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具有更新数据的可计算一般均衡模型......
本文件介绍了澳大利亚经济多部门模型的理论、数据和参数。该模型属于可计算一般均衡 (CGE) 模型类；有关 CGE 模型的广泛概述，请参阅 Dixon 和 Jorgenson (2012) 以及 Francois 和 Reinert (1997)。该理论汇集了针对澳大利亚经济特定部门的特殊处理方法。这些方法包括能源产品、旅游业、公共部门账户和债务积累以及私营部门债务和信贷积累的处理方法。该模型的属性也与动态宏观经济模型的属性一致，即经济从稳定状态开始，沿着平衡增长路径移动到新的稳定状态，经历扰动。该模型的另一个新颖特点是使用最新数据，但也使用进口-国内替代和家庭需求领域的最新估计参数。此处描述的模型是动态的。也就是说，模型的理论是指模型变量在一段时间内或跨时间段如何相互关联。动态模拟政策变化的影响需要运行两次模型，以生成基线和项目模拟。基线可能是在没有相关政策冲击的情况下，经济将如何随时间演变的合理预测。因此，基线可能包含短期内对关键宏观经济变量的外部预测，并在长期内趋于平衡增长路径。或者，基线可能表示通过将平衡增长冲击应用于模型，从非平衡增长路径转向平衡增长路径。除了感兴趣的项目变量（例如税率、技术等）外，项目模拟中的所有外生变量都被赋予了它们在基线模拟中的值。基线和项目模拟中变量值的差异量化了将感兴趣的变量移离其基线值的影响，即由建模的项目冲击引起的变量与其基线值的偏差。该模型根据澳大利亚统计局 (2020) 发布的 2017-18 年投入产出 (IO) 表，区分了 117 个行业和商品（见表 7）。主要因素包括 117 种资本（每个行业一种）、8 种职业、业主-经营者劳动力（即自雇工人）、两种土地和自然资源。每个行业的代表性公司生产一种商品。每种商品分为出口市场品种和国内销售品种。一些为国内市场使用而生产的商品进一步分为利润和非利润成分。商品的利润成分用于促进进口商品和国内商品在澳大利亚境内的流动和销售，以及出口商品到出口地点的运输费用。保证金商品包括以下
项目名称：利用量子信息洞察力增强原子磁力测量
项目详情：目前，全球范围内正在开发用于量子技术的原子平台，例如原子钟、量子重力仪和加速度计以及原子干涉仪。但测量通常非常耗时且成本高昂，而用于后处理时间序列的最先进的算法在数值上要求很高。尽管过去二十年一直专注于使用测量相位参数的量子干涉仪进行传感，但对于自然界基本理论中出现的大多数可观测量，例如磁场、凝聚态分数和化学势，尚不存在最佳估计理论。最近，安德斯教授的团队开发了全局量子测温法 [1]，这是一种用于温度估计的尺度尊重框架，也是相位估计之外的估计理论的第一个原型。这种现代温度估计策略充分利用了估计参数的对称性，并采用了贝叶斯推理技术。真正的优势在于它可以指导如何在实验测量中选择控制参数，以便在有限的资源下最大限度地获得信息增益。正如 [2] 中利用伯明翰大学进行的钾 (K) 实验的一组预先存在的数据所证明的那样，可以使用全局量子测温框架先验地优化释放-重新捕获冷原子实验的等待时间。最近，安德斯教授及其同事使用诺丁汉大学的冷原子平台将这种新的全局估计技术扩展到完全不同的量——原子数的测量，发现与以前的传感技术相比，精度提高了五倍 [3]。本理论项目将建立使用磁力仪和陀螺仪同时估计磁场和惯性旋转的最佳策略。这些策略将用于减少正在进行的原子实验中准确估计参数所需的数据数量，因为获取大量数据集的成本可能高得令人望而却步。学生的目标之一是推广最近开发的用于估计位置同构参数的框架 [4]。目标是找出可适用于量子技术中除相位之外的任何相关参数的最佳量子估计策略的方程。这将涉及变分法、群对称性和信息几何等分析技术。后续目标是调整理论框架，使其适用于正在进行的原子磁力仪实验 [5]。这还将涉及使用预测的量子估计策略分析原型量子磁力仪产生的时间轨迹。目标是确定此类策略是否能够实际降低磁场和惯性参数估计的不确定性。预计将与目前正在开发量子磁力仪的实验团队合作。[1] J. Rubio、J. Anders、LA Correa，PRL 127，190402 (2021) [2] J. Glatthard 等人，PRX Quantum 3，040330 (2022) [3] 通过自适应对称信息贝叶斯策略将冷原子实验的精度提高五倍，M. Overton 等人，arXiv:2410.10615 (2024)。[4] J. Rubio，Phys. Rev. A 110，
