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微电子和超大规模集成电路设计
CO4：识别同步设计中的问题并加以解决。讲座：使用 HDL 进行数字设计方法的介绍 - 设计流程 - 建模抽象级别、门级模型、RTL 模型、行为模型 - 仿真和综合 - ASIC/FPGA 建模 - 语言概念 - 数据类型和运算符 - 结构、数据流和行为模型 - 层次结构 - 组合和顺序电路描述 - 连续和程序分配 - 阻塞和非阻塞分配 - 任务和功能 - 接口 - 延迟建模 - 参数化可重用设计 - 系统任务 - 编译器指令 - 测试平台。数据路径和控制器 - 复杂状态机设计 - 建模 FSM - 状态编码 - 建模内存 - 基本流水线概念 - 流水线建模 - 时钟域交叉 - 算术函数建模 - 同步设计的障碍：时钟偏差、门控时钟、异步输入、同步器故障和亚稳态 - 同步器设计 - 同步高速数据传输 - 时序分析。综合简介 - 逻辑综合 - RTL 综合 - 高级综合、组合逻辑综合、优先级结构、带锁存器和触发器的时序逻辑 - 无意锁存器 - 状态机综合 - 寄存器和计数器 - 时钟 - 循环 - 代码优化 - 设计示例 - 可编程 LSI 技术 - PLA/PAL/PLD - CPLD 和 FPGA - Xilinx/Altera 系列 FPGA - 可编程片上系统 - Zynq SoC 设计概述。实践课程：HDL 模拟器简介、设计和测试平台代码、使用波形查看器进行回溯和调试 – 使用结构、数据流和行为模型对组合/时序逻辑电路进行建模 – 以不同风格对有限状态机进行建模 – FPGA 的综合和后端流程 – 在可重构设备上实现数字电路/系统 – 使用 ILA 进行调试 – 创建自定义 IP 并重复使用。
能源转型数学建模的十大挑战
为了限制全球变暖，世界致力于从使用化石燃料产生的能源向可再生能源过渡。这一过渡规模巨大，成本高昂。人们设计了各种各样的模型和分析工具来帮助规划和实施这一过渡。在本文中，我们使用“模型”一词来更广泛地涵盖分析方法。示例包括用于寻找良好补救措施的机器学习方法；能够找到市场均衡的计算工具；预测能源系统不稳定性的方法；或描述不确定情况下的政策选择，以便找到最佳解决方案。我们将概述我们需要解决的十个重大挑战，作为可以有利可图地开展新研究的指南。我们的经验让我们相信，在能源转型的许多领域，我们还没有正确的数学模型来捕捉能源转型的重要方面，也没有正确的方法来提供有用的分析。在确定这些挑战时，我们希望为该领域的研究提供方向。我们将注意力集中在能源转型中出现的分析挑战上，而不是考虑相关的技术挑战，例如碳捕获技术或电池设计。在评估转型模型时，我们高度重视它们的实用性。我们希望模型切合实际、易于理解和可信，以便决策者发现它们很有用。大型复杂模型并不总是满足这些标准。对真实数据的验证可以建立信任，但对于长期模型来说，这可能很困难，即使历史数据集可以进行回溯测试。理想情况下，模型应该产生新的见解。将一系列挑战收集到一份文件中是很有价值的。这样做可以为未来分析绿色能源转型的研究提供许多机会的有益总结。在提炼来自不同学科的许多研究人员的观点时，本文反映了对转型中最重要的分析挑战的共识。
2025年1月10日
2025年1月20日达拉斯·伯克持有人运输和空气质量美国环境保护局2000 Traverwood Drive Ann Arbor，密歇根州48105 Dicket ID编号EPA-HQ-OAR-2024-0411通过联邦erulemaking门户网站提交：www.regulations.gov re：拟议的规则制定。可再生燃料标准计划：2024年的部分豁免纤维素生物燃料量要求尊敬的伯克持有者先生：代表美国乙醇联盟（ACE）成员（ACE）的成员，我很高兴有机会评论拟议的规则制定通知的通知豁免权限。Ace是一个基层倡导组织，由各行各业的农村美国人提供支持，这些组织建立了一个创新的行业，该行业为不断增长的世界提供本土生物燃料和食物。我们的成员包括美国乙醇生物培训厂，生物燃料设施的投资者，为美国乙醇行业提供商品和服务的公司。我们强烈反对EPA追溯地援引普通豁免权，以减少EPA通过此规则制定设定的RF的先前确定的纤维素体积义务。以这种方式使用RFS的一般豁免权限破坏了RFS法规的核心市场驾驶目的。由于可能持续滥用普通豁免权限的可能性，并最终造成了可再生燃料生产商和消费者的严重市场不确定性，因此它还围绕未来数量义务的不确定性造成了不确定性。在2023年对EPA的“集合”规则的书面评论中，Ace不敢相信EPA具有追溯呼吁豁免当局以降低以前确定的混合水平的法律权力。我们强烈反对该机构使用合法可疑的追溯性豁免理论来减少2020卷，因为Covid-19的大流行对燃料的使用影响。行使追溯豁免信号向当事方义务，他们不需要遵守RFS混合要求，而可以等待EPA回溯和授予豁免，最终奖励不符合RFS要求的违规行为。
1简介
