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混合状态估计：将物理信息的神经网络与动态系统的自适应UKF整合
摘要：在本文中，我们通过将物理知识的神经网络（PINN）与自适应的无气味卡尔曼过滤器（UKF）相结合，提出了一种新型的动态系统估计方法。认识到传统状态估计方法的局限性，我们通过混合损失功能和蒙特卡洛辍学来完善Pinn结构，以增强不确定性估计。使用自适应噪声协方差机制增强了无味的卡尔曼滤波器，并将模型参数纳入状态矢量以提高适应性。我们通过将增强的PINN与UKF集成为无缝的状态预测管道，进一步验证了该混合动力框架，这表明准确性和鲁棒性有了显着提高。我们的实验结果表明，位置和速度跟踪的状态估计保真度明显增强，并通过贝叶斯推理和蒙特卡洛辍学的不确定性定量支持。我们进一步扩展了对双摆系统的模拟并进行了评估，并在四轮驱动器无人机上进行了状态估计。这种综合解决方案有望推进动态系统估计中的最新解决方案，从而在控制理论，机器学习和数值优化域中提供无与伦比的性能。
动态系统的最佳定价，用于拥挤网络中共享的自动驾驶汽车：理论属性
SAV系统的动态性质也很重要。例如，时间需求的浓度可能会给乘客带来较长的等待时间，并且系统管理员必须通过为乘客的费用充电或提供激励措施来为其提供措施，或者提供激励措施，以提高系统的性能（就像当前的乘车系统一样（Yang等人。，2020））。为了找到这种措施的最佳解决方案，需要对SAV系统进行动态分析。然而，据作者的知识而言，对此问题的数学可触犯分析非常有限。现有关于SAV系统动态操作管理的研究采用了复杂的方法，例如深厚的增强学习（Xie等人，2023），贝叶斯优化（Liu等人，2024），非平衡模型（Ramezani＆Valad-Khani，2023）。它们对于特定情况的最佳解决方案非常有用，但是它们可能不方便地发现一般的理论意义。
通过形式抽象的非高斯噪声的动态系统的强大控制
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声，并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是，在实践中，这些假设可能是不现实的，并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法，该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是，我们解决了计算一个控制器的问题，该控制器可在安全达到目标时提供概率保证，同时避免了状态空间的不安全区域。首先，我们将连续控制系统抽象为有限状态模型，该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献，我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具，以计算这些过渡概率的近似正确（PAC）。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程（IMDP）的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率，可抵抗过渡概率的不确定性，并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证，并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外，我们开发了一种量身定制的计算方案，该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性，即使IMDP具有数亿个过渡。
白质和识字：磁通中的动态系统
横断面研究将白质组织特性的差异与阅读技能联系起来。但是，过去的研究报告了结果，有时是矛盾的结果。一些研究表明，白质证券是对阅读技能的个人水平特征，而另一些研究则表明阅读技能和白质是个人的教育经验的函数。在本研究中，我们检验了两个假设：a）白质的扩散特性反映了稳定的大脑特征，这些特性与阅读能力的稳定个体差异或b）白质是一个动态系统，与随着时间的流逝有关。为了回答这些问题，我们检查了五年的纵向数据集中的白质与阅读之间的关系，以及一系列大规模的，单观，横断面数据集（n = 14,249个参与者）。我们发现，阅读技能的提高与白质的纵向变化相对应。但是，在横截面数据集中，我们没有发现以下假设：白质中的个体差异可以预测阅读技能。这些发现突出了白质和学习中动态过程之间的联系。
积极心理学的“新希望”：希望理论的动态系统重新概念化
在这篇关于希望理论核心原则的回顾中，我们研究了文献库的元理论、理论和方法论基础。我们的分析从广泛考察跨学科的希望理论研究前景，转向更深入地研究大学生的实证文献。这篇回顾强调了这一系列研究对增进我们对以希望为特征的蓬勃发展方面的理解的重大影响。然而，我们也证明了一些限制，这些限制可能会阻碍该领域下一波增长的推进。为了解决这些限制，我们主张采用跨学科方法来扩展元理论、理论和方法论视野，从而能够采用更具活力的系统方法来研究希望。借鉴积极心理学与系统思维的交集，我们描述了一种方法论方法，该方法能够通过分析年轻人的生活经历，更深入地研究希望出现的过程和互动。建议通过青年人自己的声音，将另一个关于我们青年人足智多谋的故事生动地呈现出来，使我们能够利用这一点来设计更有效的战略，以促进未来的希望。该研究议程提供了一个路线图，它将提供替代方法来解决希望研究领域的当前局限性，而且重要的是，它可以为推动更广泛地加速积极心理学领域的下一波研究和实践提供动力。
大脑是动态系统
由lai-sang Young the Human Brain，（）10 11神经元主要通过电动冲动。研究人员经常将大脑皮层建模为耦合动力学系统：与源构成的大型净作品，该节点包括代表印度神经元动力学的较小子系统。当然，神经科学不仅仅是这样的网络。神经元动力学是由分子和细胞内水平上复杂的生物化学过程驱动的，皮质相互作用的输出会影响认知和行为。但是，神经元的动态相互作用在大脑功能中起着不可或缺的作用，并且数学出色（尤其是动态系统）可以阐明这些相互作用的生物学上有意义的模型。在这里，我关注灵长类动物的视野[4]。猕猴的视觉皮层与人类非常相似。这个大脑区域富含数据，因为实验者可以轻松访问它，并且它与感觉输入的近距离接近，使研究人员能够将皮质反应直接与视觉刺激相关联。这些特征使原始视觉成为基于生物学的定量理论的理想起点。视觉皮层可作为进入大脑皮层其余部分的窗口；它还提供
动态系统中政府债券的最优展期...
4 Blanchard 和 Weil (2001) 在第三和第四个例子中使用了随机存储模型，因此产出与资本存量呈线性关系。在脚注 11 中，他们指出，这些模型可以扩展以纳入资本存量的凹度，方法是将产出指定为 Y t = K α t − δK t ，其中 δ 是随机变量，但他们没有计算出该模型的含义。Barro (2021) 使用了一个与我们的模型一样的随机折旧模型，但他指定 Y t = AK t ，因此，与 Blanchard 和 Weil 的简单随机存储规范一样，资本存量中没有凹度。
DNA折纸纳米技术用于构建人工动态系统
3。N. Dushkina，A。Lakhtakia，《仿生与生物启示》（国际光学和光子学会，2009年），第7401页，第7401页。 740106。
代理模型在动态系统数字孪生开发中的作用
数字孪生技术在航空航天、基础设施和汽车等各个工业领域具有广泛的应用前景、现实意义和潜力。然而，由于具体应用不明确，这项技术的采用速度较慢。本文使用离散阻尼动态系统探讨数字孪生的概念。由于数字孪生也有望利用数据和计算方法，因此在这种情况下使用代理模型是有充分理由的。在这种协同作用的推动下，我们探索了在数字孪生技术中使用代理模型的可能性。特别是，我们探索了在数字孪生技术中使用高斯过程 (GP) 模拟器。GP 具有处理噪声和稀疏数据的固有能力，因此，在数字孪生框架内使用它是有充分理由的。涉及刚度变化和质量变化的情况将单独和联合考虑，以及数据中不同程度的噪声和稀疏性。我们的数值模拟结果清楚地表明，GP 模拟器等替代模型有可能成为开发数字孪生的有效工具。分析了与数据质量和采样率相关的方面。总结了本文介绍的关键概念，并提出了未来迫切研究需求的想法。