如何拿下英国G5招生官?SMC数学国际竞赛助你一臂之力!
2.Polynomial多项式3.Equation/Function/Graph方程与函数4.Inequality不等式计数与概率:1.RuleofSumandProduct加乘原理2.Permutation&Combination排列组合3.Inclusion-exclusionPrinciple容斥原理4.Logic逻辑分析几何:1.Triangle/Polygons三角形和多边形2.SimilarTriangle,...
站在范畴论视角看机器学习 | 「范畴论与机器学习」系列课程上线
CategoriesofDifferentiablePolynomialCircuitsforMachineLearning第5课:概率方法的范畴化课程简介:本节中介绍依赖概率的机器学习方法(如贝叶斯算法等)的范畴化理论。给定的固定数据集下,大多数机器学习问题可以归结为优化问题。而有效解决机器学习问题需要对数据集的来源和限制进行推理。这种机器学习模型中的随机...
为什么物理诺奖颁给量子信息科学?
此外,众所周知,量子计算机可以加速对组合优化问题的解的穷举搜索,但在这种情况下,加速是二次的,这意味着求解的量子时间是经典时间的平方根量级[36,37]。5.什么是量子计算机?一种描述理想量子计算机的数学模型已被创立出来,即量子电路模型(quantumcircuitmodel),它包含如下五个基本要素[38]。(1)一个含有...
对数学家来说,最让人惊讶的数学新发现可能是什么?
P=NP问题是计算机科学领域的一个开放性问题,其含义是“是否存在一种有效的算法可以在多项式时间内解决所有NP问题?”。其中,P代表多项式时间(polynomial-time)算法问题的集合,而NP代表非确定性多项式时间(nondeterministicpolynomial-time)算法问题的集合。如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法,那么...
到底什么是量子计算
类似的问题包括NP(nondeterministicpolynomialtime)问题等。如果发生了计算错误而得到错误的结果,那么最简单的处理方法就是将计算再重复一次。只要重复的次数够多,总能得到正确的结果。假设一次计算需要的操作次数是N,单次操作的错误率是p,那么整个计算不出错的概率是(1-p)N。这个概率越低,平均来说我们需要重复的...
Martin Davis最新访谈:机器学习是一个收敛的过程,背后理论并不高深
我认为NP-complete问题肯定是难题(www.e993.com)2024年10月31日。我不认为有人可以为任何NP-Complete问题找到一个漂亮、可爱又快速的算法。不过,这并不意味着研究人员找不到多项式时间算法,只是这也许不是一个非常可行的算法。关于启发式的争论背后,总是有一个观点,即“多项式时间”(polynomial-time)与“可行”(feasible)是一回事。
John Preskill:量子信息物理学 | 第28届索尔维物理学会议报告
34.P.W.Shor,Polynomial-timealgorithmsforprimefactorizationanddiscretelogarithmsonaquantumcomputer,SIAMReview41,303(1999).35.A.Y.Kitaev,Quantummeasurementsandtheabelianstabilizerproblem,arXivpreprintquant-ph/9511026(1995)....
最新!CB推出AP预备微积分,2023年秋季正式上线!内含独家习题册
??Unit1:PolynomialandRationalFunctions多项式与有理函数??Unit2:ExponentialandLogarithmicFunctions指数与对数函数??Unit3:TrigonometircandPolarFunctions三角函数与极函数??Unit4:FunctionsInvolvingParameters,Vectors,andMatrices参数、向量与矩阵...
谷歌实现“量子优越性”,绝非量子计算研究的终点
刚才提到的“某个特定问题”,即经过精心设计,非常适合于量子计算设备发挥其计算潜力的问题。这类问题包括随机量子线路采样(RandomCircuitSampling)[1]、IQP线路(InstantaneousQuantumPolynomial)[2]、玻色采样(BosonSampling)[3],而谷歌量子AI团队所针对的问题是随机量子线路采样。
这七种回归分析技术,学了不后悔~
3.PolynomialRegression多项式回归对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示:y=a+b*x^2在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。重点:虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误,但这可能会导致过拟合。你需要经常画出...