难题长期以来一直被认为是吸引人的精神挑战，这些挑战在整个历史上都吸引了个人。他们提供休闲和转移机会，并刺激认知技能，例如批判性思维和解决问题[3]。此外，由于与数学和计算理论的关键问题的紧密联系，在过去的二十年中，拼图的理论方面引起了科学界的重大兴趣，从而对其数学和计算方面进行了广泛的研究（参见[4-6]，请参阅[4-6]的广泛研究）。Furthermore, a variety of pencil-and-paper-based puzzles have been confirmed NP-complete, including but not limited to (in chronological order): Nonogram (1996) [7], Sudoku (2003) [8], Nurikabe (2004) [9], Heyawake (2007) [10], Hashiwokakero (2009) [11], Kurodoko (2012) [12], Shikaku and Ripple Effect（2013）[13]，Yosenabe（2014）[14]，Fillmat（2015）[15]，Dosun-Fuwari（2018）[16] [16]，Tatamibari（2020）[17] [17]，Kurotto和Juosan和Juosan（2020）[18] [2]。suguru难题的NP完整性意味着有一个多项式时间验证过程，用于检查任意配置是否是Suguru实例的解决方案。但是，解决Suguru拼图仍然是指数的任务，因为对于任何NP完整问题，都不存在已知的多项式时间算法。此外，用于解决Suguru难题的正式算法研究相对有限，因为它直到最近才证明NP完整。本文讨论了一种基本方法，即回溯方法，通过修剪优化增强。对基本算法方法（例如详尽的搜索和修剪和搜索）的研究（这些方法都采用了本文中使用的方法的类似方法）是在Yin-Yang [21]和Tatamibari等难题上进行的。更先进的技术也可用于求解NP完整的难题，例如SAT求解器[23,24]和深度学习方法[25]。这种方法证明了其解决任何Suguru拼图的能力，需要解决的解决方案在拼图大小和提示数方面增加了阶乘因素。此外，这个最终项目还探索了一种使用基于SAT的方法来解决Suguru难题的替代方法。除此之外，本文
税率套利实现长期收益以实现……
1 Constantinides 1983 使用期权理论框架量化税收管理投资中时机损失和收益实现的价值。Wilcox、Horvitz 和 diBartolomeo 2006 对税收管理投资进行了更近期、更全面的阐述。Geddes、Goldberg 和 Bianchi (2015) 说明了指数化损失收获投资组合作为定期产生资本收益的资产配置的一部分的价值。2 Jeffrey 和 Arnott 1993；Arnott、Berkin 和 Ye 2000；以及 Arnott、Berkin 和 Bouchey 2011 证明了税收管理对应税投资者股票投资组合的重要性。Berkin 和 Ye 2003 使用蒙特卡罗模拟量化最高进先出 (HIFO) 会计的收益，以及在股票特定风险相对较高、平均回报率较低和股息收益率较高的市场中损失收获的增量收益。 Berkin 和 Luck 2010 使用蒙特卡罗模拟来展示税收管理在扩展股票策略中的好处。Bergstresser 和 Pontiff 2013 使用实证数据记录了税收对投资组合价值、增长和规模的影响，并表明税收加剧了股票溢价之谜。Israel 和 Moskowitz 2012 探讨了税收管理对规模、价值、增长和动量的影响。Geddes 2011 和 Geddes 和 Tymoczko 2019 使用蒙特卡罗模拟来展示单独管理账户中的损失收割相对于持有交易所交易基金 (ETF) 的税后收益。Sialm 和 Sosner 2018 量化了税收管理的 130-30 和多空市场中性策略的税后回报。 Santodomingo、Nemtchinov 和 Li (2016) 和 Goldberg、Hand 和 Cai (2019a) 使用历史回溯测试研究了流行因子倾向的税后回报和风险状况。Goldberg、Hand 和 Cai (2019b) 描述了指数跟踪和无碳策略的类似概况。3 Constantinides (1984)；Dammon、Dunn 和 Spatt (1989)；以及 Stein、Vadlamudi 和 Bouchey (2008) 使用蒙特卡洛模拟来评估税率套利策略。
不确定性物理学中的开放过去
确定性解释毫无争议地是正确的（主要由于经典物理运动方程及其数学性质的经验成功），1 量子物理的出现引发了一场持久的争论，倾向于世界实际上是不确定的这一解决方案。近年来，我们提出，如果假设信息密度有限性原则（即有限体积的空间只能容纳有限量的信息），即使是经典物理学也应该被不确定地解释[2-6]。不确定性无疑赋予了时间方向根本性的作用，因为变化确实在发生：随着时间的流逝，从一系列相互排斥的潜在事件中，只能获得一个事件。然而，一旦一个事件已经实现，它就被认为是确定的，并且这种状态不会随着时间的推移而发生进一步的变化。在一个不确定的世界中，未来是开放的，而过去则会一直存在，正如 CF 冯·魏茨泽克 (CF von Weizsäcker) 所说的“过去是事实，未来是可能的”[ 7 ]。尽管如此，一些哲学文献作者（尤其是 Łukasiewicz [ 8 ] 和 Dummett [ 9 , 10 ]）暗示，坚持不确定性也会对过去产生影响。然而，即使在关于不确定性的众多辩论中，这一观点似乎也常常被忽视，即在不确定的世界中，过去也不能从根本上完全由现状决定。本文旨在重新提出这个问题：过去可以开放吗？，希望这将激发人们进一步尝试解决这个问题。应该立即注意到，虽然我们一般不能准确地预测未来——这为哲学辩论留下了空间，即是否将其解释为对潜在的决定论缺乏了解，还是解释为根本的不确定性——但我们似乎确实记得过去（也就是说，存在关于过去的信息，原则上可以肯定地记住）。因此，这就引出了一个后续问题：如果过去是开放的，为什么我们会在预测和回溯方面观察到如此的不对称？接下来，我们将进一步基于包含不确定性的信息有限性原理，提供一个玩具模型，旨在展示过去如何（再次）变得从根本上不确定，同时解释过去（在我们的记忆中似乎是确定的）和未来（一般无法完全预测）之间的直观不对称。
