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生物信息学教学大纲（SCQP06）
单元1：数学和统计基础演算：函数限制，连续性，可不同，连续分化的概念，Liebnitz Theorem，渐近线，确定的积分，降低公式，普通微分方程的顺序和程度，线性微分方程，线性微分方程具有恒定系数和laplace的恒定差异。代数：映射，组，亚组，矩阵，矩阵的基本操作，矩阵倒数，矩阵在线性方程系统中的应用，向量空间，线性变换及其矩阵表示。分析开放集，闭合集，限制，连续性，泰勒定理，拉格朗日的平均定理，罗尔定理，序列和系列，串联的收敛。概率分布：二项式，泊松和正常分布的基础知识及其在生物学中的应用。随机变量;离散且连续的概率分布，概率质量函数，概率密度函数，数学期望。几何平面，直线，球体，锥体，圆柱体，圆锥体。单元2：化学在生物信息学动力学中的作用，原子结构，周期性特性，化学键合，有机化合物中电子的分布。自然平衡，化学动力学，P和D块元素，立体化学，构型异构主义，对称性元素，手性。界面特性，热力学，第一过渡系列元素的化学性质，配位综合，有机金属化合物，Alicyclic化合物酯酯包括活性甲基元素，芳族化合物，核化合物，核化合物，零组元素，相位元素，相位规则和电化学。
研究生手册
1。简介本手册既可以作为潜在学生计算机科学系研究生课程的信息来源，也可以作为当前学生的当前政策，程序和准则的手册。本手册应始终与大学，研究生学院和工程研究生局的其他官方出版物一起使用。北卡罗来纳州农业技术州立大学（NC A＆T SU）的当前版本包含大学的程序和要求。这些程序和要求与NC A＆T SU进行的所有研究生工作有关。每个研究生的责任确保他们的研究生符合这些要求。可以从研究生学院要求（120 Gibbs Hall），336-285-2366（http://www.ncat.edu/tgc/graduate-catalog/index.html）获得有关研究生学院要求的其他信息或澄清。在设计学习课程之前，学生有义务从顾问那里获取最新信息。本文档规定的政策是为每个MS和博士生设计一个学习计划的唯一基础。2。硕士和博士计划一般说明计算机科学系提供了一个创新的研究生计划，该计划结合了计算机科学基础知识以及最先进技术的实用知识和技术卓越。3。4。一位具有学士学位的高素质申请人计算机科学系进行了由国家科学基金会，国防部，国家安全局，能源和国家实验室等机构资助的研究。教师的研究兴趣涵盖了计算机科学的许多领域，包括网络安全性，网络识别，人工智能和数据科学，大数据，视觉分析和虚拟现实，软件工程和正式方法，分布式和基于Web的系统，多种基因系统，可信赖的云计算和高性能计算。该系提供了计算机科学科学硕士学位（MSC）学位和计算机科学哲学博士（CS）学位。MSCS学位提供了“一般领域”和三个“软件工程”，“网络安全”和“人工智能和数据科学”的专业领域的选择。对这些领域感兴趣的学生可以选择这些专业领域之一，而对其他领域感兴趣的学生可能会选择一般领域，并与顾问协商时设计其课程，以满足CS中MS的所有毕业要求。MS和PHD程序的详细描述分别出现在第5节和第6节中。 录取计算机科学硕士课程的录取，假定所有进入学生都以面向对象的编程语言（例如C ++或Java），数据结构，操作系统和计算机体系结构完成了编程的本科课程。 预计学生在数学上已经成熟，例如，他们采用了演算I和II。MS和PHD程序的详细描述分别出现在第5节和第6节中。录取计算机科学硕士课程的录取，假定所有进入学生都以面向对象的编程语言（例如C ++或Java），数据结构，操作系统和计算机体系结构完成了编程的本科课程。预计学生在数学上已经成熟，例如，他们采用了演算I和II。没有参加过此类课程或同等学历的学生可能需要参加本科课程以补救缺陷，而该学位没有学位。无条件入学需要3.0 GPA和计算机科学或相关学科的本科学位。有关录取程序的详细信息以及适当的表格，可从研究生学院的网站上获得。接受计算机科学哲学博士学位课程的录取，通常认为进入学生已经完成了CS中的MS研究生学习。入学需要3.25 GPA，GRE语言得分150和定量分数155和MS学位或相关学科的攻读程度。在GPA至少为3.5的CS中，GRE口头评分至少为153，定量得分至少为159，可以适用于博士学位课程。
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
量子控制机器 - arXiv
