左侧的括号中的术语等于零,作为波导中不受干扰的波方程的解决方案。然后取消双方的多个术语,集成并像以前一样引入有效的索引eff n和二阶敏感性eff d,最后进行复杂的共轭
摘要. 在本研究中,我们研究了随机环境中的定向聚合物 (DPRE) 的情况,此时随机游走的增量是重尾的,尾部指数等于零(P [ | X 1 | ≥ n ] 的衰减速度比 n 的任何幂都慢)。这种情况还没有在定向聚合物的背景下进行研究,并且与简单对称随机游动情况以及增量属于 α 稳定定律的吸引域的情况(其中 α ∈ (0, 2))存在关键区别。我们建立了对每个无序分布都不存在非常强的无序区域 - 即自由能在每个温度下都等于零。我们还证明了强无序区域(分配函数在低温下收敛到零)可能存在或不存在取决于随机游动的更精细性质:我们建立了从弱无序到强无序的相变的非匹配必要充分条件。特别是我们的结果意味着对于这种定向聚合物模型,非常强的无序并不等同于强无序,这为关于原始最近邻 DPRE 的长期猜想提供了新的见解。
右边的第一项肯定等于零,因为它是矢量与自身的叉积,但第二项对于一般运动不为零。然而,̈𝒓 只是行星的加速度,根据牛顿第二定律,它的方向与施加的(重力)力的方向一致,因此方向也沿着 𝒓 。因此,在这种情况下第二项也必须为零。因此,我们可以说 ̈𝑨= 0,所以 ̇𝑨 是一个常数。很明显,对于任何“向心力”,这都是正确的,力的方向沿着连接质心的线。
该提案描述了基于爱因斯坦De-Haas实验的布置。外部施加的磁场通过将微波功率频率降低到铁氧体芯周围的线圈,从而磁化了铁氧体芯。铁磁共振。核心在铁磁共振时达到负渗透性。由于负渗透性,铁氧体应对施加到铁氧体芯一端的DC电场引起的磁性。在某些情况下,负渗透性可能导致磁场的驱逐,导致B等于材料内部的B。这种诱发的现象与在超导体中观察到的Meissner效应有些类似。在负渗透性的情况下,负磁反应有效地将材料的内部屏蔽到外部磁场上。磁场的卷曲为零,导致移动电荷载体上等于零的净力。
统计学中一个非常重要的问题是两个随机变量之间的依赖程度,或者一个随机变量包含的关于另一个随机变量的信息量。互信息给出了这个问题的答案,但它肯定可以得到改进。互信息总是非负的,但它没有统一的上限。这使得仅基于互信息来解释两个随机变量的关联强度变得困难。这引出了一个问题:互信息必须有多大,才能认为两个随机变量相互依赖,甚至完全依赖?在本文中,我们将通过定义一个标准化的互信息 κ 来考虑这个问题的一个可能的解决方案,该 κ 具有严格介于零和一之间的优点。当且仅当两个随机变量独立时,这个 κ 才具有等于零的理想特性,当且仅当两个随机变量具有一一对应关系时,它才等于一。我们还将考虑 κ 的估计以及我们开发的估计量的渐近性质。
在我的论文中,我使用不同的机器学习技术来预测汇率的方向性变化。我首先分析了无抛补利率平价 (UIP) 及其无法预测汇率变化的情况。使用线性回归,我表明 UIP 方程中的 β 系数在短期和长期内都不等于零。这表明货币风险溢价对于理解汇率变化的重要性。然而,风险溢价和市场预期极难衡量。因此,随机游走是预测短期外汇汇率变化的最佳模型。这让我想问:我们能否使用最新的机器学习技术比随机游走模型更准确地预测外汇汇率?我探索了各种机器学习技术,包括主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和情绪分析,以预测一系列发达国家和发展中国家的汇率方向性变化。