数字凝聚力 - ESPAS
简介 “数字鸿沟”是指“信息和通信技术（ICT）的不同获取和使用水平，更具体地说，是指基于互联网的数字服务的获取和使用方面的差距”。指示数字鸿沟的变量可以与地理位置（例如农村和城市地区）、性别、年龄、技能水平、公司规模和社会群体的脆弱性联系起来。鉴于数字化对于欧盟的短期、中期和长期未来至关重要，这些数字鸿沟可能会危及欧盟“数字十年”目标的实现，该目标已设定为 2030 年。因此，一个关键问题是如何在相关的长期发展背景下解决数字鸿沟问题，并着眼于人口变化、城市化或工作性质变化等全球趋势，直到 2040 年或 2050 年。在这里，预见并不专门指预测未来，而是为不同的未来情景做好准备。目前，俄罗斯入侵乌克兰后地缘政治环境迅速恶化，进一步加强了实现欧盟内部数字凝聚力的论点。只有在获取和使用最新技术方面没有差距的社会才能为其公民提供最新信息以及有需要的人的关键支持工具，例如通过数字平台提供的工具。因此，CoR 提议就数字化在实现欧盟凝聚力方面的未来作用展开公开辩论。这篇 ESPAS 创意论文重点探讨了未来几十年一系列参数的可能发展。扩大智能专业化战略（从 S3 到 S4）并制定完善的概念，将数字凝聚力添加到条约中现有的经济、社会和领土凝聚力概念中，这可能是有用的方法。在这方面，它超越了欧盟内部的情景，从多个维度考虑地缘战略和全球趋势。本文主要基于最近的 CoR 领土数字凝聚力前瞻性研究（以下简称“CoR 前瞻性研究”），研究了未来数字凝聚力的潜在演变，结合了前瞻性研究中使用的方法：水平扫描、大趋势分析、情景构建、展望和回溯。本文第 5 章简要介绍了研究中使用的方法。
生物战略 2020
• 2019年6月，作为“到2030年实现世界最先进的生物经济1社会”的综合政策方案，制定了生物战略2019。提出了市场领域设定、回溯、持续投入、生物技术与数字技术融合、建立国际枢纽、区域网络、招商引资等基本政策，以及4大社会愿景和9大市场领域。目前，决定每年更新这一生物战略宏伟蓝图。 • 自战略制定以来，许多行业组织和企业都参与了市场领域路线图等的讨论。政府在2019年度预算中投入了约62亿日元，推动了数据联动的示范和研究以及生物生产实体化等技术开发。世界各国都在稳步推进生物经济的推进。 • 另一方面，新型冠状病毒 2 在全球的流行对经济和社会活动产生了重大影响，包括经济急剧下滑以及供应链中断导致的供应受限。我们应该加快治疗药物和疫苗的开发，实现经济的迅速复苏。还需要通过创新将国家转变为强大的经济结构，并重新认识数据战略的重要性。 • 2019 年生物战略中指出的社会问题，例如对环境问题的日益关注、粮食供应难以保障、生活方式相关疾病的增加以及对药品的需求不断增加，仍然没有改变。此外，生物技术 3 在开发传染病疫苗、治疗药物等方面的应用，以及利用可再生生物资源（生物质）对于自我维持和能源和资源的分散化是必不可少的，变得越来越重要。 • 无论是从控制疫情的措施还是未来的经济复苏的角度来看，促进生物经济都变得越来越重要。为了在疫情结束后迅速恢复经济，有必要在实施与生物战略 2019 相符的基本措施的同时，灵活应对形势变化，并迅速推进生物战略。• 因此，在此制定的生物战略 2020（基本措施）总结了为控制当前疫情而立即采取的研发等措施，以及为了确保在疫情结束后迅速恢复经济，应根据生物战略 2019 立即采取的基本措施。• 根据这些形势变化，市场区域路线图和生物战略2020（确定市场区域政策）将于今年冬季前制定并实施。 • 生物战略2020的要点（基本措施）如下： （1）促进与应对COVID-19相关的研发等
选择您的策略 - MassMutual Ascend
策略可能有所不同。请与您的财务专家讨论可用性。在七年期限结束时，上限锁定策略将重新分配或合并到标准普尔 500 1 年期点对点指数策略中。本文中的值是使用 7 年期上限锁定策略的当前上限计算的，即使在第 8-10 年也是如此。7 年期上限锁定策略的当前上限低于标准普尔 500 1 年期点对点指数策略的当前上限。该策略的指数利率基于期限内的指数变化，这些变化不是基于日历年，而是从每月的 6 日和 20 日开始。上面提供的信息反映了截至所示日期 AssuranceSelect 7 Plus 的最新上限和参与率。我们在所示时间段内可能应用的实际上限和参与率可能会有所不同，并且可能会低得多。过去的表现并不能保证未来的结果。图表中显示的假设表现并不代表所示时间段内固定指数年金应计入的利息。标准普尔 500 ® 指数不包括指数中任何公司宣布的股息。如需更多信息，请访问 www.US. SPIndices.com 并搜索关键字 SPX。标准普尔 500 风险控制 10% 指数是指标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 美元价格回报指数。该指数的推出日期为 2013 年 4 月 4 日。如需更多信息，请访问 www.US.SPIndices.com 并搜索关键字 SPXAV10P。