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World File Search System秩为
矩阵补全的更简单方法
本文给出了迄今为止重建未知低秩矩阵所需的随机采样条目数的最佳界限。这些结果改进了 Cand`es 和 Recht (2009)、Cand`es 和 Tao (2009) 以及 Keshavan 等人 (2009) 的先前工作。重建是通过最小化隐藏矩阵的核范数或奇异值之和来实现的，前提是与提供的条目一致。如果底层矩阵满足某种不相干条件，则所需的条目数等于二次对数因子乘以奇异值分解中的参数数。这一断言的证明很短、自成体系，并使用非常基本的分析。本文中的新技术基于量子信息理论的最新研究。关键词：矩阵完成、低秩矩阵、凸优化、核范数最小化、随机矩阵、算子切尔诺夫界限、压缩感知
Qudit Dicke 状态准备
对于量子比特 (d = 2) 的特殊情况，通过设置 ⃗ k = (k 0, k 1) = (n−k, k)，我们看到 | D n (⃗k)⟩ 简化为熟悉的 Dicke 状态 | D nk⟩。虽然已经研究了量子比特 Dicke 状态的性质 [37–43]，但迄今为止尚未考虑过这种状态的制备。本文的主要目标是制定一个确定性地制备任意量子比特 Dicke 状态的电路。这样的量子电路可用于将 (量子比特) Dicke 状态的许多应用推广到量子比特，例如量子网络 [7]、量子计量 [9]、量子压缩 [17] 和优化 [11]。特别地，需要将 (秩 1) 海森堡自旋链的算法 [21] 扩展为更高秩 ( SU ( d )) 可积自旋链 [45, 46]。
量子仪器的设备独立表征
人们正在努力表征通常的冯·诺依曼模型无法捕捉到的测量值。例如，参考文献 [ 28 , 29 ] 展示了如何表征非正交投影的秩一 POVM。人们对其测量后状态不完全由与测量结果相关的 Kraus 算子确定，而且还取决于输入状态的测量知之甚少。在这种情况下，必须一起考虑测量统计数据和测量后状态，以验证测量是否实现了扰动和信息增益之间的理想权衡。这种量子仪器 [ 30 ]，有时称为弱测量 [ 31 ]，在实践中比投影或秩一测量更有效，例如用于产生随机性。虽然基于投影测量的随机性生成至少需要与认证随机比特数一样多的最大纠缠态，但原则上可以通过应用不破坏纠缠的连续量子仪器从单个最大纠缠态中提取任意数量的随机比特[32, 33, 34, 35]。因此，对此类测量的认证并不
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
RAS（ON）G12C选择性和多... 的组合 rmc-5127，是一种口服生物可利用的RAS（ON）G12V选择性的三重复合抑制剂，是CNS-PENETRANT 双胃mTORC1选择性抑制剂优于雷帕霉素，并在肿瘤模型中诱导凋亡细胞死亡，并具有多活化的MTORC1 RMC-6236的初步临床活性，一种一类，RAS选择性，三重复合物RAS RAS多（ON）抑制剂的临床活性
n = 3-15 rmc-6291以100或200＃mg/kg po qd的剂量； RMC-6236在从左到右的每种治疗中的25 mg/kg PO QD异种移植物均应：NCI-H2122，CTG-2026，CTG-2536，NCI-H2030，LXFA-1335，LUN055，LUN055，CTG-2579，CTG-2579和LUN092 *** p <0.000; **** p <0.0001通过对数秩检验，用于在km Analysis上的指定比较
András Pál Gilyén 的简历
[23] Chia, N.-H.、Gily´en, A.、Lin, H.-H.、Lloyd, S.、Tang, E. 和 Wang, C. 量子启发算法，用于解决对维数具有对数依赖性的低秩线性方程组。在第 31 届国际算法和计算研讨会（ISAAC）论文集上，2020 年，第 47:1-47:17 页。早期版本可在 arXiv 上找到：1811.04909。
来自长虫洞的近似量子码
我们讨论了近似量子纠错码系列，它们作为某些由非交换项组成的量子多体哈密顿量的近简并基态出现。对于精确码，纠错条件可以用低温热场双态中双边互信息的消失来表示。我们考虑了近似码的距离概念，该概念通过要求这种互信息很小而获得，并且我们评估了 SYK 模型和一族低秩 SYK 模型的这种互信息。在外推到接近零温度后，我们发现这两种模型都产生了具有恒定速率的费米子码，因为费米子的数量 N 趋于无穷大。对于 SYK，距离按 N 1 / 2 缩放，对于低秩 SYK，距离可以任意接近线性缩放，例如 N . 99，同时保持恒定速率。我们还考虑了无低能平凡状态性质的类似物，我们将其称为无低能绝热可及状态性质，并表明这些模型确实具有可以在与系统大小 N 不成比例的时间内绝热制备的低能状态。我们讨论了这些代码的全息模型，其中较大的代码距离是由于在一个简单的量子引力模型中出现了长虫洞几何。
免费增加模型容量：简单...
最近，对大型预训练基础模型（例如 175B GPT-3）进行微调引起了更多下游任务的关注。虽然已经提出了参数高效的微调方法，并且无需重新训练所有模型参数就被证明是有效的，但它们的性能受到增量模块容量的限制，尤其是在参数预算受限的情况下。为了克服这一挑战，我们提出了 C APA B OOST，这是一种简单而有效的策略，它通过目标层中的并行权重模块利用低秩更新来增强模型容量。通过将静态随机掩码应用于共享权重矩阵，C APA B OOST 构建了一组多样化的权重矩阵，从而无需添加参数即可有效地提高增量权重的秩。值得注意的是，我们的方法可以无缝集成到各种现有的参数高效的微调方法中。我们通过对自然语言理解、问答和图像分类等各种下游任务的实验，广泛验证了 C APA B OOST 的有效性。我们的结果表明，与基线相比，我们有显着的改进，而不会产生额外的计算或存储成本。我们的代码可以在https://github.com/LINs-lab/CapaBoost上找到。
Andras Pal Gilyén 的简历
[23] Chia, N.-H.、Gily´en, A.、Lin, H.-H.、Lloyd, S.、Tang, E. 和 Wang, C. 量子启发算法，用于求解对维数具有对数依赖性的低秩线性方程组。在第 31 届国际算法和计算研讨会 (ISAAC) 论文集上，2020 年，第 47:1-47:17 页 Kor´abbi verzi´o fellelhet˝os´ege arXiv: 1811.04909。