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World File Search System离散变量
使用主动推理的赋值学习模型
1简介代理是控制其在环境中的行动和事件的行动。代理是指控制自己的行为，并利用这种感觉控制自己或环境中的事件[1]，[2]。构成学习是跟踪和形成与一个人的代理程度的相关信念[3]的过程。对控制代理（自我和他人）在其环境中的持续注册（自我和他人）促进了个人和团体级别目标指导的行为[4]。而不是二进制概念，代理程度是指代理必须生成或防止事件发生的控制数量。纯粹基于客观经验时，可以将代理商正式作为统计关系或偶然性在代理人产生的动作及其后果/结果（离散变量）之间形式化，每个人都具有存在或不存在的二分法状态。偶然性和相关性在从-1到+1的范围内变化不等：积极的偶然性是在一个动作预测结果时（例如，按下按钮并打开灯），负面的偶然性是指在没有结果的情况下表明没有结果的情况（例如，按按钮关闭或不在范围的情况下），或者不在偏离时，或者不存在偏置的情况。按钮的按下对灯没有影响）。一项广泛用于评估行动结果应急学习的实验任务涉及参与者可以自由执行的动作（所谓的
在新型 CCSD(T) 机器上进行量子计算-...
摘要：乙醇是燃烧、天体化学和凝聚相溶剂中研究较为基础的分子。它的特点是具有两个甲基转子以及反式（反）和左旋构象异构体，已知它们的能量非常接近。本文我们表明，基于对振动零点态的严格量子计算，使用新的从头算势能面 (PES)，基态类似于反式构象异构体，但存在向左旋构象异构体的显著离域。这解释了关于识别和分离这两个构象异构体的实验问题。氘化 OH 基团时，这种“泄漏”效应会部分猝灭，这进一步证明了需要采用量子力学方法。采用扩散蒙特卡罗和全维半经典动力学计算。新的 PES 是通过 Δ 机器学习方法从预先存在的低级密度泛函理论表面开始获得的。使用相对较少的从头计算 CCSD(T) 能量，将该表面提升至 CCSD(T) 理论水平。标准测试的校正 PES 与直接从头计算结果之间的一致性非常好。还报告了侧重于反式扭转运动的一维和二维离散变量表示计算，结果与实验结果相当一致。■ 简介
使用共轭同型检测的BB84量子键分布
光同源性检测已被广泛用于测量字段正交的连续变量（CV）量子信息处理。在本文中，我们探讨了在“光子计数”模式下操作共轭同型检测系统以实现离散变量（DV）量子密钥分布（QKD）的可能性。共轭同源检测系统由光束分离器组成，然后是两个光学同伴检测器，可以同时测量传入量子状态的一对共轭四倍体x和p。在经典电动力学中，x 2 + p 2与输入光的能量（光子数）成正比。在量子操作中，X和P不上交，因此上述光子数测量本质上是嘈杂的。这意味着QKD标准安全证明的盲目应用可能会导致模拟性能。我们通过利用拟议检测方案的两个特殊特征来克服这一障碍。首先，外部对手不能操纵与真空浮游相关的基本检测噪声。第二，重建接收器末端的光子数分布的能力可以对对手的可能攻击施加其他约束。为例，我们使用共轭同胞检测来研究BB84 QKD的安全性，并通过数值模拟评估其性能。这项研究可以基于基于单光子检测和基于相干检测的CV-QKD的良好DV-QKD的互补，为新的QKD方案开辟了大门。
MN2196管理决策的数据分析
1。审查数学和统计数据：人口均值和差异，样本平均值和方差，均值和方差的特性，推理的基本要素，对数形式的方程式解释。2。线性回归模型：因果关系问题，人口模型，采样过程，估计器和估计值，普通最小二乘模型（OLS）模型，OLS模型3的假设和特性。多重回归：省略的可变偏差问题，多元回归模型，假设和多元回归模型的属性。4。推论：作为随机变量，假设检验（假设和方法，T-检验和F检验），p值，置信区间的估计器。5。功能形式：虚拟变量，将离散变量转换为虚拟变量集，二次模型，具有交互的模型，使用虚拟变量来探索功能形式。6。线性回归的局限性：省略的可变偏差，非随机抽样，测量误差，外围观察结果，异性恋性。7。实验：实验室，现场和自然实验，内部和外部有效性。8。开发时间变化：样本类型（横截面，时间序列，重复的横截面和面板数据），第一差异模型，单个固定效果模型，时间固定效果模型，差异差异差异模型。9。仪器变量：仪器变量是减轻省略的变量偏差，减少形式估计值，两阶段最小二乘估计的方法。
