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算法游戏理论 - anthout1
1。游戏的家族和游戏的家族（相当于）以广泛形式（作为游戏树）给出的两人0-SUM游戏的家族。有两个球员，最小和最大。游戏树是深度为n和n = 2 N叶的完整二进制树。每个叶子都有一个值，即给出的最大值的收益，可以是+1（win）或-1（松散）。最小收益是最大收益的负数（当Max Los Min Wins获胜时）。游戏从树的根部开始。将树的层从根部的0到叶子的n。在偶数层上，Min选择一个移动（从当前节点通往下一层的边缘），在奇数层上，Max选择移动。n移动叶子后，每个玩家都会获得各自的回报，并且比赛结束了。
kuzbass药植物的植物化学组成
burdock（tomentosum磨坊，根），苜蓿（Medicago sativa l.，叶子和茎），普通肺部（肺部官方L.，叶子和茎），常见的Yarrow（achillea millefium l.根），Sweetvetch（Hedysarum neteclect Ledeb。，根）和牛parsnip（Heracleum sibiricum L.，花序，叶子和茎）。要提取类黄酮，我们以40％，55、60、70和75％的浓度使用乙醇。分光光度法用于确定总类黄酮，而高性能液相色谱法被用来研究提取物的定性和定量组成。在sibiricum叶片中发现了类黄酮的最高收益率（除70％以外的所有浓度下），其次是55％和70％乙醇的乙醇提取物，以及75％的乙醇乙醇提取物。因此，这些植物在药物中使用最大的潜力。高性能液相色谱显示
信息几何、Jordan 代数和共轭轨道构造
摘要。Jordan 代数自然出现在 (量子) 信息几何中，我们希望了解它们在该框架内的作用和结构。受 Kirillov 对余伴轨道辛结构的讨论的启发，我们在实 Jordan 代数的情况下提供了类似的构造。给定一个实数、有限维、形式上实数的 Jordan 代数 J ，我们利用由对偶 J ⋆ 上的 Jordan 积确定的广义分布在分布的叶子上诱导一个伪黎曼度量张量。特别是，这些叶子是李群的轨道，李群是 J 的结构群，与余伴轨道的情况类似。然而，这一次与李代数情况相反，我们证明 J ∗ 中并非所有点都位于正则 Jordan 分布的叶子上。当叶子节点包含在 J 上的正线性泛函锥中时，伪黎曼结构就变为黎曼结构，并且对于适当的 J 选择，它与有限样本空间上非正则化概率分布的 Fisher-Rao 度量相一致，或者与有限级量子系统的非正则化忠实量子态的 Bures-Helstrom 度量相一致，从而表明 Jordan 代数数学与经典和量子信息几何之间的直接联系。
keluak 植物 (Pangium edule Reinw) 作为 ...的潜力
Keluak 是一种多用途植物，其植物部分（种子和叶子）可作为草药。本叙述性评论旨在揭示 Keluak 植物作为抗氧化剂、抗菌剂来源的潜力及其在食品领域的应用。文献检索方法使用布尔技术，结合使用来自各种数据库发布的多种文献（包括国内和国际期刊）的多个关键词和 AND、OR、NOT 符号。在种子、叶子、keluak 果实中发现的各种潜在抗氧化剂化合物包括维生素 E、维生素 C、多酚、皂苷、类固醇、酚类、单宁、黄酮类化合物（槲皮素和儿茶素）、奎宁和 β-胡萝卜素。各种细菌的生长都可以被 keluak 的种子、叶子和果实中的提取物/材料抑制，这些细菌包括大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、蜡状芽孢杆菌、摩根氏菌、睾丸微杆菌、粗毛劳尔氏菌、鼠伤寒沙门氏菌、单核细胞增生李斯特菌、肠杆菌科和病毒 SARS CoV 2。keluak 植物的种子和叶子可以开发为商业剂型中的抗氧化剂和抗菌剂，例如可安全用于食品成分和加工食品中的天然食品防腐剂。
拟南芥的遗传结构响应天然非致病细菌物种，在田间条件下，全基因组关联映射
非致病细菌可以通过动员和供应养分，保护病原体并减轻非生物胁迫来实质性地促进植物健康。但是，全基因组关联研究的数量报告了对受益微生物群体各个成员的遗传结构的遗传结构。在这项研究中，我们在条件下建立了一项全基因组的关联研究，以估计162个拟南芥的162次植物变异水平和潜在的遗传结构，该拟南芥的加入来自法国西南部的54个自然种群，响应于法国西南部，响应于13种二种菌株的二种菌株，这些菌株与较丰富的非植物构图相同，构成了叶子的隔离，并构成了叶子的隔离，并构成了叶子的分离。 地区。使用高通量表型方法来评分与营养生长相关的特征，在这些物种和菌株
营养溶液pH的影响对静态水培系统中生长的乳酸乳酸盐的生长和质量
生菜是一种易于生长且营养丰富的多叶蔬菜。它使用静态水培系统生长良好，可节省空间并且易于维护。但是，了解pH对静态水培系统中生菜生长的影响是有限的。因此，进行了这项研究，以确定pH养分溶液对静态水培系统中生长的生长性能和饮食质量的影响。生菜在pH 5.2、6.2和7.2营养溶液中生长。每周收集其生长性能，包括植物高度，根长，叶子数，叶子面积，叶叶绿素含量，总干重和总水分含量。在移植后的第四周之前，分析了收获的生菜，以分析结实，可溶性固体浓度，可滴定酸度，pH和抗坏血酸含量。植物高度，根长，叶子数，叶子面积和生菜的总干重受到养分溶液pH和移植后几周之间相互作用的影响。移植后的第三周，在pH 6.2中生长的生菜比在pH 7.2和5.2营养溶液中分别高出11.12和18.67％。在移植后的第四周之前，pH 6.2中生长的生菜的牢固性明显高于pH 5.2和7.2营养溶液中生长的生菜的牢固性。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