黄金股票在纽约证券交易所 Arca 上交易，股票代码为 GLD。SPDR ® 黄金股票 ETF 的推出日期为 2004 年 11 月。如需更多信息，请访问 www.spdrgoldshares.com。标普美国退休人员指数的推出日期为 2016 年 9 月 26 日。如需了解更多信息，请访问 US.SPindices.com 并搜索关键字 SPRETIRE。iShares 美国房地产 ETF 的推出日期为 2000 年 6 月 12 日。如需了解更多信息，请访问 iShares.com 并搜索股票代码 IYR。指数在推出日期之前的回报是经过回溯测试的。回溯测试的表现并非实际表现，而是假设的。回溯测试回报使用与指数正式推出时相同的方法计算。回溯测试表现受到固有限制，因为它反映了指数方法的应用和指数成分的选择。没有任何理论方法可以考虑到一般市场中的所有因素以及指数实际运行期间可能做出的决策的影响。 “标准普尔 500 指数”、“标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数”和“标准普尔美国退休人员支出指数”是标准普尔道琼斯指数有限责任公司或其附属公司（“SPDJI”）的产品，并已获得 MassMutual Ascend 人寿保险公司的许可使用。标准普尔®、标准普尔 500®、S&P 500 平均每日风险控制 10%™、SPDR ®、US 500、The 500、iBoxx ®、iTraxx ® 和 CDX ® 是 S&P Global, Inc. 或其附属公司（“S&P”）的商标；Dow Jones ® 是 Dow Jones Trademark Holdings LLC（“Dow Jones”）的注册商标；MassMutual Ascend Life Insurance Company 的产品不受 SPDJI、道琼斯、S&P 及其各自附属公司的赞助、认可、销售或推广，并且上述任何一方均未就投资此类产品的可取性发表任何声明，也不对 S&P 500 指数、S&P 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或 S&P 美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。 iShares ®、BLACKROCK ® 和相应徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 授权用于某些目的。贝莱德不赞助、认可、销售或推广 MassMutual Ascend 年金产品，购买 MassMutual Ascend 年金的人士不会获得 iShares US Real Estate ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。贝莱德不对任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众成员就购买年金的可取性作出任何明示或暗示的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不会购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。上述指数和商标已获得 Barclays、Bloomberg 和 MassMutual Ascend Life Insurance Company（统称“被许可方”）的许可，可用于与 FTIS Index 和使用 FTIS Index 的某些产品（统称“产品”）相关的某些目的。并且任何该等当事方均未就投资此类产品的可取性发表任何陈述，也不对标准普尔 500 指数、标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或标准普尔美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。iShares®、BLACKROCK® 和相应的徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 许可用于某些用途。MassMutual Ascend 年金产品并非由贝莱德赞助、认可、出售或推广，从 MassMutual Ascend 购买年金的人士不会获得 iShares 美国房地产 ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。对于 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众，贝莱德不作任何明示或暗示的关于购买年金的适当性的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您并不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。并且任何该等当事方均未就投资此类产品的可取性发表任何陈述，也不对标准普尔 500 指数、标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或标准普尔美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。