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过程矩阵的单次判别策略
因果关系这一主题最近在量子信息研究中引起了广泛关注。这项工作研究了过程矩阵之间的单次判别问题，这是一种定义因果结构的通用方法。我们提供了正确区分的最佳概率的精确表达式。此外，我们提出了一种使用凸锥结构理论实现此表达式的替代方法。我们还将判别任务表示为半正定规划。因此，我们创建了 SDP 来计算过程矩阵之间的距离，并根据迹范数对其进行量化。作为一个有价值的副产品，该程序找到了判别任务的最佳实现。我们还发现了两类可以完美区分的过程矩阵。然而，我们的主要结果是考虑与量子梳相对应的过程矩阵的判别任务。我们研究了在判别任务期间应使用哪种策略（自适应或非信号）。我们证明了无论选择哪种策略，区分两个过程矩阵为量子梳的概率都是相同的。
算法出版物完整书目
-中心 [1662]。-圆形 [1290]。-彩色 [1367]。-组件 [1368]。-连接 [1267]。-共识 [4]。-收缩类型 [1766]。-覆盖范围 [66]。-切割 [541]。-D [91]。-可诊断性 [2057]。-距离遗传 [1350]。-电解质 [1368]。-epf [1290]。-进化 [1389]。-克 [46]。-图表 [897]。-即时 [2117]。-学习 [690]。-有限 [594]。 -均值 [1034, 1741, 1376, 1271, 687, 1301, 1105, 1508, 1715, 890, 2038]。-中位数 [1389]。-Medoids [921]。-mer [1405]。-模型 [1620]。-多重背包 [1944]。-NN [1127, 727]。-非扩张 [1493]。-范数 [1558, 1930]。-操作 [1422]。-OPT [1210]。-顺序 [1162]。-帕累托 [2029]。-分部 [767]。-路径 [1652]。-排列 [1422]。-玩家 [1263]。-适当的 [1576]。 -拼图 [277]。-精炼 [1052]。-细化 [73]。-圆形 [98]。-SAT [1250]。-分离 [1707]。-稳定 [1909]。-子图 [541]。-树 [1848]。-元组 [536]。-宽度 [974]。
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
基于压缩感知多通道脑电信号加速稀疏性重建
能够记录和传输生物信号的可穿戴电子设备可以提供便捷且普遍的健康监测。典型的脑电图记录会产生大量数据。传统的压缩方法无法将数据压缩到奈奎斯特速率以下，因此即使压缩后数据量仍然很大。这需要大量存储空间，因此传输时间也较长。压缩感知提出了解决这个问题的方法，并提供了一种将数据压缩到奈奎斯特速率以下的方法。本文提出基于双时间稀疏性的重建算法来恢复压缩采样的脑电图数据。通过使用schattern-p范数修改基于双时间稀疏性的重建算法并在处理前对脑电图数据进行去相关变换，进一步改善了结果。所提出的改进双时间稀疏性的重建算法在SNDR和NMSE方面优于基于块稀疏贝叶斯学习和Rackness的压缩感知算法。仿真结果进一步表明，所提出的算法具有更好的收敛速度和更短的执行时间。
静态 AdS 指标的唯一性和能量界限
为避免歧义，我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ，其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形，并且当 x 趋向于零时，g 的截面曲率趋向于一个（负）常数，其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标，并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量，则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。（假设最后一个性质，截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g（即，度量 x 2 g 中 dx 的范数）在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。）黎曼流形（M， g ) 称为 ALH，如果它是完备的，并且包含有限个 ALH 端。因此，M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集，如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后，得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3（比较 [10]）
太阳能职业学士
第 2 单元：代数和超越方程的解：迭代法 - 二分法、假位置法（Regula Falsi 方法）、不动点迭代法、牛顿拉夫森法、广义牛顿法、拉马努金法、穆勒法；加速收敛 - Aitken 方法、Graeffe 根平方法、复根。第 3 单元：矩阵：矩阵运算：加法、减法和乘法。矩阵、矩阵的转置、矩阵的逆、矩阵的秩、向量和矩阵范数、特征值问题：对称三对角矩阵的特征值、Householder 方法、QR 方法。第 4 单元：线性方程组的解：高斯消元法、高斯-乔丹法；非线性方程组的解：不动点迭代法、牛顿-拉夫森法，书籍：1. 数值分析入门方法，SS Sastry，Prentice Hall India，第 3 版。2. 计算机在物理学中的应用，Suresh Chandra，Narosa 3. 计算机导向数值方法，V. Rajaraman，第 3 版。1GP4-电子实验室。（实用）
物质相干性在引力纠缠中的作用
我们从量子物体的相干性的角度研究引力的量子性质。作为基本设置，我们考虑两个引力物体，各自处于两条路径的叠加态。物体的演化用具有种群保持性质的完全正向和迹保持 (CPTP) 映射来描述。此属性反映了物体出现在每条路径上的概率是保持不变的。我们使用相干性的 ℓ 1 范数来量化物体的相干性。在本文中，引力的量子性质用纠缠映射来表征，它是具有产生纠缠能力的 CPTP 映射。我们引入纠缠映射见证作为可观测量来测试给定映射是否纠缠。我们表明，每当引力物体最初具有有限量的相干性的 ℓ 1 范数时，见证就会由于引力而测试纠缠映射。有趣的是，我们发现，即使物体没有纠缠，见证者也可以测试引力的这种量子性质。这意味着引力物体的相干性总是成为引力纠缠图的来源。我们进一步讨论了本方法中的退相干效应和实验视角。
噪声中型量子计算的分而治之验证方法
若干个带噪声的中型量子计算可以看作是稀疏量子计算芯片上的对数深度量子电路，其中两量子比特门只能直接应用于某些量子比特对。本文提出一种有效验证此类带噪声的中型量子计算的方法。为此，我们首先相对于钻石范数刻画小规模量子操作。然后利用这些刻画的量子操作，估计带噪声的中型量子计算得到的实际n量子比特输出态ˆρout|ψt⟩与理想输出态（即目标态）|ψt⟩之间的保真度⟨ψt|ˆρout|ψt⟩。尽管直接保真度估计方法平均需要 O (2 n ) 个 ˆ ρ 副本，但我们的方法即使在最坏情况下也只需要 O ( D 3 2 12 D ) 个副本，其中 D 是 | ψ t ⟩ 的稠密性。对于稀疏芯片上的对数深度量子电路，D 最多为 O (log n ) ，因此 O ( D 3 2 12 D ) 是 n 的多项式。通过使用 IBM Manila 5 量子比特芯片，我们还进行了原理验证实验，以观察我们方法的实际性能。
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
人工智能和脑科学中的表征和概括...
人类和动物擅长从有限的数据中进行泛化，这种能力尚未被人工智能完全复制。本视角研究生物和人工深度神经网络 (DNN) 在分布内和分布外环境下的泛化能力。我们提出两个假设：首先，与离散认知实体（如物体、词语和概念）相关的神经流形的几何性质是强大的序参量。它们将神经基础与泛化能力联系起来，并提供一种统一的方法论来弥合神经科学、机器学习和认知科学之间的差距。我们概述了神经流形几何研究的最新进展，特别是在视觉物体识别方面，并讨论了将流形维数和半径与泛化能力联系起来的理论。其次，我们认为广度 DNN 的学习理论，尤其是在热力学极限下的学习理论，为生成所需神经表征几何和泛化的学习过程提供了机制上的见解。这包括权重范数正则化、网络架构和超参数的作用。我们将探讨该理论的最新进展和持续面临的挑战。我们还将讨论学习的动态及其与大脑表征漂移问题的相关性。