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多体纠缠与量子误差识别...
如果任何 m 个量子比特的约化密度矩阵被最大程度地混合，则称纠缠态为 m -均匀。这与纯量子纠错码 (QECC) 密切相关，后者不仅可以纠正错误，还可以识别错误的具体性质和位置。在这里，我们展示了如何使用局域门或相互作用创建 m -均匀状态，并阐明了几种 QECC 应用。我们首先表明 D 维簇状态是 m -均匀的，其中 m = 2 D 。这种零相关长度簇状态对其 m = 2 D 均匀性没有有限大小校正，这对于无限和足够大但有限的晶格都是精确的。然而，在每个 D 维度中晶格扩展的某个有限值（我们将其限制）下，由于有限支撑算子缠绕在系统周围，均匀性会降低。我们还概述了如何使用准 D 维簇状态实现更大的 m 值。这为使用簇状态对量子计算机上的错误进行基准测试提供了可能性。我们在超导量子计算机上展示了这种能力，重点关注一维团簇状态，我们表明，它可以检测和识别 1 量子比特错误，区分 X、Y 和 Z 错误。
![arXiv:2303.15508v2 [quant-ph] 2023 年 8 月 31 日](/simg/e\ec442fa9a1af660378c544e8534d40fd44ab52c3.webp)
arXiv:2303.15508v2 [quant-ph] 2023 年 8 月 31 日
如果任何 m 个量子比特的约化密度矩阵被最大程度地混合，则称纠缠态为 m -均匀。这与纯量子纠错码 (QECC) 密切相关，后者不仅可以纠正错误，还可以识别错误的具体性质和位置。在这里，我们展示了如何使用局域门或相互作用创建 m -均匀状态，并阐明了几种 QECC 应用。我们首先表明 D 维簇状态是 m -均匀的，其中 m = 2 D 。这种零相关长度簇状态对其 m = 2 D 均匀性没有有限大小校正，这对于无限和足够大但有限的晶格都是精确的。然而，在每个 D 维度中晶格扩展的某个有限值（我们将其限制）下，由于有限支撑算子缠绕在系统周围，均匀性会降低。我们还概述了如何使用准 D 维簇状态实现更大的 m 值。这为使用簇状态对量子计算机上的错误进行基准测试提供了可能性。我们在超导量子计算机上展示了这种能力，重点关注一维团簇状态，我们表明，它可以检测和识别 1 量子比特错误，区分 X、Y 和 Z 错误。
稀疏的组过滤库表示模型
背景：在运动成像（MI）脑电图（EEG）记录以及在脑计算机界面（BCI）应用的MI分类中，常见的空间模式（CSP）已被广泛用于特征外观。BCI通常需要相对较长的脑电图数据来可靠的分类培训。更具体地，在使用一般空间模式进行特征提取之前，使用两个不同类别的训练词典来构造复合词典矩阵，并且在滤波器带中的测试样品的表示形式估计为字典矩阵中列的线性组合。新方法：减轻频率带之间的稀疏小样本（SS）问题。我们为BCI系统中的运动图像提出了一种新型的稀疏组过滤库模型（SGFB）。结果：我们通过基于对非零相关系数的类别表示残差来执行任务。此外，我们还在三个不同的时间窗口中使用约束过滤器频段执行关节稀疏优化，以在多任务学习框架中提取强大的CSP功能。为了验证我们的模型的有效性，我们对BCI竞争的公共EEG数据集进行了实验，以将其与其他竞争方法进行比较。与现有方法的比较：差异
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
再次介绍了Schr'odinger的“ Aperiodic Crystal”
Erwin Schr odinger著名地创造了有意的悖论术语“ Aperiodic Crystal”，以描述我们现在所知道的DNA，RNA和蛋白质生物学聚合物中各种单体单位的序列[1]。这些序列是遗传控制的，因此是“多态”的，但通常不会改变生物聚合物的热运动或通常的动力学，类似于“晶体”。在最近的时间，尤其是在蛋白质折叠研究的背景下，吸引了很多关注的想法，即这些序列与猝灭障碍的特定实现非常相似（请参阅评论中的参考文献列表[2]）。因此，具有淬火序列的杂聚物的问题绝不是新的，它一直在各种领域重新出现 - 而且我认为仍在等待更深入的见解。在这里，我想引起对这两篇完全无关的论文的关注 - 但是，这两个论文都在处理这个问题，尽管在非常不同的情况下。dino osmanovi´c在第一篇推荐论文中考虑了某些单体“活跃”的聚合物链的动力学，而另一些单体则是“被动”。这意味着，被动单体是由常规的热三角相关的兰格文噪声驱动的，而活性单体则受到随机非热力的影响，幅度与热能无关，可能与某些非零相关时间无关。该模型的主要动机是染色质 - 细胞中DNA的功能形式。出于在每个特定细胞中，染色质的某些部分（称为白染色质）涉及积极转录的基因，因此与能量消耗（ATP依赖）工作酶相互作用，例如RNA聚合酶，而染色质（称为异染色质）的其他部分是无源的。