Публикации по теме 'quantum-physics'
А.И. пишет об «Эрвине Шрёдингере».
Эрвин Шредингер был великой личностью, и я удивлен, что он не был удостоен никакой Нобелевской премии. Он был номинирован на Нобелевскую премию в 1935 году, но не был удостоен Нобелевской премии за свою работу в области квантовой механики, потому что, хотя она была очень значительной, комитет по присуждению награды не счел ее особенно важной. Комитет по присуждению премии объяснил решение не присуждать ему премию тем, что во время присуждения новый, упрощенный свод правил, касающихся права..
Исследование Time-Crystalline, опубликованное в журнале Nature, наблюдает новую фазу материи в квантовом…
Кристалл времени, вызывающий большой интерес и спекуляции в физике и смежных областях науки, сравнивают с «вечным двигателем», поскольку он перемещается между состояниями вперед и назад, так что его круговое движение будет длиться вечно даже без какого-либо дополнительного источника энергии. или потребления.
Запутанность и ее роль в квантовых вычислениях
Запутанность — это фундаментальная концепция квантовой механики, которая с момента ее открытия в 1930-х годах привлекала как ученых, так и общественность. Это относится к явлению, при котором две или более квантовых частицы могут коррелировать таким образом, что их состояния неразрывно связаны, независимо от расстояния между ними. Эта корреляция сильнее любой классической корреляции и описывается математической концепцией, известной как квантовое состояние.
Как начать работу с квантовыми вычислениями
Привет друзья! Добро пожаловать в другую статью, в которой я пишу о квантовых вычислениях, о том, чем они отличаются от классических вычислений, о преимуществах квантовых компьютеров перед классическими компьютерами и о том, как моделировать эксперименты на квантовых компьютерах IBM. Давайте начнем.
В классических вычислениях мы используем двоичную систему счисления, в которой информация хранится в битах, которые представлены либо состояниями 0 (выключено) или 1 (включено) . Мы..
Коллективное обучение, вложенные мировоззрения: как мы можем научно проверить иерархическую модель?
Вложенная иерархическая модель предлагает объяснять некоторые явления с помощью иерархической модели обучения по аналогии с живыми структурами, которые могут быть вложены в другие живые структуры [1]. По сути, предполагается, что обучение в модели структурировано по слоям, которые взаимосвязаны. Внешняя реальность каждого слоя — это внутренняя модель, построенная его предшественником. Это напоминает русскую матрешку, каждая из которых вложена в другую, внося свой вклад в целое.
В..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..