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模块 1 概率讲座 1-6 主题 1.1 ...
在我们的日常生活中，我们会遇到许多无法预测其性质的过程。此类过程称为随机过程。获取有关随机过程的信息的唯一方法是进行实验。每次这样的实验都会产生无法预测的结果。事实上，即使在相同条件下重复实验，由于存在无法控制的因素，实验结果也可能因试验而异。但是，我们可以提前知道实验的每个结果将导致几种给定可能性中的一种。例如，在固定环境下投掷骰子时，结果（骰子上表面的点数）无法提前预测，并且每次试验都会有所不同。但是，我们事先知道结果必须是数字 1、2、...、6 中的一个。概率论涉及随机过程的建模和研究。统计学领域与概率论密切相关，它涉及从与随机过程相关的数据中得出推论。
实时系统的容错策略和概率保证
嵌入式系统的广泛部署对我们的社会产生了重大影响，因为它们在许多关键的实时应用中与我们的生活相互作用。通常，用于安全或任务关键型应用（例如航空航天、航空电子、汽车或核领域）的嵌入式系统在恶劣的环境中工作，在这些环境中，它们会频繁遭受瞬态故障，例如电源抖动、网络噪声和辐射。它们还容易受到设计和生产故障导致的错误的影响。因此，它们的设计目标是即使在发生错误的情况下也能保持及时性和功能正确性。容错对于实现可靠性起着至关重要的作用，而设计有效和高效的容错机制的基本要求是潜在故障及其表现的现实和适用模型。在这种情况下需要考虑的一个重要因素是故障和错误的随机性，如果在时序分析中通过假设严格的最坏情况发生场景来解决这些问题，可能会导致不准确的结果。同样重要的是，通过有效利用可用资源实现容错，解决嵌入式系统的功率、重量、空间和成本限制。本论文提出了一个框架，用于设计可预测的可靠嵌入式实时系统，同时解决及时性和可靠性问题。它提出了一系列容错策略，特别是针对嵌入式实时系统。通过考虑系统构建块的不同关键性级别，可以实现高效的资源利用。容错策略与所提出的概率可调度性分析技术相辅相成，这些技术基于全面的随机故障和错误模型。
巴比伦镇规划与发展部 200 East Sunrise Highway Lindenhurst, NY 11757-2598 电话 (631) 957-3102 传真 (631) 957-425
巴比伦镇规划和发展部 200 East Sunrise Highway Lindenhurst, NY 11757-2598 电话 (631) 957-3102 传真 (631) 957-4254 烟雾探测器要求 对于租赁许可证： • 每个卧室都需要配备电池供电的烟雾探测器。 • 通往卧室的任何走廊都需要配备电池供电的烟雾探测器。 • 住宅的每一层都需要一个电池供电的烟雾探测器，包括地下室/地窖和阁楼。 对于附属公寓许可证： • 每个卧室都需要配备电池供电的烟雾探测器。 • 通往卧室的任何走廊都需要配备电气硬接线烟雾探测器。 • 住宅的每一层都需要一个电池供电的烟雾探测器，包括地下室/地窖和阁楼。对于所有新建筑：• 所有烟雾探测器必须采用电气硬接线并配备备用电池。禁止使用电池供电的烟雾探测器。
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53
多智能体系统中的概率推理
前言 第 ix 页 1 简介 1 1.1 智能代理 1 1.2 关于环境的推理 4 1.3 为什么要进行不确定推理？ 5 1.4 多智能体系统 7 1.5 合作式多智能体概率推理 11 1.6 应用领域 13 1.7 参考文献 14 2 贝叶斯网络 16 2.1 第 2 章指南 16 2.2 贝叶斯概率论基础 19 2.3 使用 JPD 进行信念更新 23 2.4 图 24 2.5 贝叶斯网络 27 2.6 本地计算和消息传递 30 2.7 通过多个网络传递消息 31 2.8 大规模消息传递的近似值 33 2.9 参考文献 35 2.10 练习 36 3 信念更新和聚类图 37 3.1 第 3 章指南 38 3.2 聚类图 40 3.3聚类图中的消息传递 43 3.4 与 λ − π 消息传递的关系 44 3.5 非退化循环中的消息传递 47 3.6 退化循环中的消息传递 53