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World File Search System高阶矩
评估量子估计的数据后处理
摘要 — 量子传感器是最有前途的量子技术之一，可以达到参数估计的极限精度。为了实现这一点，需要完全控制和优化传感器硬件部分的构成，即探测状态的准备和要执行的测量的正确选择。然而，对于软件组件也必须仔细考虑：必须采用一种策略来找到所谓的最佳估计量。在这里，我们回顾了在无限和有限资源的情况下寻找最佳估计量的最常用方法。此外，我们尝试通过概率分布的高阶矩对估计量进行更完整的表征，表明大多数信息已经由标准界限传达。
![arXiv:2112.07987v1 [nucl-ex] 2021 年 12 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8b1432d7bde1b905f35717db8a58115df6fb5234.webp)
arXiv:2112.07987v1 [nucl-ex] 2021 年 12 月 15 日
摘要：NA61/SHINE 是 CERN SPS 的一个多用途固定目标设施。NA61/SHINE 强相互作用计划的主要目标是发现强相互作用物质的临界点以及研究解除约束的起始特性。为了实现这些目标，研究了在原子核-原子核、质子-质子和质子-原子核相互作用中，强子产生特性随碰撞能量和碰撞原子核大小的变化。本文介绍了强相互作用测量计划的 NA61/SHINE 结果。特别讨论了不同反应 p + p、Be + Be、Ar + Sc 和 Pb + Pb 对强子光谱、间歇性、多重性涨落的高阶矩和观察者引起的电磁效应的最新结果。
动荡经济中收入分配的演变：来自阿根廷的证据
本文研究了 1996 年至 2015 年阿根廷的收入不平等及动态。2001-2002 年危机之后，阿根廷经济从低通胀制度转变为高通胀制度，同时集体谈判和最低工资产生了影响。这种转变与收入差距的持续缩小以及收入分布高阶矩的周期性变动有关。为了阐明这一时期工资刚性的变化性质，我们开发了一种新方法来估算正常工资过程。随着阿根廷经济从低通胀转向高通胀，正常工资变化的月频率几乎翻了一番，而正常工资变化的分布从在零附近呈众数且偏度为正变为呈正众数且尾部更对称。
驱动中尺度导体中的粒子电流统计
我们提出了一种高度可扩展的方法来计算驱动导体中的电荷转移统计数据。该框架可应用于非零温度、强耦合到终端以及存在非周期性光物质相互作用的情况，远离平衡。该方法将所谓的介观引线形式与完整计数统计相结合。它产生了一个广义量子主方程，该方程决定了电流波动的动态和电荷交换概率分布函数的高阶矩。对于一般的时间相关二次汉密尔顿量，我们提供了闭式表达式，用于计算系统、储层或系统-储层相互作用参数的非微扰状态下的噪声。通过访问电流及其噪声的完整动态，该方法使我们能够计算非平衡配置中电荷转移随时间的变化。动态表明，在驱动系统中，平均噪声应在操作上谨慎定义所涵盖的时间段。
哺乳动物大脑中的分布式强化学习
分布式强化学习 (dRL) —— 学习预测的不仅是平均回报，还有回报的整个概率分布 —— 在广泛的基准机器学习任务中取得了令人印象深刻的表现。在脊椎动物中，基底神经节强烈编码平均值，长期以来被认为是实现 RL 的，但对于该回路中的神经元群是否、在何处以及如何编码有关奖励分布高阶矩的信息知之甚少。为了填补这一空白，我们使用 Neuropixels 探针来敏锐地记录执行经典条件反射任务的训练有素、缺水的小鼠的纹状体活动。在几个表征距离测量中，与相同奖励分布相关的气味彼此之间的编码相似度要高于与相同平均奖励但不同奖励方差相关的气味，这与 dRL 的预测一致，但不是传统 RL。光遗传学操作和计算建模表明，遗传上不同的神经元群编码了这些分布的左尾和右尾。总的来说，这些结果揭示了 dRL 与哺乳动物大脑之间显著的融合程度，并暗示了同一总体算法的进一步生物学专业化。
MCA：矩通道注意力网络
