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T大卒
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東京
T大卒
f2:=f(X2)
P(f1,f2|X1,X2) := N(0,K(X1,X2))
Kはカーネル関数
Y1 〜P(Y1|X1)
とする。
X1,X2,Y1が与えられ時に、X2における関数の値f1を求める問題の解法。
P(f1,f2|Y1,X1,X2)＝P(f1,f2,Y1|X1,X2)/P(Y1|X1,X2)
∝ P(f1,f2,Y1|X1,X2)
＝P(Y1|f1,f2,X1,X2)P(f1,f2|X1,X2)
＝P(Y1|f1)P(f1,f2|X1,X2)
ここで、Y1と、f1,f2に対するベイズの定理を用い、またY1はf1のみを通して決定されることを用いた。
よって、f1を積分消去すると、
P(f2|Y1,X1,X2)＝∮df1 P(Y1|f1)P(f1,f2|X1,X2)
1
133
T大卒
134T大卒
•状態が時間発展するのではなく各演算子がゲートにより時間発展すると考える(ハイゼンベルグ描像)。
•もし考えているスタビライザー演算子たちがが、ゲートによる時間発展で全く同じスタビライザー演算子たちになる場合、符号状態は保たれる。
•他の演算子たち(アンシラの演算子等)が、ゲートによる時間発展で変化してうまくシンドローム測定ができるように設計する。
•クリフォード演算子は、パウリ群からパウリ群への写像。
•ゲートがクリフォード演算子の場合はスタビライザー演算子はスタビライザー演算子のままである。したがって、XチェックZチェック行列上でゲートによる時間発展を追っていける。
1104T大卒
変数xにやってくるm(x)は、暗にx以外の変数について最大化されている。
逆に変数xから送る時、(間の関数も考慮して)xについて最大の値だけ送ってあげる。
そうすると間の関数が重要。xとその隣x1が同じほど高い値を、違うほど低い値をとるように設計る。
そうすれば結局、x1の候補値とxが同じ時だけ高い値(低いsa)、違う場合は低い値(高いsa)を設定し、そのなかの最大値(最小sa)をおくってあげればよいということになる。それを単純に集約したものがx1のある候補値に対する補正saになる。
83T大卒
111T大卒
1140T大卒
ハイデガーの言葉よ
116T大卒
関数をヒルベルト空間上の元として表す利点
f(x)＝x, g(x)＝x^2
とする。f(x)からg(x)を作るためには2乗という非線形操作を行う必要がある。
一方で、関数f,gを無限次元ヒルベルト空間上の元として考えてみよう。
つまり、
f:=(f(0.01),f(0.02),…)という感じで関数を無限次元ベクトルで表すことにする。
そうすると、ただのベクトルなので
g＝Hfという感じで、無限次元行列H(作用素)を使った線形操作でfからgを作ることができる。
こうやって非線形な操作を線形な操作に置き換えられることは、応用上色んなところで便利。
だから関数をヒルベルト空間の元として扱うんだね。
3203T大卒
90T大卒
x∈R^n
k(・,x):=φ(x)∈R^m
k(y,x):=
f:= Σαi k(xi,・)
f(x):＝＝Σαi k(xi,x)
485T大卒
186T大卒
196T大卒
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