科学家揭示多时间量子过程中马尔可夫与非马尔可夫相关性的关系

首先,研究人员证明了对于给定过程每一步的马尔可夫性程度,可以得出一组非马尔可夫性的上界。这一发现立即揭示了任何过程的非马尔可夫性的非平凡最大值,并不与其马尔可夫性直接相关。最后,研究人员确定非马尔可夫性如何限制在给定过程中可能存在的总时间相关性的数量。这些结果表明,虽然任何多时间量子过程在具有给定数量的...

中国科大首次利用演化的特征谱观测非马尔可夫性

中国科学技术大学郭光灿院士领导的中科院量子信息重点实验室在开放量子系统的实验研究中取得重要进展,该实验室李传锋、唐建顺等人首次实验实现动力学演化过程的特征谱测量,并用来探测演化的非马尔科夫性。该研究成果2月8日发表在国际权威期刊《物理评论快报》上。开放量子系统不可避免地与环境相互作用,一般情况下系统的信息...

一文看懂LLM推理,UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法

汪军教授表示,可以将该推理过程定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。MDP能为建模推理提供一个灵活的框架。它允许模型自回归地生成迈向最终答案的顺序推理步骤,同时还通过在每个步骤采样多条路径来实现树结构以获得备选推理轨迹。通过结合顺序推理和分支推理这两种方法,该模型可以探索各种解决方案,从而创建一个多功能且全面...

人机协同中的贝叶斯和马尔可夫

人机协同中的马尔可夫链是指在人与机器之间协同工作过程中,可能涉及到的状态转移概率模型。马尔可夫链是一种数学模型,描述了在给定当前状态下,未来状态的概率分布只依赖于当前状态,而与过去状态无关的随机过程。在人机协同工作中,马尔可夫链可以用于描述人和机器在不同状态之间的转移概率,从而帮助理解二者之间的协同行...

深圳这所高校院长,斩获运筹学领域“诺贝尔奖”!

此工作开创性地建立了流体模型稳定性与一般状态空间马尔可夫过程(如排队网络过程)稳定性(正常返)之间的联系。他证明了在非常普遍的条件下,确定性流体模型的稳定性意味着随机过程模型的稳定性。此后,戴教授的方法成为随机网络领域的核心,为他和其他学者后续取得的众多成果奠定了基础。

通用可解释世界模型|广义|动力学|贝叶斯|稀疏性|马尔可夫|神经...

我们可以向这些POMDPs中添加辅助潜在状态(即动量、加速度等的等效物),以考虑系统中记忆的影响,从而产生半马尔可夫POMDPs(www.e993.com)2024年11月25日。最后,我们可以将这些层次层次化地堆叠起来,以在潜在空间中表达多尺度半马尔可夫过程。总之,以这种方式扩展的层次离散POMDPs为离散状态上的代理-环境交互提供了一个非常通用的模型类。图1展示了离散...

从物理学角度阐述:为什么诺贝尔物理学奖颁给Hinton,没有错

马尔可夫意识到,许多实际问题中的随机变量并非独立,而是存在相互依赖关系。为了解决这种依赖性,他构建了一种新的随机过程模型,强调当前状态仅与前一个状态相关,而与更早的历史状态无关,这一特性被称为“无记忆性”或“马尔可夫性”(Kemeny&Snell,1976)。

重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...

事实上,细节平衡是比平稳性??强有??的概率密度存在条件,并且很容??构造具有??对称转移的平稳马尔可夫过程。在物??方面,最大化约束熵并??是真正的最大化熵,而是通过消散熵从系统中提取进一步的功的可能性。这种熵的差异是通过自由能精确测??的,自由能是密度exp{-V(x)}和真实p(x)之间的差异,...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

数据生成过程是一个未知的(因果)贝叶斯网络η,具有未知的潜在变量和因果关系。这是根本性的原因:贝叶斯网络是解释随机变量及其因果关系的一种自然数学形式[43]:所有数据生成过程都可以表示为贝叶斯网络(或更一般地,概率图形模型),当它们被这样表示时,其因果机制就变得清晰了。

用于生产源自中国传统药用植物的萜类化合物的酵母合成生物学

鉴于青蒿酸可以通过化学过程轻松转化为青蒿素,青蒿酸的生产成为了一个概念验证,证明了利用酵母作为微生物细胞工厂合成植物天然产物的可能性。经过工程改造的酵母菌株能够在短时间内(4-5天)生产青蒿酸。与种植青蒿需数月或数年相比,这些合成生物学策略显著节省了时间和劳动力(见图1)。