通道注意机制致力于重新校准通道权重以增强网络的表示能力。然而，主流方法通常仅依赖全局平均池化作为特征压缩器，这显著限制了模型的整体潜力。在本文中，我们研究了神经网络中特征图的统计矩。我们的研究结果强调了高阶矩在增强模型容量方面的关键作用。因此，我们引入了一种灵活而全面的机制，称为广泛矩聚合 (EMA)，以捕获全局空间上下文。基于该机制，我们提出了矩通道注意 (MCA) 框架，该框架通过我们的交叉矩卷积 (CMC) 模块有效地整合了多层基于矩的信息，同时最大限度地降低了额外的计算成本。CMC 模块通过逐通道卷积层捕获多阶矩信息以及跨通道特征。MCA 模块设计为轻量级，可轻松集成到各种神经网络架构中。在经典图像分类、目标检测和实例分割任务上的实验结果表明，我们提出的方法取得了最先进的结果，优于现有的通道注意方法。
![arXiv:2402.09335v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\370b090d6ca61fecd1617e834aca3bd7ef6da42f.webp)
arXiv:2402.09335v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日
酉 T 设计在量子信息中发挥着重要作用，在量子算法、基准测试、层析成像和通信等众多领域有着广泛的应用。到目前为止，为 n -qudit 系统构建酉 T 设计的最有效方法是通过随机局部量子电路，事实证明，使用 O ( T 5+ o (1) n 2 ) 量子门，该电路可以收敛到钻石范数中的近似 T 设计。在本文中，我们通过随机矩阵理论，使用 ˜ O ( T 2 n 2 ) 量子门，提供了一种新的 T 设计构造方法。我们的构造方法利用了两个关键思想。首先，本着中心极限定理的精神，我们用随机 Hermitian 矩阵的 iid 和来近似高斯酉系综 (GUE)。其次，我们证明仅两个指数 GUE 矩阵的乘积就已经近似为 Haar 随机。因此，通过汉密尔顿模拟，将两个指数和乘以相当简单的随机矩阵可得到一个酉 T 设计。我们证明的一个主要特点是量子查询复杂性中的多项式方法与随机矩阵理论中的大维（ N ）展开之间的新联系。具体而言，我们表明多项式方法可以指数地改善某些随机矩阵集合的高阶矩的界限，而无需复杂的 Weingarten 计算。在此过程中，我们定义并解决了单位圆上的一种新型矩问题，询问有限数量的等权重点（对应于酉矩阵的特征值）是否可以重现给定的一组矩。
过渡辐射跟踪器校准、超越标准模型的搜索和 ATLAS 中的多粒子相关性
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果显示，相对于标准模型的预期，没有超出。
过渡辐射跟踪器校准，超越...
本论文包含我对 LHC 上 ATLAS 实验中质子-质子碰撞物理研究工作的两个不同方面。第一部分侧重于理解和开发校准系统，以便在过渡辐射跟踪器中获得最佳带电粒子重建。本论文中解释的方法是 TRT 中当前使用的校准技术，它适用于 ATLAS 收集的所有数据。由于开发的方法，实现了探测器设计分辨率，甚至在 TRT 的中心区域得到了改进。在第二部分中，介绍了三种不同的分析。由于我对跟踪的兴趣以及 LHC 上可用的新能量范围，第一个分析是研究 900 GeV 和 7 TeV 的多粒子相关性。这项分析是使用 2010 年收集的第一批 ATLAS 数据进行的。研究了两个不同的方面：高阶矩和尝试测量 η 箱中的归一化阶乘矩。本论文中描述的另外两个数据分析侧重于发现超出标准模型的物理学。同号顶夸克和 b 型第四代夸克的搜索就是其中之一。对于这项分析，详细研究了使用错误电荷测量重建轻子的概率。开发了新的数据驱动方法，其中似然技术表现出色，并被 ATLAS 中的其他分析所采用。这项搜索表明数据与标准模型预期一致。最后的分析是寻找最终状态中有两个轻子且横向能量缺失较大的超对称性。详细描述了双玻色子的产生，这是本次分析的主要背景之一。最终测量结果与标准模型预期相比没有超出。