可以证明,UCB的遗憾在渐近上是最佳的,请参见Lai和Robbins(1985),渐近的适应性分配规则;或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供,网址为https://banditalgs.com/。
差异丰度分析是微生物组数据统计分析的核心。微生物组测序数据的组成性质使假阳性对照具有挑战性。在这里,我们表明,可以通过简单但功能高的方法来解决组成效应。所提出的方法Linda仅需要在中心对数比率转换的数据上拟合线性回归模型,并因组成效应而纠正偏差。我们表明,琳达(Linda)拥有渐近的FDR控制,可以扩展到相关的微生物组数据的混合效应模型。使用模拟和真实示例,我们证明了琳达的效果。
摘要 - 由于其有效的证明生成,因此已将MPC框架框架作为非交互式零知识知识(Nizkaok)的解决方案。但是,使用这种方法现有的大多数Nizkaok构造需要多次MPC评估才能达到可忽略不计的声音误差,从而导致证明大小和时间渐近至少λ乘以NP关系的大小。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,以消除重复的MPC评估的需求,从而为我们称为饮食的任何NP关系提供了Nizkaok方案。相对于NP关系的电路C的大小,饮食的证明尺寸和时间仅是渐近的,但与安全参数λ无关。因此,证明大小和时间都可以大大减少。
面对新的预测或分类任务时,最明显的是哪种机器学习算法最适合。一种常见的方法是评估一组机器学习者在数据的保留分区或通过交叉验证的性能,然后选择最小化所选损失指标的机器学习者。但是,这种方法是不完整的,因为将多个学习者组合为一个最终预测可能会导致与每个学习者相比,可能会导致卓越的表现。这种可能性激发了堆积的概括,或者只是“堆叠”(参见Wolpert [1992]和Breiman [1996])。堆叠是模型平均形式。Van der Laan,Polley和Hubbard(2007)的理论结果支持堆叠的使用,因为它至少是渐近的,并且只要基础学习者的数量不大。
量子信息科学中的资源理论有助于研究和量化涉及量子系统的信息处理任务的性能。这些资源理论在其他研究领域也有应用;例如,纠缠和相干性的资源理论在量子热力学和量子动力学中的记忆效应研究中得到了应用和启示。在本文中,我们介绍了不可扩展性资源理论,该理论与无法将给定量子态中的量子纠缠扩展到多方有关。该资源理论中的自由状态是 k 可扩展状态,自由通道是 k 可扩展通道,它们保留了 k 可扩展状态类。我们利用该资源理论推导出非渐近的量子通信或纠缠保存速率上限,方法是利用任意量子通道有限次,并借助 k 可扩展通道,无需任何代价。然后,我们表明,获得的界限比以前已知的去极化和擦除信道上的量子通信界限要严格得多。
我们针对给定的一般量子通道及其一个输出状态,提出了一个量子软覆盖问题,即寻找近似给定通道输出所需的输入状态的最小秩。然后,我们利用量子香农理论的解耦技术,证明了基于平滑最小熵的一次性量子覆盖引理。本文两位作者证明了该覆盖结果等同于后验(逆)通道失真标准下速率失真的编码定理。这两个一次性结果都直接得出关于独立同分布渐近线的推论,即通道的相干信息。我们的量子覆盖引理的强大功能通过另外两个应用得到证明:首先,我们制定了一个量子通道可解析性问题,并提供了一次性以及渐近的上下界。其次,我们对量子通道的无限制和同时识别容量给出了新的上界,特别是首次将同时识别容量与无限制识别容量分开,证明了上一位作者的一个长期猜想。
