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电子学 第一年 第一学期 每周小时数 N r M/E 课程 L ...
课程名称：数学 1（必修，第一学期，7 ECTS） 课程目标：本课程旨在使学生能够将通过本课程获得的知识应用于电气工程和计算机研究专业课程的辅助工具。 学习成果：成功完成本课程后，学生将能够： 1. 了解并设计解决其专业领域中涉及复数运算的各种问题。使用矩阵和行列式，他们能够解决和应用与线性方程组相关的问题。 2. 理解和应用向量概念以及空间解析几何中的其他元素，设计和开发这些问题。 3. 在研究中发现各种电现象的功能连接大小，然后通过微分学描述和检查它们，知道如何找到它们的最大值并通过图形表示整体，注意它们的所有属性。 课程内容。实数和复数。矩阵、行列式和线性系统求解。向量运算和向量的线性组合。两个向量的标量积和它们之间的角度。向量的向量积、标量三重积和向量三重积。向量的线性独立性和向量的基分解。单变量函数、极限及其连续性。序列的极限。级数的定义及其收敛性。级数收敛的准则。函数的导数及其应用。教学方法：45 小时讲座 + 45 小时听课练习。约 120 小时个人学习和练习。评分制度：家庭作业 10%，期中考试 30%，期末考试 60% 文学：
![arXiv:2206.08510v1 [quant-ph] 2022 年 6 月 17 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\562f87528da80a2fd3948c5090e3e5f5ccc323aa.webp)
arXiv:2206.08510v1 [quant-ph] 2022 年 6 月 17 日
量子计算现已成为现实，构建各种即将出现的应用模块具有巨大的重要性。其中一种应用是多体理论领域，该领域存在着大量的计算挑战。量子化学 [1–3] 和多个物理学领域 [4–6] 在这方面取得了长足的进步。在核物理学中，类似的尝试最近也获得了发展势头 [7–19]。本研究旨在增强这方面的努力，通过利用通过量子模拟获得的波函数，为在量子计算机上计算算子期望值提供解决方案。在本文中，我们主要提出了两种计算非幺正算子期望值的方法。首先，我们通过以第二种量化形式表示算子，将非幺正算子分解为幺正算子。这些幺正算子的线性组合 (LCU) 的期望值可以在量子计算机上轻松计算，使用 Hadamard 检验法，就像 VQE 算法中使用的一样。其次，我们实现了 LCU 方法 [20, 21] 来计算波函数上的非幺正运算。该技术已被提出用于在量子计算机上为核系统准备激发态。[12]。在这里，我们将其扩展为计算非幺正算子的期望值。SWAP 检验法和破坏性 SWAP 检验法 [22] 用于计算结果状态与原始状态的重叠
使用R软件的机器学习的财务应用
机器学习（ML）是人工智能（AI）的应用，它允许系统从经验中学习和改进而无需明确编程。在效果中，它是关于开发可以访问数据并自行学习的预测模型。有几种类型的学习，我们区分：监督学习：是使用真理完成的，也就是说，我们对样本的输出值应该是什么。因此，此类学习的目标是学习一个给定数据示例和所需结果的函数，以便最好地近似可观察到的输入和输出之间的关系。有两种类型的监督学习。分类算法试图预测试图预测连续价值的类别/类别和回归算法。无监督的学习：旨在进行数据结构推理。无监督学习中的两个最常见的子类别是聚类和降低性。在聚类观测中以一种产生较高的组内模拟和低组间相似性的方法进行了分组。已提出的聚类方法的不同类型是基于熵的，基于密度和基于分布的方法。降低维度旨在通过降低其维度，同时保留大多数固有信息来增加数据的信息密度。基于主成分分析（PCA）有不同的技术，该技术得出了原始变量的线性组合，以涵盖数据中尽可能多的差异。第二，基于神经网络的方法通过特定的体系结构降低了维度。
DNA 是基于量子物理原理的完美量子计算机
DNA 是一种复杂的多分辨率分子，其理论研究是一项挑战。其内在的多尺度性质需要化学和量子物理学来理解其结构，以及量子信息学来解释其作为完美量子计算机的运行。在这里，我们展示了 DNA 的理论结果，这些结果可以更好地描述其结构和在遗传信息的传输、编码和解码中的运行过程。芳香性可以通过关联电子和空穴对的振荡共振量子态来解释，这是由于量化的分子振动能量充当了引力。关联对在单带 𝜋 -分子轨道（𝜋 -MO）中的含氮碱基中形成超电流。MO 波函数（Φ）被假定为 n 个组成原子轨道的线性组合。腺嘌呤 (A) 和胸腺嘧啶 (T) 或鸟嘌呤 (G) 和胞嘧啶 (C) 之间的 32 中心氢键 33 的功能类似于理想的约瑟夫森结。正确描述了两个 34 超导体之间的约瑟夫森效应方法，以及含氮碱基的凝聚以获得形成量子比特的两个纠缠量子态。将复合系统的量子态与经典信息相结合，RNA 聚合酶传送四个贝尔 37 状态之一。DNA 是一台完美的量子计算机。38
