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World File Search System线性约束
![arXiv:2001.00699v2 [quant-ph] 2020 年 3 月 21 日](/simg/a\a1985f226a6231f018d6b65bd45abbfb7686e307.webp)
arXiv:2001.00699v2 [quant-ph] 2020 年 3 月 21 日
量子系统所具有的相关性的非局部性质可以通过实验证明违反贝尔型不等式来揭示。最近的研究已经对量子系统在实际实验中可以具有的相关性设置了界限。这些界限仅限于由几个低维子系统组成的复合量子系统。在更一般的方法中，已经表明较少的体相关性可以揭示由自然的量子力学描述产生的相关性的非局部性质。对相关性的此类测试可以转换为半定程序 (SDP)。本研究报告了在核磁共振 (NMR) 硬件上使用三个核自旋作为量子位的基于局部测量的层次结构的实验实现。该协议已经在真正的纠缠三部分状态（例如 W 状态、GHZ 状态和一些图状态）上进行了实验测试。在所有情况下，实验测量的相关性都用于制定 SDP，对矩矩阵的条目使用线性约束。我们观察到，对于每个真正的纠缠态，SDP 都无法找到与实验数据一致的半正定矩矩阵。这意味着观察到的关联不可能来自可分离状态的局部测量，因此本质上是非局部的，同时也证实了被测试的状态确实是纠缠的。
树引导的稀有功能选择和电子健康记录数据逻辑聚合
在分析电子健康记录（EHR）数据时，通常会遇到具有大量稀有二进制特征的统计学习，尤其是在具有先前医疗诊断和程序的疾病建模时。处理所产生的高度稀疏和大规模的二进制特征矩阵是众所周知的具有挑战性的，因为传统方法可能缺乏测试和模型拟合中的不一致性，而机器学习方法可能无法产生可解释的结果或临床上有意义的风险因素。为了改善基于EHR的建模并利用疾病分类的自然分层结构，我们提出了针对大规模回归的树木制定特征选择和逻辑方法，具有稀有的二进制特征，在这种情况下，不仅通过稀疏追求来实现降低尺寸，而且还可以通过与逻辑启动子进行逻辑启动子来实现。我们将组合问题转换为线性约束的正则化估计，该估计可以通过理论上的构造实现可扩展的计算。在具有EHR数据的自杀风险研究中，我们的方法能够选择和汇总以诊断疾病的诊断层次结构为指导的先前的心理健康诊断。通过平衡EHR诊断记录的稀有性和特异性，我们的策略都改善了预测和解释。我们确定了重要的高级类别和心理健康状况的子类别，并同时确定每个人都需要与自杀风险相关的特异性水平。