酉矩阵（unitary），即那些共轭转置等于其逆的矩阵。相比于实正交矩阵，酉矩阵是复数形式。如果U满足是复方矩阵，则下面几个命题是等价的： U是酉矩阵 U的共轭转置U*也是酉矩阵 U是可逆的且U^-1 = U* U的各行组成一个标准正交组 U的各列组成一个标准正交组 三量子位门被表示成为8维下的8×8酉矩阵。一般情况下可被写成： 这里j = 1即 |000>，….j = 9即|111>)。两个重要的三量子位门即 Toffoli门，非零元素包括 Uii = 1(i =…
例如对于1 + x^2 + x^5，我们找到1 + x^6 + x^9 + x^12 + x^15 = 0。
在上一节中，我们看到了对任意的线性码，都需要一个编码/生成矩阵G来确定这个码。对于单个错误纠正，奇偶校验矩阵H由G决定，并被使用在解码过程中。
线性码中一个特殊的类别是多项式码，对于纠正单个错误，其巨大优势是，确定编码/生成矩阵G的一个列就足够描述整个码。
香农的中心思想：离散信道通信能力为C，每秒的熵为H，如果H <= C就能保证这个信道的错误无限小。
【有计划得了解一下法国的Turbo中国的 polar和美国的LDTC】
该领域最早的成就之一是Schwartz和Sharir提出的算法，它可以解决任何“运动计划”问题，包括基本上所有的链接问题。 该技术是为该机制显式构造自由空间的表示形式，然后用该表示形式回答所有问题。 例如，重新配置决策问题简化为确定初始配置A是否与最终配置B在自由空间的相同连接组件中。示出了存在障碍物的2连杆臂的配置空间的示例 如图2.1所示。
To acquire a new skill, humans learn better and faster if a tutor, based on their current knowledge level, informs…
基于神经网络的机器学习技术正在广泛的领域中取得显著成果。 通常，模型的训练需要庞大的代表性数据集，这些数据集可能是众包的并包含敏感信息。 这些模型不应在这些数据集中公开私人信息。 为实现这一目标，我们开发了新的算法技术，用于学习和在差异隐私框架内对隐私成本进行精细分析。 我们的实现和实验表明，我们可以在不占用隐私的预算的情况下，以可管理的软件复杂性，训练效率和模型质量的可管理成本，以非凸目标训练深度神经网络。
原题链接，https://www.luogu.org/problem/UVA11419 原题只是每个方格0或1，我做成0到9，计算机算法思路是一样的，但对人来说难了不止几倍啊… 用人脑的话，我能想到最快的方法就是每次找数字和最大的一行或一列。 不过我从来没玩过英雄sam过，听说很好玩啊 html的700宽和540高似乎还是勉强刚好。下次试试600和400了。还有edge浏览器什么鬼，莫名其妙多出个滑条。chrome浏览器体验最佳
c++随机生成不难，但毕竟只是一串数字，还要自己的想象力才能把这些数据可视化。