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World File Search System量化器
量子测量集的基于距离的资源量化
可以在资源理论的一般框架中量化量子系统为某些量子信息提供的任务提供的优势。量子状态之间的某些距离功能已成功地用于量化纠缠和连贯性等资源。令人惊讶的是，这种基于距离的方法尚未用于研究量子测量的资源，而其他几何量化器则被使用。在这里，我们定义了量子测量集之间的距离函数，并表明它们自然诱导了资源单调，以用于凸的资源理论。通过关注基于钻石规范的距离，我们建立了衡量资源的层次结构，并在任何一组测量值的不兼容性上得出了分析界限。我们表明，基于相互偏见的基础，对于某些投射测量，这些界限是紧密的，并确定在我们的资源单调量子量化时，不同的微音资源的不同序列资源具有相同的价值。我们的结果提供了一个一般框架，以比较基于距离的资源以进行一组测量值，并使我们能够对贝尔型实验获得限制。
![arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5405ac3926516012a20e4a50d99b699c92bc33ff.webp)
arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日
摘要。量化器消除（QE）和CRAIG插值（CI）对于用于硬件和软件验证的各种最新自动化方法至关重要。它们植根于布尔设置，并成功地，例如，诸如线性有理算术之类的一阶理论。它们在定量环境中的适用性如何，公式评估数量和定量至高无上的量词是传统布尔量词的天然吊坠？应用程序包括建立程序的定量属性，例如基于概率计划的预期结果的界限，这些计划的预期结果具有无限的非确定性，并通过程序分析信息的流程。在本文中，我们介绍了我们的最佳知识 - 可能是无限的∞-或（ - ∞）值或不连续的分段线性线性数量的第一个QE算法。它们是局限性算术的定量对应物，并且是概率程序验证的流行定量断言语言。我们提供严格的声音证明以及上空复杂性的边界。此外，我们的算法得出定量的CI定理：给定任意分段线性量f，g with f | = g，F和G的最强和最弱的Craig插入剂都是无量化的，有效的。
通过偏斜信息量化多模玻色磁场的非经典性
在其成立的早期，量子力学也被称为波浪力学，量子状态被称为波形[1]，这突显了材料运动的经典轨道现实的根本性，这种情况在现代量子光学上反转，在现代量子上，经典性与波动性质和非类粒子相关（量子性7 pontic）是与2相关的pontos iS pontos is classication s的相关性。对非经典性的追求导致量子光学的出现，许多理论上鉴定了光的非经典特性（玻璃体场），例如挤压，反式堆积，副统计统计数据，SchrödingerCat States等，这些量子已经经验丰富，并且已经经验丰富，并且已经进行了数量的量化。现在已广泛认识到，波斯环境状态的非经典性是量子力学的基本组成部分，也是量子实践中的重要资源，具有广泛的应用。已做出了明显的努力来检测和量化国家的非古老性，并引入了各种措施或量化器。第一个广泛使用的数量来表征光的非经典性，似乎是曼德尔的Q参数[11]，它使用光子数与泊松分布的偏差来指示非经典性。各种基于距离的
具有固定电荷的混合态的量子关联与经典关联的有效分离
纠缠是量子技术的关键资源，是令人兴奋的多体现象的根源。然而，当现实世界的量子系统与其环境相互作用时，量化其两部分之间的纠缠是一项挑战，因为后者将跨边界的经典关联与量子关联混合在一起。在这里，我们使用混合态的算子空间纠缠谱有效地量化了这种现实开放系统中的量子关联。如果系统具有固定电荷，我们表明谱值的子集编码了不同跨边界电荷配置之间的相干性。这些值的总和，我们称之为“配置相干性”，可用作跨边界相干性的量化器。至关重要的是，我们证明了对于纯度非增映射，例如具有 Hermitian 跳跃算子的 Lindblad 型演化，配置相干性是一种纠缠度量。此外，可以使用状态密度矩阵的张量网络表示有效地计算它。我们展示了在存在失相的情况下在链上移动的无自旋粒子的配置相干性。我们的方法可以量化广泛系统中的相干性和纠缠，并激发有效的纠缠检测。
