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马尔可夫链不变分布的定量近似。一种新方法
在本文中，我们在可测量的状态空间（x，x）上处理一个Markov链，该链具有一个过渡内核P，允许一些小型s∈X，也就是说，对于任何x∈X，a∈X，对于p（x，a）≥ν（x，a）≥ν（x，a）1 s（x）1 s（x）。在这种情况下，我们提出了在（x，x）上的p- invariant概率度量π的建设性表征，使得π（1 s）>0。当存在这样的π时，仅根据ν，p和s的有限线性组合，在加权或标准的总变化规范中近似。接下来，使用标准漂移型条件，我们提供近似的几何/子几何收敛界限。这些界限是完全明确的，并且尽可能简单。收敛速率是准确的，在原子情况下它们是最佳的。请注意，还讨论了在[HL20B]中引入的有限级分配子不能进行近似P的收敛速率。这是一种近似π的新方法，因为它不是基于p对π的迭代的收敛性。因此，我们不需要任何疗效条件。此外，证明是直接的。他们在非原子案例中既不使用分裂链，也不使用续签理论，耦合方法，也不使用光谱理论。从某种意义上说，这种具有小型马尔可夫链的方法是独立的。
北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能
摘要：我们使用多个观测数据集和一个埃迪渗透的全球海洋模型来建造1950 - 2020年期间的北大西洋热预算（26 8 - 67 8 N）。在多年代时间尺度上，海洋热传输收敛控制北大西洋大多数地区的海洋热含量（OHC）趋势，对扩散过程几乎没有作用。在北大西洋亚北大西洋（45 8 - 67 8 N）中，热传输收敛是通过地质的术语来解释的，而年龄型的流质在亚热带中产生了显着的贡献（26 8-45 8 N）。在所有区域的地质贡献都由时间均值温度梯度的异常对流主导，尽管其他过程具有显着的贡献，尤其是在亚热带中。异常地质电流的时间尺度和空间分布与亚层循环中向西/西北传播的盆地尺度热rossby波的简单模型一致，并且在区域OHC中的多摄氏度变化通过定期逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐渐变来解释。全球海洋模型模拟表明，大西洋子午线倾覆循环中的多年龄变化与海洋热传输收敛同步，与传播的罗斯比波（Rossby Wave）的调节一致。
行星边界层和大气湍流。
经常但并非总是如此，趋势和对流项比右侧的两个术语小得多，并且在ABL中，动量通量收敛，Coriolis力量和压力梯度力之间的三向力平衡近似，使得平均风在压力梯度下具有均匀风。跨壳流动角A是实际的表面风与地球风向之间的角度。如果可以准确地测量实际和地质速度的平均曲线，则可以将动量通量收敛计算为上述方程中的残差，并垂直整合以推断动量通量。该技术通常在本世纪初应用，在快速响应之前，完善了湍流速度成分的高数据速率测量值。这不是很准确，因为U或U G中的小测量误差会导致动量通量中的相对误差。
现代人工智能与社会人文主义的矛盾
摘要 目的——本文旨在提出一种有效的人工智能（AI）方法，解决由非形式化表征组成的社会人文现实问题。新任务是描述人工智能和人类在混合系统框架中的融合过程。 设计/方法/方法——社会人文动态与人工智能的传统特征相矛盾。建议的方法将形式化和非形式化部分作为一个整体。全息和特殊收敛方法相结合，以确保集体决策的目的性和可持续性。拓扑空间、控制热力学和非形式化（考虑量子和相对论）语义上的逆问题求解包括现实特征形式的观察者。 发现——集体决策不能仅通过形式化手段来表示。因此，本文提出了混合现实方程（HyR），它集成了形式化和非形式化部分，传达和融合了全息方法、热力学理论、认知建模和逆问题求解。特殊的收敛方法使该方程的解具有目的性和可持续性。研究局限性/含义——就目前最先进的技术而言，所建议的方法影响深远；在认知语义学的创建中，预计存在中期局限性。 实际意义——社会人道主义事件涵盖与个人和集体人类行为和决策有关的所有现象。本文将对深度网络化的专家、人群、救援队、研究人员、专业社区、社会和环境产生影响。 原创性/价值——先进人工智能实现有目的和可持续的社会人道主义主题的新可能性。集体决策过程中特殊的收敛信息结构为实现目标创造了必要条件。 关键词 人工智能、收敛方法、全息方法、混合现实、特征形式、三阶控制论、集体行为、建构主义、自主代理、反身主动环境、具身智能、认知语义学 论文类型 概念论文
增生操作员的定量标准化
然后具有“近似曲线” .x t /将其收敛到t的固定点t！1。这是赖希（Reich）在1980年首次显示的[29]，在这一结果十三年后，希尔伯特空间被Browder [3]和Halpern [11]独立证明了这一结果，在13年中，在任何L P空间中都不知道这种结果是不正确的。在最近的一篇论文[18]中，科伦巴赫和作者为上述结果提取了“ Metastabil的速率”，我们现在将详细说明这是我们的含义。该论文属于“证明挖掘”的研究计划，该计划旨在使用数学逻辑中的工具（解释性证明理论）分析主流数学的证明，以便提取可能立即明显的（有关更多详细信息，请参见[13]和最近的调查[15]）。类似于上述收敛定理的此类附加内容自然是收敛速率，但是在这种情况下是反例（由于例如neumann [23]）表明，即使在欧几里得空间中也无法存在可计算速率。在大多数情况下，在大多数情况下，在理论上的挖掘保证的理论结果 - “ Metatheorems”是可提取的，是上述的亚竞争速率 - 在Terence Tao [31，32]的意义上，该名称是由Jennifer Chayes建议的，这是詹妮弗·夏伊斯（Jennifer Chayes） - 这是n和div> n和div>
海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：区域气候模型（RCM）是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是，它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏，涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型（GCM）。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案，仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此，评估其转移性到不同时期，场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务，其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里，我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注，并在这里分别称为完美预后（PP）和模型输出统计量（MOS），遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外，我们还通过可解释的人工智能（XAI）的方法扩展了分析，以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现，两种方法都能够在不同的时期和场景（软传递性）中模仿RCM的某些气候特性，但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式，但MOS结果在某些情况下依赖于GCM，并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差，将仿真函数转移到其他GCM（硬传递性）时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
量子射线行进以重新设计光传输模拟
图1：左：使用我们的方法呈现的修改后的康奈尔盒，使用每个像素的32个路径（结构噪声是由于量子计算模拟的局限性引起的）。中心：错误收敛图。我们使用量子射线行进（蓝色）的量子光传输模拟比古典蒙特卡洛（MC）渲染（绿色）快地收敛。右：在每个弹跳分支分为两者之间如何在两者之间采样光传输路径的图。古典MC（顶部）将一次访问一个随机的光传输路径，需要几个样本（以不同的颜色显示），以忠实涵盖所有可能的轻型运输路径。由于量子计算的指数性质，我们的量子方法中的量子状态在一个量子估计中捕获了所有指数的光传输路径（底部）。