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可集成和混沌量子系统中相关因子的时间波动
我们在无限量子量子系统的无限时间和时间订购的相关器的无限时间平均值周围的时间波动方面提供了界限。对于物理初始状态，我们的边界预测了时间波动随系统大小的函数的指数衰减。我们在数值上验证了混乱和相互作用的可集成自旋1 /2链的预测，该链满足了我们边界的假设。另一方面，我们从分析和数字上显示的是，对于XX模型，这是一个具有间隙脱合性的非互动系统，temporal波动衰减的多项式衰减具有多种多态的系统大小，用于运算符的系统大小，该操作员位于费米昂表示中，并且在非局部op-ertors的系统大小中呈指数下降。我们的结果表明，相关器的长期时间波动的衰减不能用作混乱的可靠度量或缺乏混乱的指标。
通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
经济增长对印度尼西亚技术发展、货币和利率及汇率波动的影响
摘要。技术发展对支付系统产生了影响，即电子货币在2018年和2019年发展非常迅速，2018年它占流通货币的50.3%，经济增长率增长了5.4%，尽管当年的利率为6%。这意味着一些印度尼西亚人已经开始对支付系统进行改变。金融领域的数字化变化，特别是随着社会和经济领域人们生活行为的新根本变化。金融技术的概念在基于可持续技术创新的数字金融基础设施的形成中非常有用，这些创新被认为对金融市场有效，包括对于中小型企业，本文重点关注影响经济增长的三个因素，即资本、劳动力和技术发展。本研究使用2004-2019季度的二次时间序列数据，使用多元回归（OLS/最小二乘法）并使用eviews 10应用程序进行处理。本研究旨在确定技术对经济增长的影响。研究结果表明:货币对经济增长具有显著的负向影响,利率和汇率对经济增长具有负向影响,技术对经济增长具有正向影响。
在非平衡量子多体系统中轻松访问能量波动
在这里，我们引入了一种强大的方法，可以在不平衡的量子演化中实验多体系统的能量弹性。更具体地说，我们展示了如何重建过渡概率P M | n在决定量子闪光的驱动方案的初始特征和最终特征状态之间。然后，我们使用矩阵来重构量子工作概率分布。也可以用来重建其他数量的统计数据，例如没有工作。在将多体系统应用于多体系统时，出于此目的的先前方法非常苛刻，因为它们涉及受控操作，就像[13，14]中提出的干涉方法一样。实际上，到目前为止，它们已在具有一体的NMR经验中使用（即两个级别）量子系统，例如参考文献。[15 - 18]或在非相互作用的两级原子系统合奏中实施的量子工作表中[19]。一项有效的方案，可以在一般的范围内超平衡多体系统中表达能量爆发，这仍然是一个挑战：这封信的目的是通过引入新的AP-PRACH来迈向这一目标。以前我们开发了受
深度学习算法预测加密货币波动价格：增加投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
波动和可控设备之间的功率平衡及存储大小优化的系统条件
摘要：随着分布式发电机 (DG) 的快速发展和可再生能源 (RES) 电力渗透水平的提高，在发电功率和需电功率存在不确定性和多变性 (即功率波动) 的情况下，任何电力系统的安全持续运行都是一个关键问题。引入可控发电机和电力存储设备对于缓解这一问题是必不可少的。为满足电力供需平衡要求，在功率平衡约束下进行潮流分配至关重要。然而，由于发电机和负载的物理功率限制约束、电力存储设备的容量限制和连接安排，很难实现功率平衡。本文提出了一种系统特性来描述发电机、负载、存储设备及其之间连接的关系。应满足所提出的特性系统以通过保持存储设备的 SOC 边界来保证给定潮流系统的安全运行。也就是说，要实现可行的电力流分配，需要考虑许多问题，例如必须如何确定发电机和负载的功率限制（即最大和最小功率水平）、存储设备的容量有多大以及必须考虑的连接的物理布置。本文还展示了一个优化问题，包括优化存储容量、使用可再生和不可再生能源发电机以及与电力需求相匹配。本文讨论了几种演示场景，以应用和验证我们提出的系统特性。
具有NV中心的驱动开放量子系统波动关系的实验测试
摘要驱动开放量子系统的量子闪光关系的实验性验证目前是一个挑战，由于概念性和手术性的难度是区分工作和热量。钻石中的氮呈（NV）中心最近被提议作为一个受控的测试床，以在没有工作的情况下在存在工程的耗散通道的情况下研究闪存关系（Hernánández-g´Omez et al 2020 Phys。修订版res。2 023327）。在这里，我们将这些研究扩展到在驱动的触觉场景中探索量子漏洞关系的有效性，在该场景中，由于热梯度和外部工作来源，旋转将能量与周围环境交换。在两种情况下，当旋转以有效的有效的有限纤维化储层交换能量时，当旋转交换能量在两种情况下，当频道的总作品在频道镜面时消失时，旋转交换能量的有效性 - 以至于将功率传递给NV中心，当时总的工作消失了。我们的结果代表了驱动开放量子系统中量子波动关系的第一个实验研究。
最大权重策略的波动界限及其在状态空间崩溃中的应用
降低分析复杂性的常用方法是流体近似，也称为流体模型。流体模型依赖于两个简化，从而可以用一组微分方程来描述（参见第 2.3 节）：（a）动态在连续时间（而不是离散时间）中演变；（b）到达过程被具有相同平均值的恒定流所取代。流体模型是处理离散时间网络的通用技术的基础：用流体解近似队列长度，然后分析流体模型。该方法已被证明在 MW 动力学研究中非常有用，并产生了关于稳定性（Dai 和 Prabhakar 2000 、Andrews 等人 2004 ）、SSC（Stolyar 2004 ；Dai 和 Lin 2005 ；Shah 和 Wischik 2006 、2012 ）和重尾到达下的延迟稳定性（Markakis 等人 2016 、2018 ）的结果。这些结果背后的一个关键因素是理解流体解近似原始队列长度过程的准确性；本文有助于理解这一点。
风险管理策略：在复杂的金融市场环境中应对波动 - 概念视角
增强抵御经济冲击的韧性是最重要的优势之一。金融机构在动态环境中运营，其特点是周期性的经济变化、意外危机和系统性风险。先进的风险管理工具，如机器学习 (ML) 算法和预测分析，使机构能够有效地预测和减轻这些冲击。通过分析历史和实时数据，这些工具提供了预警系统并支持动态压力测试，使机构能够在漏洞升级为危机之前识别它们 [27]。例如，在 COVID-19 大流行期间，采用先进风险框架的机构能够主动调整投资组合和管理流动性，在前所未有的市场混乱中减少损失并保留资本 [28]。
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。