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。
tidhy：通过超网络的时间尺度解散，从混合观察中学习同时动态
神经活动和行为来自多个并发的时变系统，包括神经调节，神经状态和历史；但是，大多数当前方法将这些数据建模为具有单个时间尺度的一组动力学。在这里，我们通过Hy Pernetworks（Tidhy）开发了Ti Mescale d emixing，作为一种新的计算方法，用于建模临时数据，将它们分解为多个同时的潜在动力学系统，这些动力系统可能跨越刻板级的阶数不同的时间表。具体来说，我们训练一个超网络以动态重新重新获得潜在动力学的线性组合。此方法可以实现准确的数据重建，收敛到真正的潜在动力学并捕获多个变化的时间尺度。我们首先证明Tidhy可以从包含多个独立开关线性动力学系统的合成数据中删除动力学和时间尺度，即使观察结果混合在一起。接下来，使用模拟的运动行为数据集，我们表明tidhy准确地捕获了运动运动学的快速动力学和不断变化的地形的缓慢动力学。最后，在开源的多动物社会行为数据集中，我们表明用Tidhy提取的关键点轨迹动力学可用于准确识别Multiple小鼠的社交行为。综上所述，Tidhy是一种强大的新算法，用于将同时的潜在动力系统与不同的计算域应用。
自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。
如何在金融中使用机器学习-Mestiri，Sami
机器学习（ML）是人工智能（AI）的应用，它允许系统从经验中学习和改进而无需明确编程。在效果中，它是关于开发可以访问数据并自行学习的预测模型。有几种类型的学习，我们区分：监督学习：是使用真理完成的，也就是说，我们对样本的输出值应该是什么。因此，此类学习的目标是学习一个给定数据示例和所需结果的函数，以便最好地近似可观察到的输入和输出之间的关系。有两种类型的监督学习。分类算法试图预测试图预测连续价值的类别/类别和回归算法。无监督的学习：旨在进行数据结构推理。无监督学习中的两个最常见的子类别是聚类和降低性。在聚类观测中以一种产生较高的组内模拟和低组间相似性的方法进行了分组。已提出的聚类方法的不同类型是基于熵的，基于密度和基于分布的方法。降低维度旨在通过降低其维度，同时保留大多数固有信息来增加数据的信息密度。基于主成分分析（PCA）有不同的技术，该技术得出了原始变量的线性组合，以涵盖数据中尽可能多的差异。此第二，基于神经网络的方法通过特定的体系结构降低了维度。AI越来越多地通过令人印象深刻的应用进入我们的日常生活。本文讨论了使用ML来解决财务研究中的问题。
具有 APOL1 高风险基因型的个体的 CKD 全基因组多基因风险评分
最近的一项研究表明，PRS 和 APOL1 基因型的线性组合可增强跨祖先的 CKD 预测。3 然而，该研究并没有进一步调查他们的评分在 APOL1 HR 中的表现。在本文中，我们评估了 PRS 在 APOL1 HR 个体中对 CKD 3 期或更高阶段的表现。我们使用来自 Bio Me（一个电子健康记录链接的多样化临床队列）的非裔美国人 (AA) 个体测试了 PRS，然后在“我们所有人”研究计划数据中验证了结果。我们首先使用与开发最新的 CKD PRS（PRS 3）相同的方法生成了两个新的 PRS（PRS 1 和 PRS 2）（Khan 等人，2022 年）。 3 第一个评分 PRS 1 与 PRS 3 的不同之处在于，我们利用 Bio Me 中具有非洲血统的个体作为优化队列，而不是欧洲血统（图 1）。我们的第二个评分 PRS 2 与 PRS 1 的不同之处在于，我们使用了不同汇总统计数据的效应大小。也就是说，我们根据一项针对 16,474 名非裔美国人队列参与者的 eGFR 的全基因组关联研究 (GWAS) 的汇总统计数据计算了 PRS 2。5 然后，我们测试了这三个评分与 CKD 3 期及以上阶段之间的关联，该关联由 Bio Me 中经过验证的电子算法定义。6 在 All of Us 中，我们使用了基于诊断代码从数据库中预先确定的病例。我们使用 Nagelkerke 的伪 R 2 和来自逻辑回归的调整比值比 (aOR) 计算了 PRS 成分的解释方差
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。