因式分解、搜索和模拟等任务的量子算法依赖于控制流，例如分支和迭代，这些控制流取决于叠加数据的值。控制流的高级编程抽象，例如开关、循环、高阶函数和延续，在经典语言中无处不在。相比之下，许多量子语言不提供叠加控制流的高级抽象，而是需要使用硬件级逻辑门来实现这种控制流。造成这种差距的原因是，虽然经典计算机使用可以依赖于数据的程序计数器来支持控制流抽象，但量子计算机的典型架构并不类似地提供可以依赖于叠加数据的程序计数器。因此，可以在量子计算机上正确实现的完整控制流抽象集尚未建立。在这项工作中，我们对可以在量子计算机上正确实现的控制流抽象的属性进行了完整的描述。首先，我们证明，即使在程序计数器处于叠加态的量子计算机上，也无法通过将经典条件跳转指令提升到叠加态来正确实现量子算法中的控制流。该定理否定了将控制流的一般抽象（例如 𝜆 演算）直接从经典编程提升到量子编程的能力。作为回应，我们提出了在量子计算机上正确实现控制流的必要和充分条件。我们引入了量子控制机，这是一种指令集架构，其条件跳转被限制为满足这些条件。我们展示了这种设计如何使开发人员能够使用程序计数器代替逻辑门来正确表达量子算法中的控制流。
面向量子多方会话类型
1 简介 量子协议涉及 (量子) 网络中多方之间的 (量子) 信息交换，从而产生复杂的交互模式，并与量子态的操纵交织在一起。这就需要工具和技术来指定、分析和验证此类协议。事实上，目前尚不存在一种主流的形式化方式来描述量子协议，著名的量子协议库 Quantum Protocol Zoo [ The Quantum Protocol Zoo 2024 ] 依赖于自然语言（因此具有歧义）描述，并搭配 Python 实现。文献中现有的量子协议形式化包括命令式语言，如 LanQ [ Mlnarık 2006 ] 和 QMCLANG [ Davidson et al. 2012 ; Papanikolaou 2009 ]，以及过程演算，如 CQP [ Gay and Nagarajan 2005 ]、CCS q [ Ardeshir-Larijani et al. 2018 ] 和 lqCCS [ Ceragioli et al. 2024 ]。然而，这些系统仅有基本的值类型系统，无法对量子协议进行抽象描述或规范，也无法为通信提供足够的安全保障。[ Gay and Nagarajan 2005 ] 在分析其 CQP 方法的缺点时报告称：“通道的激增是由于我们的类型系统将每个通道与唯一类型关联起来。引入会话类型将允许使用单个通道来处理整个协议”。根据 [ Gay and Nagarajan 2005 ] 中的这一提示，我们建议使用会话类型来描述量子协议。具体来说，我们从多方会话类型 (MPST) 开始 [ Honda et al. 2016 ; Hüttel et al. 2016 ]，并提出了它们的量子扩展，称为量子 MPST（QMPST），作为一种正式的会话类型语言来描述
过程理论中的综合信息
近年来，Giulio Tononi 及其合作者开发了一套用于研究综合因果行为的工具包，名为综合信息理论 (IIT) [Ton04, OAT14]。该理论最初是作为一种意识的科学理论提出的，其基础是意识起源于大脑中综合的或“整体的”内部动态。更广泛地说，IIT 方法已被用于研究简单信息处理系统中的综合行为，包括自主性 [MKW + 17]、因果关系 [AMHT17]，以及状态分化研究 [MGRT16]。虽然 IIT 背后的原理似乎非常通用，但它通常仅适用于简单、有限的经典物理系统（通常描述为相互作用的“元素”图）。在相关文章 [KT20] 中，本文作者表明 IIT 的核心算法可以得到显著扩展，从而允许人们基于非常广泛的物理系统概念正式定义广义 IIT。在本文中，我们展示了如何用物理过程理论的语言自然地研究 IIT 的关键概念，包括系统、积分和因果关系，物理过程理论在数学上被描述为对称幺半范畴。过程理论带有直观但严谨的图形演算 [Sel11]，使我们能够以图形方式呈现 IIT 的许多方面。特别是，我们展示了如何从任何合适的过程理论出发定义广义 IIT，从而允许我们将 IIT 扩展到新的物理设置。选择经典概率过程理论本质上产生了 [OAT14] 意义上的 IIT 3.0。相反，从量子过程理论出发，可以得到 Zanardi、Tomka 和 Venuti [ZTV18] 定义的量子集成信息理论的一个版本，这是本研究的主要动机。这里我们只概述了分类视角在 IIT 等理论中的应用。未来还有很大的发展空间，可以开展更丰富的研究
R18 B.Tech。 MME教学大纲Jntu Hyderabad 1
编写一组线性方程的矩阵表示，并分析方程系统的解决方案查找特征值和特征向量使用正交转换将二次形式减少到规范形式。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。评估多个积分，并将概念应用到查找区域，量ITUME-I：矩阵10 L矩阵的矩阵等级和正常形式的矩阵等级，正常形式，与juss-jordan方法的非单明性矩阵相反，高斯 - jordan方法，线性方程系统：均匀和非同性方程式的求解系统和非良好方程式的求解方法。