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来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
基于货物和旅客相对价值的新机场吞吐量...
本研究旨在建议机场使用的新指标。通常，机场会处理乘客和货物，机场会通过它们获得收入。但是，所有机场的客运和货运吞吐量分布不可能相同。在比较和分析多个机场时，只有应用单位机场吞吐量指标才能期望得到统一的结果。“工作负荷单位”是将乘客和货物合二为一的指标，假设一名乘客的价值相当于 100 公斤的货物体积。现有的 WLU 是根据机场的经验设定的，而不是通过合理的理由或分析建立的，因此存在很多争议。本研究的目的是克服这些局限性并提出新的指标。在本研究中，我们采用了一种方法来比较货运和客运相对价值与机场收入的关系。为了分析货运价值和客运价值，机场收入分为飞机运营相关收入、旅客处理相关收入和商业收入。共选择了50个机场，其中包括亚洲14个机场、欧洲18个机场和北美18个机场。根据最终分析结果，得出货物按平均一名乘客的贡献相当于280公斤货物。这高于每位乘客100Kg货物的价值。
基于视觉的小型无人机系统相对位置估计与拦截轨迹规划
13. 摘要（最多 200 个字）无人机系统 (UAS) 的普及加剧了恶意行为者利用该技术进行恶作剧或伤害的不对称威胁。现有的地面解决方案受到视线的限制，而人工操作的响应无人机响应速度较慢且劳动强度较大。因此，需要具备基于视觉的自主追击和拦截未经授权的无人机的能力。为了解决这个问题，作者开发了一种计算机视觉 (CV) 算法，用于在现场条件下检测、跟踪和估计悬停和移动的空中小型 UAS 目标的相对位置和范围。将基于 CV 的测量结果与 GPS 数据进行比较，以评估 CV 算法的范围和角度估计性能。然后，飞行控制算法利用简单的角度制导原理处理 CV 估计的范围和角度信息以追击和拦截目标。使用原型无人机对该算法进行了现场测试。这项研究将为商用现货反无人机能力的概念设计和硬件实现选择提供参考。更广泛地说，这项研究为自主物体跟踪应用的知识体系做出了贡献。
相对经济如何影响选民的投票率？ -Centaur
澳大利亚1987年新西兰（.68/.58）日本（.32/.27）德国（.14）1990新西兰（.70/.61）日本日本（.30/25）德国（.14）（.14）1993年，新西兰（.56/.46/.46）日本（.46/.36/.36/.36）德国（.46/.36）德国（.46/.36）新西兰（.18）新西兰（.18）1996年6月196日。196（1996）。 （.31/28）德国（.11）1998年新西兰（.53/.49）日本（.47/.42）德国（.08）2001新西兰（.73/.68）日本（.27/.27/.26）英国（.07）英国（.07）2004新西兰2004年（.80/.75）日本（.80/.75）日本（.75）日本（.75）（.07 ekeal（.07）。 （.81/.74）日本（.19/.16）英国（.09）2010年新西兰（.71/.59）日本（.29/.25）英国（.17）2013 2013年新西兰（.72/.61）日本（.28/.24/.24）德国（.15）（.15）（.15）
量子相对熵的链式法则 - 方昆
其中 D reg ð E k F Þ ≔ lim n → ∞ ð 1 =n Þ D ð E ⊗ nk F ⊗ n Þ 。语句 (5) 意味着第一个不等式可以是严格的。根据摊销通道相对熵 (7) 的定义，这直接意味着 (6)。因此还需证明 (5)。为此，我们构造一个满足 (5) 的量子位上的两个迹保持完全正映射 E 和 F 的示例。考虑广义振幅阻尼通道 A γ ; β ð ρ Þ = P 4 i = 1 A i ρ A † i，其中 γ ; β ∈ ½ 0; 1 使用 Kraus 运算符 A 1 ¼ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − β p ðj 0 ih 0 j þ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − γ pj 1 ih 1 jÞ , A 2 ¼ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi γ ð 1 − β Þ pj 0 ih 1 j , A 3 ¼ ffiffiffi β p ð ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 − γ pj 0 ih 0 jþ j 1 ih 1 jÞ 和 A 4 = ffiffiffiffiffi γβ pj 1 ih 0 j 。对于两个通道 E = A 0.3;0 和 F = A 0.5;0.9，它们对应的 Choi 矩阵根据计算基础由下式给出
belavkin – Staszewski相对熵，条件熵和互信息
摘要：Belavkin – Staszewski相对熵自然可以表征量子状态可能的非交通性的影响。在本文中，通过用Belavkin – Staszewski相对熵替换量子相对熵来定义两个新的条件熵项和四个新的相互信息项。接下来，研究了它们的基本属性，尤其是在经典量子设置中。特别是我们显示了Belavkin -Staszewski条件熵的弱凹性，并获得了Belavkin -Staszewski共同信息的链条规则。最后，建立了Belavkin – Staszewski相对熵的子效率，即，关节系统的Belavkin -Staszewski相对熵小于其相应子系统的总和，借助某些乘法和附加因子的帮助。同时，我们还提供了几何rényi相对熵的一定亚辅助性。
量子相对熵的积分公式意味着数据处理不等式
建立了量子相对熵以及冯·诺依曼熵的方向二阶和高阶导数的积分表示，并用于给出基本已知数据处理不等式的简单证明：量子通信信道传输的信息量的 Holevo 界限，以及更一般地，在迹保持正线性映射下量子相对熵的单调性——映射的完全正性不必假设。后一个结果首先由 Müller-Hermes 和 Reeb 基于 Beigi 的工作证明。对于这种单调性的简单应用，我们考虑在量子测量下不增加的任何“散度”，例如冯·诺依曼熵的凹度或各种已知的量子散度。使用了 Hiai、Ohya 和 Tsukada 的优雅论证来表明，具有规定迹距的量子态对上这种“散度”的下界与二元经典态对上相应的下界相同。还讨论了新的积分公式在信息论的一般概率模型中的应用，以及经典 Rényi 散度的相关积分公式。