、纠缠和测量等术语提出了一种新的解释。我们假设亚普朗克尺度量子系统的波函数结构具有确定性的循环结构。每个循环都包含构成给定波函数的本征态的连续序列。在对波函数进行幺正操作或测量之间，系统选择的当前本征态的顺序排列并不重要，但一旦选定，它将保持不变，直到另一个幺正操作或测量改变波函数。量子力学的概率方面是通过假设一种测量机制来解释的，该机制瞬时起作用，但测量时刻是由经典测量仪器在测量仪器启动后的一个很小但有限的时间间隔内随机选择的。在进行测量的瞬间，波函数不可逆转地坍缩到一个新状态（抹去一些过去的量子信息），并从此继续保持该状态，直到被幺正运算或新的测量所改变。