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World File Search System联合分布
量子条件概率
此外，我们证明，当不存在合法的密度矩阵 ρ y 时，联合统计量 p ( x, y ) 是非经典的。这是因为一旦我们消除 p ( x, y ) 中的量子噪声，所获得的无噪声联合分布 P ( x, y ) 就会取负值。非经典是指无法用经典理论解释的属性。确切地说，揭示非经典特性的最有力和最标准的方式是通过缺乏互补可观测量的真正联合分布，就像量子光学中的 Glauber-Sudarshan P 分布的情况一样 [4]。通常，这以观察过程的形式出现，在经典物理学中会导致合法的联合概率分布，但在量子物理学中却无法提供它。这是我们将在本文中遵循的形式主义思想，已在参考文献 [14、15、16、17、18、19、20] 中提出并进行了广泛讨论。值得注意的是，我们的工作不是关于精确联合概率 P ( x, y ) 的定义或构造，而是关于通过实际方法获得噪声联合分布 p ( x, y ) 后的条件概率。精确联合分布 P ( x, y ) 只是作为非经典行为的证据。
ECE 6254：统计机器学习春季2024年教学大纲
在本课程中，我们将采用统计观点，这将需要熟悉概率（例如随机变量，期望，独立性，联合分布，条件分布，贝叶斯规则和多元正态分布）的基本概念（例如，随机变量，期望，独立性，联合分布，有条件分布和多元正态分布）。我们还将使用线性代数的语言来描述算法并进行任何分析，因此您应该熟悉诸如规范，内部产品，正交性，线性独立性，特征值/矢量，特征值分解等概念等概念。以及多变量演算的基础知识，例如部分衍生物，梯度和链条规则。如果您作为本科生（或最近）就这些主题开设了课程，那么随着学期的进行，您应该能够填补理解中的任何空白。最后，许多家庭作业和课程项目都需要使用Python。没有必要对Python的经验，但是我假设对科学编程的基础知识（例如，具有C，MATLAB或其他一些编程语言）。
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
CSE 473：人工智能
§ 分布 P ( X ) 给出每个可能值 x 的概率 § 联合分布 P ( X,Y ) 给出每个组合 x,y 的总概率 § 求和/边缘化：P ( X=x ) = å y P ( X=x,Y=y ) § 条件概率：P ( X | Y ) = P ( X,Y )/ P ( Y ) § 乘积规则：P ( X | Y ) P ( Y ) = P ( X,Y ) = P ( Y | X ) P ( X )
CBO 的新药开发模型
该图以对数刻度显示了进入 III 期的药物在采用 HR 3 类政策（红点）和不采用该政策（X 标记）的情况下预期收益和成本的估计联合分布。仅包括预期收益分布第 40 个百分位以上的药物；对于这些药物，该政策会导致预期收益下降（X 标记到红点）。灰线代表盈亏平衡点。线上方和左侧的模拟药物的预期收益大于预期成本，并将进入 III 期。
经典和量子互补性
互补性是最初在量子结构域中引起的基本思想。在标准范围内被制定为对两个可观察物的多种确定的不可能。尽管互补性通常被理解为一种纯粹的量子现象，但事实并非如此，并且在经典领域中也存在互补性[1-4]。这是最初被认为是量子起源的现象的另一个例子，但也可以在经典的光学元件中找到，因为Zeno ectect的情况，例如[5-12]。在这项工作中，我们证明了量子和经典光学的互补性完全平行性。为了定义，我们专注于路径互补互补性的最开创性示例：年轻的干涉。互补性将体现在尝试为这两个互补变量的联合分布中得出的。我们的起点是，只要观察值足够精确，就可以同时在量子域中同时观察到两个互补观测。在我们的情况下，通过通过不同的极化状态在每个光圈处标记光线来允许关节观察。然后，在跟踪包含路径信息的极化状态时观察到干扰。但是，即使观察结果不精确，它也可以提供有关所讨论的两个变量的完整而精确的信息，然后可以通过合适的数据反转程序提取这些变量。这个想法是，这种尝试的联合分布将在某种病理中表现出来。此反转过程将应用于对光圈处的光量和干扰模式的不精确，同时观察，以解决这些可观察到的无噪声关节分布的存在。我们发现的主要结果是，这将以与量子op- op-
上下文的价值：人与黑匣子评估者
机器学习算法现在能够执行先前由人类专家进行的评估（例如，医学诊断）。我们应该如何概念化人类评估和算法之间的差异，以及一个人何时偏爱另一个人？我们提出了一个框架，以检查两种评估形式之间的一个关键区别：机器学习算法是标准化的，修复了一组共同的协变量，以评估所有个人，而人类评估者则自定义了哪些协方差将获得每个人的协变量。我们的框架在具有高维数据的环境中定义和分析了这种自定义的优势（上下文的价值）。我们表明，除非代理对协变量的联合分布有精确的知识，否则其他协变量的好处通常超过上下文的价值。
使用未配对的图像到图像翻译网络纠正气候模型模拟
摘要：我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性，以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译（单元）神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据，该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构，但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术（QM）相结合，我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性，空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。