在1986年在Dan Voiculescu的一系列论文中引入后,自由概率在其理论和应用中都实现了令人难以置信的增长。这包括Nica和Speicher首先引入的自由库群的理论,该理论通过组合镜的镜头提供了一个统一的框架,以理解经典和自由的独立性[27]。它已被用作各个领域的工具,包括随机矩阵理论,组合,对称组的表示,大偏差和量子信息理论。在大多数情况下,上面提到的关系仅在渐近意义上存在,这主要是由于没有非平凡的自由对象存在于实用维度。然而,作者与丹尼尔·斯皮尔曼(Daniel Spielman)和尼克希尔·斯里瓦斯塔瓦(Nikhil Srivastava)的最新作品[18,19,22]表明,有限结构的行为与渐近的“自由”行为非常相似,尽管从技术上讲并不是“自由”。本文的目的是提出一种理论,我们称之为“有限的自由概率”,是一种扩展基本概念和自由概率的见解,以使用多项式卷积为有限的对象。
植被结构的特征。扫描激光雷达的生态应用以前使用冠层高度的单维指数。开发了一种解释激光雷达波形的新三维方法,以表征森林冠层内植被和空隙的总体积及其空间组织。冠层物理结构的这些方面很少通过现场或远程方法进行测量。我们将这种方法应用于俄勒冈州喀斯喀特山脉西侧的道格拉斯冷杉/西部铁杉林的 21 个地块,这些地块的激光雷达测量和实地调查是一致的。我们能够根据四类冠层结构的体积预测生物量和叶面积指数。这些预测在很大范围内都是非渐近的,最高可达 1200 Mg ha' 的生物量和 12 的 LAI,方差分别可解释 90% 和 88%。。此外,我们能够准确估计其他林分结构属性,包括胸高直径的平均值和标准差、直径大于 100 厘米的树干数量,以及花旗松和西部铁杉基部面积的独立估计值。
ta b le 1报道了通过野火或在北方森林中的清晰切割开始的有机视野C积累率。每种干扰类型的研究(火灾与偶数管理)的排名从最低到最高的C累积速率排名。列“关系”是指响应曲线,线性,驼峰形,抛物线或渐近线的形状。渐变是指随时间下降的C积累模式,而抛物线关系最初会减少然后增加。当发现渐近关系时,在可能的区分时,在括号中报告了近似拐点。报告的累积率是估计涵盖整个时间序列的平均值,除了达到渐近线的关系,在这种情况下,使用渐近线的时间来估计平均率。当关系是渐近的,但是在时间序列中未达到渐近线时,则使用整个时间序列来估计平均值。用于两个荟萃分析的数据包括表格中列出的研究组合,非链式索物参考和未发表的数据。搜索方法和参考文献在支持信息中报告。
摘要:量子纠缠的动力学在解释孤立的多体系统中热平衡的出现方面起着核心作用。然而,臭名昭著的纠缠很难衡量,实际上可以“伪造”:最近的作品引入了伪伦理的概念,描述了多体的合奏指出,虽然只有微弱的纠缠,但不能有效地与具有更高纠缠的州有效区分,例如希尔伯特空间中的随机状态。这提示了一个问题:在量子系统中实现热平衡确实需要多少纠缠?在这项工作中,我们通过引入量子动力学的随机电路模型来解决这个问题,这些动力学在后期均衡到伪符号的合奏 - 一种现象,我们命名了集合合奏伪热化。这些模型复制了热平衡的所有有效观察到的预测,同时仅产生一个少量(且可调的)纠缠量,从而偏离了基于热力学的“最大渗透原理”。我们检查了(i)小子系统上的伪驱动集合如何随时间的函数扩展到整个系统,以及(ii)如何从初始产品状态中生成伪entangled的集合。我们将上述问题映射到计算基础子集的经典马尔可夫链家族。这种马尔可夫链的混合时间与在每个统计时刻或副本数量的水平上与HAAR随机状态无法区分的时间尺度有关。基于数字支持的严格边界和猜想的组合,我们认为每个马尔可夫链的放松时间和混合时间在大系统大小的极限中具有不同的渐近行为。这是截止现象的必要条件:突然的动态过渡到平衡。因此,我们猜想我们的随机电路会导致渐近的区分性转变。