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EEG-微状态动力学.pdf
证据表明，意识流被解析为瞬态大脑状态，这些状态表现为全局神经元活动的离散时空模式。脑电图 (EEG) 微状态被认为是这些持续几分之一秒的瞬态稳定大脑状态的神经生理学关联。为了进一步了解 EEG 微状态动态与意识之间的联系，我们连续记录了 23 名外科患者从清醒状态到昏迷状态的高密度 EEG，这些患者由静脉麻醉剂丙泊酚的浓度逐步增加而引起。除了微状态动力学的常规参数外，我们还介绍了一种估计微状态序列复杂性的新方法。手术麻醉下的大脑活动显示典型微状态的序列复杂性降低，变得更稀疏且持续时间更长。然而，我们观察到，随着镇静深度的增加，微状态的时间动态和复杂性最初有所增加，导致出现明显的“U 形”，这可能与中等剂量异丙酚引起的反常兴奋有关。我们的研究结果支持以下观点：大脑在正常情况下处于亚稳态，在有序和混乱之间保持平衡，以便灵活地从一种状态切换到另一种状态。EEG 微状态的时间动态表明，这种稳定性和过渡性之间的关键平衡发生了变化，从而导致意识状态改变。
容错计算：基本概念
最低级别，故障与技术有关。金属或多晶硅信号线中的短路或开路等物理缺陷会改变电压、开关时间和其他属性。3 外部干扰也在这个级别起作用，影响信号线、电荷存储和其他属性。在逻辑级别，数字系统由门和存储元件建模，所有信号都表示为二进制值。低级容错策略旨在检测或屏蔽产生错误逻辑值的故障。由于其简单性，“卡住”模型是最广泛使用的逻辑故障模型，假设故障在信号线上表现为固定的逻辑值。更复杂的模型是“桥接”故障，其中信号线之间的耦合导致一条线的逻辑值影响另一条线的值。其他复杂故障会改变门的基本逻辑功能，这在可编程逻辑阵列中经常发生，其中 AND/OR 阵列中连接的存在或不存在会导致在功能中添加或删除蕴涵项。在更高的抽象级别（寄存器、算术逻辑单元、处理器等）故障通常表现为模块行为的变化，由其真值表或状态表表示。在此级别，故障建模通常更抽象，以方便在行为级别进行模拟；因此，通常会牺牲准确性。
容错计算：基本概念
在最低层次上，故障与技术有关。金属或多晶硅信号线的短路或开路等物理缺陷会改变电压、开关时间和其他特性。3 外部干扰也在这个层次上起作用，影响信号线、电荷存储和其他特性。在逻辑层次上，数字系统由门和存储元件建模，所有信号都表示为二进制值。低级容错策略旨在检测或屏蔽产生错误逻辑值的故障。由于其简单性，“卡住”模型是最广泛使用的逻辑故障模型，该模型假设故障在信号线上表现为固定的逻辑值。更复杂的模型是“桥接”故障，其中信号线之间的耦合导致一条线的逻辑值影响另一条线的值。其他复杂故障会改变门的基本逻辑功能，这在可编程逻辑阵列中经常发生，其中 AND/OR 阵列中连接的存在或不存在会导致功能中添加或删除蕴涵项。在更高的抽象级别（寄存器、算术逻辑单元、处理器等）中，故障通常表现为模块行为的变化，由其真值表或状态表表示。在此级别，故障建模通常更抽象，以方便在行为级别进行模拟；因此，通常会牺牲准确性。
2025年消费支出日记家庭特征问卷
F10 F10APPT [填写：*请勿放置日记。名册部分未完成] * 缺少部分：按 shift-F5 查看状态表 我想安排一个日期来 [填写：进行/完成] 面试。我可以在 [fill: * 日记必须在此范围内领取。] 后返回。0.电池问题 1.[fill: DayName] [fill: [PLCEDAT1+15] 或 [CURRENTDATE]] 2.[fill: DayName] [fill: [PLCEDAT1+16] 或 [CURRENTDATE + 1]] 3.[fill: DayName] [fill: [PLCEDAT1+17] 或 [CURRENTDATE + 2]] 4.[fill: DayName] [fill: [PLCEDAT1+18] 或 [CURRENTDATE + 3]] 5.[fill: DayName] [fill: [PLCEDAT1+19] 或 [CURRENTDATE + 4]] 6.[填充：DayName] [填充：[PLCEDAT1+20] 或 [CURRENTDATE + 5]] 7.[填充：DayName] [填充：[PLCEDAT1+21] 或 [CURRENTDATE + 6]] 8.[填充：DayName] [填充：[PLCEDAT1+22] 或 [CURRENTDATE + 7]] 9.[填充：DayName] [填充：[PLCEDAT1+23] 或 [CURRENTDATE + 8]] 10.[填充：DayName] [填充：[PLCEDAT1+24] 或 [CURRENTDATE + 9]] 11.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 10] 12.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 11] 13.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 12] 14.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 13] 15.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 14] 16.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 15] 17.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 16] 18.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 17] 19.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 18] 20.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 19] 21.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 20] 22.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 21] 23.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 22] 24.[填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE + 23] 25 [填充：DayName] [填充：[CURRENTDATE +
![arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日](/simg/4\4406a04b19d009ebe3fbabbe68f4565aebc6f943.webp)
arXiv:2202.05081v2 [quant-ph] 2022 年 9 月 21 日
语境性是量子力学 (QM) 的一个重要的非经典属性，自 20 世纪 60 年代以来就一直在研究 [1, 2]，而该领域的最新进展与量子信息处理有关。研究这一问题的一个工具是稳定器形式主义 [3]，特别是稳定器状态表表示 (SSTR) [4]，它捕捉了量子理论中稳定器子理论的语境行为。它被广泛用于量子误差校正，也是研究量子优势特性的起点。一个典型的问题是，需要在稳定器量子理论中添加什么才能实现量子优势。然而，SSTR 不是本体论模型，而是稳定器子理论中量子态的表示，在内存和计算复杂度上是二次的。一个有趣的问题是，是否可以找到一个计算效率高的本体论模型，更具体地说是一个结果确定性模型。然后可将其用于研究量子优势与本体模型相比而非与稳定器 QM 相比的属性。目前已知的结果确定性模型要么是非语境化的，要么是指数级复杂度。也许最著名的是 2007 年 Spekkens 的玩具理论 (STT) [5]，该理论将量子位建模为存在于四种离散本体状态之一中，同时将 Y 的预测测量结果与 X 和 Z 的测量结果联系起来。尽管 STT 是非语境化的，但它仍然可以重现许多量子现象。这成为 8 状态（立方体）模型 [6, 7] 的垫脚石，其中为每个量子位引入了一个额外的自由度，“将 Y 与 X 和 Z 分离”。另一个扩展是量子模拟逻辑 (QSL) [8, 9]，见下文。 2019 年，Lillystone 和 Emerson [10] 提出了稳定子理论的上下文 ψ 认知模型，该模型具有结果确定性，但记忆复杂度呈指数增长，这是因为为每个 Pauli 算子分配了一个明确的相位值。还提出了另一种模型，该模型在记忆中是二次的，但该模型不再具有结果确定性。在本文中，我们借鉴了这些先前的努力，以实现我们的目标：