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析
什么是定量研究方法
量化研究的重点是使用统计技术量化数据，变量和关系，旨在建立模式，检验假设和做出预测。这种方法广泛应用于心理学，社会学，经济学，健康科学和教育等各个领域。它依赖于结构化数据收集方法，并采用统计分析来解释结果。定量研究依赖于结构化方法来收集和分析数值数据。这种类型的研究涉及使用调查，实验和观察等技术进行系统的数据收集和分析。调查是一种常见方法，用于收集大型样本量的意见或行为，从而使研究人员可以推断出较大的人群。但是，这种方法可以受到响应偏见和限制深度的限制。实验涉及在受控环境中操纵变量，以观察对其他变量的影响，这有助于建立因果关系。实验对变量提供了高度控制，但由于设置有限，它们可能缺乏外部有效性。观察性研究可以在不干预的情况下收集现实数据，通常提供比自我报告的响应更准确的信息。但是，它可能会受到观察者偏见的影响，并且在处理罕见或复杂的行为时很耗时。定量研究采用各种工具来收集数值数据，包括问卷，测试和数字跟踪工具，例如网站流量指标或生理监控设备。2。3。数据分析涉及统计技术，例如描述性统计，推论统计和相关分析，这些技术有助于解释数据中的关系或趋势。这些方法提供了数据的概述，包括均值，中位数，模式，标准偏差和范围。定量研究旨在收集易于分析统计学的结构化数据，使其成为大型样本量的经济高效且耗时的方法。然而，它的局限性包括调查的潜在响应偏见和限制深度，实验中的外部有效性有限以及观察者的观察者偏见。定量研究使用数值数据来分析模式并根据样本结果对人群进行预测。假设检验和回归分析等技术有助于识别具有统计学意义的趋势。这种方法对于比较群体之间的平均值很有用，例如评估教学方法或检查屏幕时间和学术表现之间的相关性。定量研究中的关键概念包括衡量中心趋势（平均值，中值），可变性（标准偏差）和关联（相关系数）的度量。目标是通过关注来自大型的随机样本的数值数据来最大程度地减少研究人员的偏见。但是，定量研究通常缺乏深度并具有刚性结构，因此容易响应或采样偏见。要进行有效的定量研究，必须定义明确的目标，正确选择的方法以及使用的适当统计工具。然后测量结果以分析效果。1。确保样本代表性对于结果的普遍性和可复制性至关重要。通过准确地解释发现并考虑局限性，研究人员可以得出有意义的结论，这些结论有助于科学知识并为数据驱动的决策提供信息。定量方法，例如调查和实验，在包括社会科学和医疗保健在内的各个领域都提供了宝贵的见解。严格的统计分析的使用使研究人员能够做出预测并确定模式，最终为政策和决策过程提供了信息。定量研究定义和方法解释了实验过程，涉及将参与者随机分配给不同的组，一个组接受治疗或干预，而另一种则没有。这是进行实验的分步指南：1。定义研究问题：您想了解什么？提出一个假设：您认为研究问题的答案是什么？设计实验：您将如何操纵变量并衡量结果？**内容分析**：一种分析书面，口头或视觉交流的系统方法。研究人员以各种媒体形式识别并分类特定内容，主题或模式。2。**二级数据分析**：分析其他人从政府报告，以前的研究或大型数据集等来源收集的数据。定量研究使用数字和统计数据来回答问题。它经常衡量态度，行为和观点。1。2。**调查和问卷**：用于从人类样本中收集数据的结构化工具。**实验和受控的观察结果**：在受控设置中进行测量变量并确定因果关系。3。**现有数据源（辅助数据）**：从数据库，档案或以前的研究中收集。1。**数据预处理和清洁**：识别和纠正错误，删除异常值以及确保数据一致性。2。**描述性统计**：使用中心趋势，可变性和形状等措施来汇总和描述数据。3。**推论统计**：通过测试假设，估计参数和做出预测来从样本中推断人口特性。常见推论统计技术包括：1。