基于离散时间正规鞅泛函的量子随机分析模型及其应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11461061
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    36.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0210.随机分析与随机过程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Discrete-time normal martingales play an important role in many theoretical and applied fields. And their functionals also have rich analytic and algebraic structures. The project aims to construct a type of infinitely dimensional models of quantum stochastic calculus based on functionals of discrete-time normal martingales, develop the corresponding theries and methods and apply them to quantum dynamical semigroups and quantum information theory. The project strongly involves many research branches in mathematics and physics. Its most striking feature lies in the following observations. We will be devoting ourselves to constructing models with a discrete background, which will be suitable for direct computation by computor and describing peoblems with a discrete background.
离散时间正规鞅是一类重要的鞅,离散时间正规鞅的泛函亦具有丰富的分析和代数结构。本项目旨在构建基于离散时间正规鞅泛函的无穷维量子随机分析模型,发展相应的理论与方法,并着重研究它们在量子动力系统半群理论和量子信息理论中的应用。本项目的研究内容涉及数学和物理的众多分支,综合程度高、相互交叉性强。其突出特色在于:我们所要构建的量子随机分析模型是一种具有离散背景的模型,因而适合于通过计算机直接进行相关计算,同时也适合于描述和解决离散形式的应用问题。

结项摘要

离散时间正规鞅是一类重要而广泛的随机过程,本项目研究了此类鞅的泛函及其在量子动力系统半群理论和量子信息理论中的应用,主要进展包括:构建了一类离散时间正规鞅的广义泛函框架,发展了相应的理论与方法;研究了离散时间正规鞅的广义泛函框架(特别是Bernoulli噪声广义泛函框架)在量子动力系统半群理论中的应用,直接构造出了一类基于量子Bernoulli噪声的量子Markov半群,分析了其动力学性质;研究了一类基于量子Bernoulli噪声的随机Schrodinger方程,证明了此类方程具有与计数算子相关的正则解,并且该解具有平均意义下的保守性;构造出了基于Bernoulli噪声广义泛函框架的一类狄氏型;研究了离散时间正规鞅的广义泛函框架(特别是Bernoulli噪声广义泛函框架)在量子信息理论中的应用,构造了基于量子Bernoulli噪声且具有无穷多个自由度的量子游荡和开放量子游荡模型,展示了其不同于一般量子游荡的特性;其他相关研究成果。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Dirichlet Forms Constructed from Annihilation Operators on Bernoulli Functionals
由伯努利泛函上的湮没算子构造的狄利克雷形式
  • DOI:
    10.1155/2017/8278161
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    Advances in Mathematical Physics
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Caishi Wang;Beiping Wang
  • 通讯作者:
    Beiping Wang
A characterization of operators on functionals of discrete-time normal martingales
离散时间正态鞅泛函算子的表征
  • DOI:
    10.1080/07362994.2016.1248779
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    STOCHASTIC ANALYSIS AND APPLICATIONS
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Caishi Wang;Jinshu Chen
  • 通讯作者:
    Jinshu Chen
Convergence Theorems for Generalized Functional Sequences of Discrete-Time Normal Martingales
离散时间正态鞅广义泛函序列的收敛定理
  • DOI:
    10.1155/2015/360679
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Journal of Function Spaces
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Caishi Wang;Jinshu Chen
  • 通讯作者:
    Jinshu Chen
条件PA序列的条件H-R 型不等式
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    兰州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯德成;李琴社;王英
  • 通讯作者:
    王英
基于cY函数的F-弱鞅和条件N-弱鞅的最大值不等式
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    西南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯德成;刘红蕊;牛彩莉
  • 通讯作者:
    牛彩莉

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其他文献

Quantum stochastic differential equa- tions in terms of generalized opera- tors
用广义算子表示的量子随机微分方程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Advances in Math.(China)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王才士;黄志远;王湘君
  • 通讯作者:
    王湘君
S(M)-空间中的Bochner-Wick 积分
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    山东大学学报( 理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石佳;王才士;张丽霞;张银
  • 通讯作者:
    张银
Guichardet空间无界算子的局部化
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Applied Mathematics and Physics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张继红;王才士;田丽娜
  • 通讯作者:
    田丽娜
A W-transform-based criterion for existence of bounded extensions of E-operators
基于 W 变换的 E 算子有界扩展存在性准则
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    J. Math. Anal. Appl
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王才士;黄志远;王湘君
  • 通讯作者:
    王湘君
白噪声分析中广义算子值函数的Bochner-Wick积分
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    应用概率统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩琦;王才士;成丹
  • 通讯作者:
    成丹

其他文献

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图随机Schrodinger算子的量子噪声方法
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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