量化系统的 DEVS 理论
本报告介绍了一种量化系统理论，该理论支持基于称为“量化”的过程的预测过滤，以减少状态更新传输。量化系统是具有输入和输出量化器的系统。量化仅在量子级交叉处生成状态更新，将发送方模型抽象为 DEVS（离散事件系统规范）表示。这提供了一种替代的、有效的方法来将连续模型嵌入分布式离散事件模拟中。量化系统理论研究了在何种条件下，DEVS 表示系统的耦合能够很好地表示原始组合。这对应于预测过滤的闭环研究，即发送方和接收方都在暴露彼此的抽象。先前对航位推算精度/性能权衡的分析假设开环分析延续到闭环情况。不幸的是，数值分析的经验表明，反馈相互作用的动态可能会导致产生的误差无限制地增长。量化系统理论提供了同态（无误差）量化预测过滤成为可能的条件。它展示了当条件被违反时如何产生错误，并提出了近似同态的适当概念。讨论了量化在消息流量减少中的应用。该理论已通过模拟得到证实
量子相关性和Fisher信息
本文研究了多个两级原子系统（TLS）与单个热场模式的相互作用以及非线性KERR培养基（NLKM）的相互作用的全球量子不和谐（GQD）和Quan Tum Fisher信息（QFI）的演变。结果表明，在维持NLKM参数常数χ的同时，对于两个固有的固有固有的Decher ENCE CASE，在保持NLKM参数常数χ时会导致较高的GQD和QFI值。随着χ上升，GQD值降低，但GQD的振荡速率增加。与某些χ值的无定性情况相比，固有破坏性的存在并不能显着降低GQD准静态值。同时，对于较高的χ值观察到了不同的趋势。AV ERAGE QFI值随着较高的χ值和较大的N子系统的振荡幅度降低而上升。与GQD不同，较高的χ值有助于在存在内在的退积的情况下维持平均QFI。对于移动TLS，更改χ不会改变GQD和QFI的振荡周期。在移动系统情况下，GQD值随着χ的增加而降低，而QFI则随χ值较高而改善。此外，系统内较高的平均热光子抑制GQD和QFI值，并减少两个量化器的振荡振幅。关键词：GQD，QFI，量子纠缠，多部分量子系统，
Q-PPG：可穿戴设备上基于节能 PPG 的心率监测
摘要 — 使用低成本光电容积描记法 (PPG) 传感器，越来越多地在腕戴式设备中执行心率 (HR) 监测。然而，由受试者手臂运动引起的运动伪影 (MA) 会影响基于 PPG 的心率跟踪的性能。这通常通过将 PPG 信号与惯性传感器的加速度测量相结合来解决。不幸的是，大多数此类标准方法都依赖于手动调整的参数，这会削弱它们的泛化能力及其对现场真实数据的适用性。相比之下，基于深度学习的方法尽管具有更好的泛化能力，但被认为过于复杂，无法部署在可穿戴设备上。在这项工作中，我们解决了这些限制，提出了一种设计空间探索方法来自动生成丰富的深度时间卷积网络 (TCN) 系列用于心率监测，所有这些网络都来自单个“种子”模型。我们的流程涉及两个神经架构搜索 (NAS) 工具和一个硬件友好的量化器的级联，它们的组合可以产生高度准确和极其轻量级的模型。在 PPG-Dalia 数据集上进行测试时，我们最准确的模型在平均绝对误差方面创下了新的最高水平。此外，我们将 TCN 部署在具有 STM32WB55 微控制器的嵌入式平台上，证明了它们适合实时执行。我们最准确的量化网络实现了 4.41 每分钟 (BPM) 的平均绝对误差 (MAE)，能耗为 47.65 mJ，内存占用为 412 kB。同时，在我们的流程生成的网络中获得 MAE < 8 BPM 的最小网络的内存占用为 1.9 kB，每次推理仅消耗 1.79 mJ。
一个新颖的鼠标家用笼子滤光度系统揭示性别