UNIT-II: Eigen values and Eigen vectors 10 L Linear Transformation and Orthogonal Transformation: Eigenvalues, Eigenvectors and their properties, Diagonalization of a matrix, Cayley-Hamilton Theorem (without proof), finding inverse and power of a matrix by Cayley-Hamilton Theorem, Quadratic forms and Nature of the Quadratic Forms, Reduction of正交转换通过正交转换到规格形式的二次形式。单位-III：微积分10 L平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释和应用，Cauchy的平均值定理，Taylor的序列。确定积分的应用在评估曲线旋转的表面区域和体积（仅在笛卡尔坐标中），不当积分的定义：beta和伽马功能及其应用。单元IV：多变量演算（部分分化和应用）10 L极限和连续性的定义。部分分化：Euler的定理，总导数，Jacobian，功能依赖性和独立性。应用程序：使用拉格朗日乘数方法的两个变量和三个变量的功能的最大值和最小值。
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部分I（主题 /学科） - 100个问题工程数学离散数学：命题和一阶逻辑。集，关系，功能，部分订单和晶格。组。图形：连接性，匹配，着色。组合学：计数，复发关系，生成函数。线性代数：矩阵，决定因素，线性方程系统，特征值和特征向量，LU分解。微积分：限制，连续性和不同性。Maxima和minima。平均值定理。集成。概率：随机变量。统一，正常，指数，泊松和二项式分布。是指中位数，模式和标准偏差。条件概率和贝叶斯定理。数字逻辑布尔代数。组合和顺序电路。最小化。数字表示和计算机算术（固定和浮点）。计算机组织和架构机器指令和地址模式。alu，数据路径和控制单元。说明管道。内存层次结构：缓存，主内存和辅助存储； I/O接口（中断和DMA模式）。编程和数据结构编程在C.递归中。数组，堆栈，队列，链接列表，树，二进制搜索树，二进制堆，图。算法搜索，排序，哈希。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和串扰。运行时环境。图形搜索，最小跨越树，最短路径。计算正则表达式和有限自动机理论。无上下文的语法和推下自动机。普通语言和无语言，泵送引理。图灵机和不可证明的能力。编译器设计词汇分析，解析，语法定向翻译。中间代码生成。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。数据库ER模型。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。计算机网络
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
计算机科学：软件和软件系统技术的演变
控制论与机器》（1948 年）将控制论定义为动物和非生命系统的信息、控制和通信科学。计算机是这门科学的工具，控制和信息处理过程应基于有关生物的信息，通过对数据的算术运算来执行，通过自然语言反映人类的心理活动。苏联信息学的基础是由上世纪上半叶的科学家和工程师奠定的。科学技术史学家注意到了 AA Lyapunov、AP Ershov、VM Glushkov 等科学家的重大贡献。20 世纪 50 年代，出现了英语术语“计算机科学”。术语“软件工程”出现在 1968 年。实际上，“信息学”一词在欧洲国家广为人知是在 1973 年 F. Bauer 和 G. Gooz 出版的书籍（俄文译本“信息学。入门教程”，Mir，M.，1976 年）问世之后。在上述书中，F. Bauer [1] 在序言的第一行将计算机科学称为信息学，它包括通信技术以确定生理学、心理学和神经生物学。信息学涉及编码理论、信息论、逻辑演算、自动机理论、算法、算法和智能系统。许多这些理论和概念都是在第一台计算机诞生时形成的，并促进了信息系统和技术、神经系统、纳米系统等的出现。在第一台计算机出现的时期，智能、智能机器的概念也形成了，在 Mir 1-3 计算机上（20 世纪 60 年代）[2] 用一种名为“Analyst”的特殊语言解决代数公式化的数学问题，NM Amosov 的神经计算机和机器人。苏联的大量研究为信息学和控制论的形成做出了贡献。 DA Pospelov 的著作《俄罗斯信息学的形成》（http://www.raai.org/about/persons/pospelov/pages.htm）以及他多年来就该主题举行的苏联会议，可称为特别出版物，并在 DA Pospelov 和 YI Fet 的著作《俄罗斯信息学历史论文集》中提及。IIS SB RAS，1998 年等。控制论和信息学、新创建的计算机的软件工程技术占有重要地位。下面简要介绍国内编程技术的类型和信息学的科学基础。