**假设检验**：评估变量之间关系的重要性或差异。2。**置信区间**：估计可能下降的人口参数的范围。3。**相关性和回归分析**：根据变量检查关系并预测结果。4。**方差分析（ANOVA）**：在多个组或条件之间进行比较均值。统计软件和工具可以有效地执行复杂的分析。流行的统计软件（例如SPSS，SAS和R）帮助研究人员进行各种定量研究。这些包括： *描述性研究：这种类型描述了人口的特征，趋势或行为。2。3。例如，它可能会分析学生在学校中的平均身高，选举中的选民投票或人们吃的普通食品。*相关研究：它检查了两个或多个变量之间的关系。例如，它可以调查收入如何影响幸福或压力会影响体重增加。*实验研究：这种类型通过操纵一个变量（独立）并衡量其对另一种（依赖）的影响来研究因果关系。*准实验研究：类似于实验研究，但由于实际或道德考虑而没有随机参与者的分配。研究人员控制影响结果的其他因素。*纵向研究：它在延长时间内研究了模式。例如，它可能会分析儿童的阅读技能如何发展，或者随着年龄的增长而变化。定量研究具有优势和缺点：优点：1。**客观性**：定量研究的目的是由于其依赖数量和统计方法而公正。**通用性**：它通常涉及大型样本量，增加了适用于更广泛人口的代表性数据的可能性。**可复制性**：使用标准化程序和测量工具增强了可复制性，使其他研究人员可以重复研究并测试发现的可靠性。4。**统计分析**：定量研究采用各种统计技术来进行数据分析，识别模式，关系和关联。5。缺点：1。2。3。**数值精度**：它产生的数值数据可以使用数学计算进行分析，从而可以明确的比较和定量解释。**缺乏上下文理解**：定量研究可能会通过专注于可测量的变量，忽略社会，文化和背景因素来限制复杂现象的探索。**对数字的过分依赖**：它可以优先考虑数值数据而不是定性见解，这可能会导致对主题的表面理解。**有限的应用程序**：由于实验室设置或受控实验的人为性质，结果可能不适用于现实情况。4。**高成本和时间要求**：进行定量研究可能是昂贵且耗时的，尤其是对于长期延长的纵向研究。通过了解这些优势和缺点，研究人员可以为其特定需求选择最合适的定量研究类型。虽然定量研究在识别连接方面表现出色，但通常没有发现这些关系背后的根本原因。它可能会回答诸如“什么”和“多少”之类的问题，但留下了“为什么”未回答。量化数据的过程可能会导致过度简化，对复杂性和细微差别掩盖，这对于对研究主题的深入了解至关重要。定量研究带有大量成本和时间承诺，需要大量资源，包括资金，专业知识以及广泛的数据收集和分析。这种结构化方法还限制了灵活性，使调整研究计划或在收集数据时探索新问题变得更加困难。行动中定量研究的示例包括： *市场研究，调查和问卷的数值数据为业务决策提供了信息 *健康研究，这些研究依赖于治疗效率和疾病普遍性的统计分析 *教育研究，用于研究影响学生绩效和学术成就的因素 *社交科学的绩效 *社交科学和公众的观点，并分析了'或comment'或分析行为 *，以调查了'或commition'或分析行为 * *经济研究，分析经济指标，趋势和模式，通过统计审查来审查财务习惯，使经济学家能够掌握潜在的模式，预测市场行为并制定数据驱动的政策。定性分析通过研究非数字方面的访谈，观察性研究和开放式问卷来深入研究主题，从而对所讨论的现象进行了全面的描述。另一方面，定量研究使用数值数据量化了各种因素之间的关系。它试图通过采用系统收集方法，标准化工具和精确的分析技术来提供普遍适用的见解。这种方法使研究人员能够验证假设，预测结果并为各个学科的决策提供信息。其定义特征包括： *编译数字信息 *采用统计分析技术 *测量和量化现象以识别模式 *研究变量之间的连接 *将发现的概括为广泛的人群 *进行更广泛的实验 *进行实验或进行大量样本大小的调查 *使用大型样本量 *利用统计方法的量化数据，并在统计数据中进行量化数据，并将统计的数据集中在数字方面，并将数字构成数字，并将数字构成数值，并将其置于数字上，并将其进行数字化，并将其汇总到数字上，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，并将其进行数字化，趋势。