饮酒障碍（AUD）是一个重大的全球健康问题。尽管男性的发生率较高，但女性的AUD患病率和与酒精相关的负面结果正在上升。人类中的孤独感与饮酒的增加有关，传统的啮齿动物饮酒模型涉及单一住房，对研究社会富集提出了挑战。我们开发了Liq parti（带有多动物RFID跟踪集成的LICK实例量化器），这是一种开放式工具，可在集体式的环境中检查家居笼子连续连续的访问两瓶选择饮酒行为，研究性别和社会隔离对C57BL/6J小鼠中乙醇消耗的影响以及性别隔离对乙醇消耗的影响。liq parti，基于我们先前开发的单层Liq HD系统，可以使用基于电容的传感器和RFID技术准确跟踪饮酒行为。组成群的雌性小鼠比男性表现出更高的乙醇偏好，而男性则显示出与笼子变化相关的乙醇偏好的独特波动模式，这表明潜在的应力或新颖的反应。慢性乙醇摄入量明显改变了男性和雌性小鼠之间的回合微观结构，突出了性别和社会环境对饮酒行为的影响。liq HD系统的社会隔离在性别中放大了液体摄入量和乙醇偏好，并伴随着性别微观结构的性别和流体依赖性变化。然而，这些影响在重新定位后在很大程度上扭转了，表明这些行为对社会环境的可塑性。利用一种新型的集体房屋笼式莱克计设备，我们的发现说明了C57BL/6J小鼠自愿性饮酒行为中性别和住房条件的关键相互作用，从而促进了对AUD病因的潜在贡献的细微见解。
使用量子和随机验证者模拟证明系统的时间空间下限
7）≈1。802。如果可以在任意较大的常数C中显示相同的下限，则分离l̸= np将立即跟随。在以下内容中，我们使用ts [n c]来表示使用n c时间通过n o（1）空间算法确定的语言类。上述所有作品都建立在交替交易证明方法上[27]。这种方法结合了两个要素：通过“将量化器”（∃或∀）添加到交替算法中，从而降低算法的运行时间的加速规则，以及使用复杂性理论假设（例如，SAT∈TS[n C]）以“删除量子”和“稍微增加量子”的速度，并使用复杂的理论假设（例如，降低”规则。这两个规则都产生了复杂性类别的包含。我们的最终目标是通过按照不错的顺序应用这些规则并使用适当选择的参数来矛盾时间层次定理（例如，可以在n 99 time中证明n 100个时间计算）。一个人可能希望[25]的常数c可以任意大，并最终表明l̸= np。不幸的是，在[7]中，R。Williams和S. Buss表明，纯粹基于从该工作线的加速和减速规则的交换交易证明可以改善[25]的指数。尽管如此，希望交替交易的证明可能会产生比SAT更难的问题更强大的界限。例如，R。Williams[27]表明，对于C <2，σ2P -Complete问题σ2不在TS [N C]中。903。在本文中，我们在这个方向上取得了进一步的进步。特别是，我们专注于NTime [N]，Qcmatime [n]和Matime [N]的量子和随机类似物，对这两个类别获得了更强的下限。3我们认为，我们的下限qcmatime [n]（主定理2）特别有趣，因为它在不需要Oracles的情况下产生了量子复杂性类别和经典复杂性类别之间的非平凡分离。4 While there are several results [ 6 , 21 , 24 ] demonstrating the power of quantum computation against very restricted low-depth classical circuit models ( NC 0 , AC 0 , AC 0 [2]) which also imply strong oracle separation results, our result appears to be the first non-trivial lower bound for a quantum class against the much more general random-access machine model (with simultaneous time and space constraints).