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基于交易和投资与传统方法
本研究论文介绍了人工智能在交易和投资中的应用、混沌和自动机理论、基于人工智能的在线交易平台、TEDx 演讲以及对软件工程师的采访。对上述材料的分析表明，传统的交易方法需要花费大量时间来收集数据并通过分析数据制定策略，这非常耗时。虽然人工智能交易系统的开发成本很高，但一旦建立，它可以探索大量数据并产生更多更好的结果，例如快速挑选股票。
用于加速 AI 模型的神经形态计算
• 神经形态设备试图模仿大脑的结构和动态，以复制其在计算能力、稳健学习和能源效率方面的标志性功能能力 • 它使用电子电路或使用专门的数字系统模拟神经元膜动态的真实模拟 • 一些应用：语音识别、字符识别、语法建模、噪声建模以及混沌时间序列的生成和预测 • 与传统处理器不同，神经形态芯片节能且完全并行化 • 通过共置处理器和内存解决冯·诺依曼瓶颈
混沌理论：军事应用的必备要素
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前尚不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官了解混沌原理并寻找应用。我赞扬这个
混沌理论：军事应用的本质
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报也非常丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前还不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官们了解混沌的原理并寻找应用。我赞扬这
OACHA 2030 年艾滋病毒行动计划
2016 年出版的《2026 年艾滋病毒/艾滋病战略》的设计灵感源自斯蒂芬·安德鲁斯的《蝴蝶效应》（2014 年，布面油画，60x40 英寸）。这位 1956 年出生于加拿大安大略省萨尼亚的艺术家这样评价这件作品：“这件作品背后的想法之一就是人们所熟知的‘蝴蝶效应’。这是混沌理论的一个理论假设，它考虑了一个微小的动作，比如蝴蝶翅膀的扇动，可能导致截然不同的后果。”本行动计划感激地继续从这件美丽的作品及其信息中汲取灵感并加以阐述。
开放量子系统中的算子增长 - CDN
引言：传统上，量子多体系统的研究集中于预测少体可观测量，如局部相关函数。最近，受量子热化和混沌[1]、量子系统的经典模拟[2]和量子引力[3]中基本问题的启发，物理学家们转向了一项互补的研究：量化多体动力学本身的复杂性。这一研究的核心是量子信息扰乱的概念；在几乎所有相互作用的多体量子系统中，最初在局部算子中编码的信息会逐渐变得高度非局部[4-6]。值得注意的是，最近的实验进展使得直接测量扰乱成为可能——这项任务最常见的是利用时间倒退演化[7-14]，但也可以使用系统的多个副本[15-17]或随机测量[18,19]来执行。在这样的系统中，扰乱动力学、外部退相干和实验噪声之间的相互作用引发了一个基本问题：开放量子系统中量子信息扰乱的本质是什么[13,16,20 – 31]？在本文中，我们引入了一个基于算子尺寸分布的通用框架[32 – 35]，用于捕捉局部误差对扰乱动力学的影响。具体来说，我们推测混沌多体系统中误差的传播从根本上受时间演化算子的尺寸分布控制，与微观误差机制无关。我们的框架立即为 Loschmidt 回声[36 – 38] 和非时序相关 (OTOC) 函数 [39,40] 提供了预测。具体来说，我们预测 Loschmidt 回声的衰减（用于测量与时间向后演化相关的保真度）发生在
杂志和活动指南 - Elsevier
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用于中级的小型高精度量子处理器...
在没有错误的情况下，根据量子力学处理信息的机器原则上可以解决超出任何传统计算机计算能力的问题。实际上，可扩展的通用量子计算机必须将纠错和容错作为其操作不可或缺的一部分，而这对底层量子硬件的要求可能在未来几年内都无法实现 [1]。因此，在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备时代 [2]，该领域的大部分努力都集中在看似不那么雄心勃勃的挑战上。位居榜首的是模拟量子模拟器的开发，这里将其定义为无需纠错的设备，但在建模复杂量子系统等任务上仍有潜力超越传统计算机 [3,4]。最近的例子包括使用捕获离子 [5 – 7]、里德堡原子 [8,9] 和超导量子比特 [10,11] 来模拟大（> 50）自旋系统中的相变和其他现象。这大致是目前在传统计算机上无法进行数值建模的规模。量子模拟通常需要访问相互作用的多体系统的高度纠缠态。人们早就知道，这样的系统也倾向于支持量子混沌，因为它们的时间演化对扰动高度敏感[12-14]。这表明了与量子模拟相关的两个不同的复杂性概念，一个与量子态的性质有关，另一个与系统动力学的性质有关。纠缠态之所以复杂，是因为预测粒子间相关性所需的信息会随着系统规模的扩大而呈指数增长，而混沌动力学之所以复杂，是因为预测量子轨迹所需的信息会随着时间的推移呈指数增长[15]。两者都会增加整体的复杂性和脆弱性
对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。