标量量子场的相对熵不确定关系
其中 S(f)=−Rdxf(x)lnf(x) 是微分熵。如今，许多熵不确定性关系已得到证明和研究，例如用 Shannon 熵表示的具有离散谱可观测量的 Maassen-Uffink 熵不确定性关系[11-14]，用互信息表示的信息排斥原理[15-17]，Rényi 熵[13,18]，Wehrl 熵[19,20]，在存在(量子)记忆的情况下用条件熵表示的不确定性[14,21-24]，以量化能量和时间之间的不确定性[25]，或在更一般的互补算子代数设置中[26-28]。此外，离散变量和连续变量两种不同情况已在 [29, 30] 中统一。在本文中，我们将熵不确定性的概念扩展到标量量子场论，我们的动机有三方面。首先，信息论的观点已导致对量子场论的许多见解，最突出的是在纠缠[31-33]、热化[34-36]和黑洞物理[37-39]的背景下。由于不确定性原理是每个自然界量子理论的核心，因此严格的量子场的熵公式对于更深入地理解量子场论至关重要。其次，不确定性关系对于见证纠缠起着重要作用，特别是对于连续变量量子系统。除了 Simon [40] 和 Duan 等人提出的著名的二阶不可分离性标准之外。 [41] ，存在基于熵不确定关系的更强的熵标准 [42–44] 。此外，熵不确定关系可用于制定转向不等式 [45,46] ，或者通过包括（量子）记忆 [24] ，可以推导出纠缠度量的界限 [47] 。有关熵标准的实验应用，请参见 [45,47] 。
搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
光学离散偏振与连续正交变量之间的混合纠缠
量子纠缠是实现光量子信息处理 (QIP) 不可或缺的资源 [1-7]。传统上，通过利用符合波粒二象性的光的两个不相容方面之一来实现纠缠，两类方法同时发展起来。因此，这些发展导致了信息编码的两个不同方向，即使用有限维的离散变量 (DV) 状态（如光子数、时间箱和光偏振）[1-4] 或无限维希尔伯特空间的连续变量 (CV) 状态（如场正交分量）[5-7]。在实践中，这两种编码都展示了各自的优势，但也暴露了各自的弱点。由于不太担心光子丢失，涉及单光子的 DV 协议通常享有几乎单位保真度，但依赖于概率实现和高效的单光子探测器。相比之下，CV 替代方案使用电磁场的正交分量，具有明确的状态鉴别、无条件操作和完美的同差检测效率，但由于与真空耦合，存在光子损失和固有的低状态保真度。最近，人们做出了显著的努力 [8-22]，利用这两种方法的优点来克服固有的个体局限性。在统一的混合架构中集成 DV 和 CV 技术方面取得的进展表明，我们能够分配和互连光学 DV 和 CV 量子态（或量子比特）。我们可以设想一个异构量子网络，要求在两种编码之间进行匹配的信息传输。因此，这些混合技术为实现可扩展的 QIP 和量子通信提供了新的思路。虽然将 DV 工具箱与 CV 框架相结合的努力早在二十年前就已开始用于生成非高斯状态，但它
![arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日](/simg/b\bf6f68b7817e095111038f8187ab74d2d1213279.webp)
arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日
量子纠缠是实施光学量子信息过程（QIP）[1-7]的必不可少的资源。传统上，两类的方法是通过根据波粒子二元性来利用两个不兼容的光方面的一个，并通过利用两个不相容的光方面的一个并行培养。conto，这些发展通过利用了有限维度（例如photon和光的极化）[1-4]或连续变量（CV）状态（例如，有效的希尔伯特空间）（例如，二维式希尔伯特空间）（例如，效果）（例如，五个）状态（例如，二维的希尔伯特空间（5 fimentientional）的含量（例如，均匀的希尔伯特空间），通过使用任何一个离散变量（例如photon数量和光极化），从而导致了两个不同的方向。在实践中，两个编码都显示了各自的贴生，但也暴露了个体弱点。