iShares®、BLACKROCK® 和相应的徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 许可用于某些用途。MassMutual Ascend 年金产品并非由贝莱德赞助、认可、出售或推广，从 MassMutual Ascend 购买年金的人士不会获得 iShares 美国房地产 ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。对于 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众，贝莱德不作任何明示或暗示的关于购买年金的适当性的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您并不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。向任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众提供有关购买年金的可取性的信息，并且对于 iShares US Real Estate ETF 或与之相关的任何数据的任何错误、遗漏、中断或使用不承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由 Bloomberg Index Service Limited 及其附属公司（统称为“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称为“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。向任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众提供有关购买年金的可取性的信息，并且对于 iShares US Real Estate ETF 或与之相关的任何数据的任何错误、遗漏、中断或使用不承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由 Bloomberg Index Service Limited 及其附属公司（统称为“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称为“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。
数值优化
3行搜索方法30 3.1步长。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31沃尔夫条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33戈德斯坦条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36足够的减少和回溯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2线路搜索方法的收敛性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.3收敛速率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41最陡下降的收敛速率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42牛顿的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44个准Newton方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 3.4 Hessian修饰的牛顿方法。。。。。。。。。。。。。。。48特征值修改。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49添加一个身份的倍数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51修改的cholesky分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52修改对称的不合格分解。。。。。。。。。。。。。。。54 3.5步长选择算法。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6插值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57初始步长。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>59和wolfe条件的线搜索年龄。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>60个注释和参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>62个练习。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 63 div>62个练习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 div>