对光子丢失的关注点较少，涉及单个光子的DV协议通常几乎具有单位有限态，但依赖于概率实现和高效的单光子检测器。相比之下，使用电磁场的正交组件的CV替代方案庆祝明确的状态歧视，无需进行操作和完美的同源性检测效率，但由于其偶数，因此从光子损失和固有的低状态损失和固有状态损失中获得了SUISCHER，因此由于其耦合而产生。最近，No-Tablee治[8-22]已致力于利用两种方法，以克服固有的个体局限性。在统一的混合体系结构中集成DV和CV技术的进展已经掌握了分布和互连光学DV和CV量子状态（或Qubits）的能力。一个人可以设想两个编码之间的异质量子网络需求传递。因此，这些混合技术为实现可扩展的QIP和量子通信提供了新的光。
在15 km多核光纤上连续可变的量子键分布
量子密钥分布（QKD）是一种创新技术，用于在空间分离的用户中安全地分发加密密钥[1，2]。它基于对单个量子状态的随机选择位，然后对这些位进行独立的测量。使用经典的后处理技术和经典的通信渠道，可以通过远程各方（通常称为Alice和Bob）来解密安全且共享的秘密密钥。许多实验表明QKD现在是一种成熟的技术[3-7]。QKD协议可以分为两个广泛的类别：离散变量（DV）和连续变量（CV）QKD [1，2]。在前者中，与单光子检测器一起使用了一组离散的量子状态[1，2]，而在后者中，一组更广泛的状态与连贯的检测一起使用[8]。CV-QKD最近引起了很大的关注，因为它可以通过可以在室温下运行的常规电信组件来实现，从而实现了与当前网络基础架构兼容的具有成本效益的实施。特别是，CV-QKD可以在大都市网络中提供更高的秘密关键率[1，2]。此外，与DV-QKD相比，CV-QKD可以通过使用光子积分电路（PICS）进行批量生产，因为相干接收器可以以更轻松的方式集成[9]。在安全性方面，CV-QKD已被证明是可靠的，可以针对一般的集体攻击[10-12]。最后，在[21，22]中还研究了CV-QKD和经典信号的共存和经典信号。为了避免由于局部振荡器（LO）和检测器引起的安全漏洞，可以考虑使用TRUE LO [13，14]和测量设备独立的（MDI）[15，16]方案。在实验中，最近实现了CV-QKD的高速传输距离，高达202.81 km [17]，高速高达63.7 MB S-1 [18]和高安全性MDI量子密码[15，19，20]。多核纤维（MCF）将出于多种原因在未来的古典沟通中发挥基本作用。首先，MCF可以解决即将到来的网络容量短缺[23]。理论上，可实现的
使用嵌入在零差探测器中的可调光学滤波器抵消连续变量量子密钥分发中的饱和攻击
量子密钥分发 (QKD) 允许两个合法实体 Alice 和 Bob 共享一组密钥，但可能会被窃听者 Eve 操纵 [1–5]。目前，离散变量 (DV) QKD 已经得到发展，但它在源准备、检测成本和密钥速率方面仍然面临挑战 [6,7]。连续变量 (CV) QKD 是实现 QKD 的另一种方法 [8–13]。它具有实现方便的优势，因为它可以使用多种源，如相干态 [14] 和压缩态 [15]。尽管如此，CVQKD 也面临着实际安全性的威胁 [16–18]，原因是设备不完善、技术缺陷和操作不完善 [10,19,20]。例如，Eve 可以通过控制波长相关分束器 (BS) 的透射率来执行波长攻击 [21-23]。校准攻击可以通过修改本振 (LO) 脉冲的形状来实施 [24]。因此，已经提出了多种对策来抵消 LO 校准攻击和波长攻击的影响 [25-27]。在 CVQKD 的实际实现中，相干探测器变得脆弱。目前，在窃听零差探测器中的不完美电子时已经执行了饱和攻击 [2, 28]。它可以用于攻击系统的实际设备，因此它唤醒了实际的安全性，因为相干探测器具有有限线性域，可以通过移动接收到的正交的平均值将其驱动到外部（如果没有被监控）。此外，Eve 可以执行异差检测来测量截获的正交 X 和 P，从而为伪造相干态做准备 [28, 29]。为了抵消这种攻击，我们可以在同差探测器中采用嵌入式可调光滤波器 (AOF)，用于实时补偿强接收光功率导致的潜在饱和。基于检测响应的反馈，可以使用支持 AOF 的检测来抵消这种饱和攻击，这是雪崩光电二极管 (APD) 的实际增益调整。