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平衡类量子贝叶斯网络
摘要：认知心理学的经验结果表明，在高度不确定的情况下，许多人倾向于做出非理性决策。为了解决这个问题，人们提出了基于量子概率论的模型，例如类量子贝叶斯网络。然而，该模型在概率推理过程中利用贝叶斯归一化因子将量子干涉效应产生的可能性转换为概率值。这一操作的解释尚不清楚，导致强度波极度倾斜，使得预测这些非理性决策的任务具有挑战性。本文提出了平衡定律，这是一种基于平衡强度波概念的类量子贝叶斯网络中概率推理的新型数学形式。一般的想法是平衡量子干涉产生的强度波，使得它们在贝叶斯归一化过程中相互抵消。通过这种表示，我们还提出了最大不确定性定律，这是一种通过选择熵值最高的波的振幅来预测这些悖论的方法。实证结果表明，平衡定律与最大不确定性定律相结合能够准确预测认知心理学中不同实验中表现出的矛盾或非理性决策，即在囚徒困境博弈和两阶段赌博博弈中。
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
贝叶斯推理的计算技术
统计计算很大程度上由概率的加权总和或积分组成。贝叶斯推论和频繁统计之间的关键实际差异之一是，在将这些竞争性的方法解决相同问题的情况下出现了巨大不同类型的积分类型（Loredo 1992）。例如，考虑到某些观察到的数据d，估计某些模型的参数m；用θ共同表示参数。在贝叶斯和频繁的积分中出现的关键数量是假设模型为真的数据并假定要知道的参数的概率，p（d |θ，m）。被认为是数据的函数，这称为采样分布；作为参数的函数，它称为可能性函数，它将缩写为l（θ）。该方法之间的基本实际差异是，频繁计算需要在数据维度（样本空间）上进行此数量的积分，而贝叶斯计算需要在参数空间上进行积分。基于通过参数空间进行求和或集成在试图使用样品空间中计算的概率进行推断的概率的概率上的推断。在这里的简短空间中，对这些优势的重要讨论是不可能的。必须提及两个具有巨大实际实用性的积极优势。在贝叶斯推理中，可以直接消除滋扰参数，同时简单地通过在φ上整合（ψ，φ）的关节分布来解决它们的不确定性。首先，在绝大多数的实际应用中，参数空间可以分为两个部分θ=（ψ，φ），其中兴趣集中在ψ上，并且φ由对数据建模但不感兴趣的“滋扰”参数组成（例如，背景强度）。没有完全的SAT-
量子和经典贝叶斯代理
我们描述了一种基于量子理论的量子贝叶斯 (QBist) 方法对采用量子或经典力学的理性决策代理进行建模的通用方法。通过一个代理的属性可能影响另一个代理的方案这一附加要素，我们得到了一个灵活的框架来处理多个相互作用的量子和经典贝叶斯代理。我们在几种环境中进行了模拟以说明我们的构造：从外源接收信号的量子和经典代理、两个相互作用的经典代理、两个相互作用的量子代理以及经典和量子代理之间的相互作用。对多个相互作用的量子理论用户的一致处理可能使我们能够正确解释现有的多代理协议，并可能为量子算法设计等其他领域提供新方法。
自由电子激光器的贝叶斯优化
直线加速器相干光源 X 射线自由电子激光器是一种复杂的科学仪器，每天会多次更改配置，因此需要快速调整策略来减少连续实验的设置时间。为此，我们采用贝叶斯方法通过控制四极磁铁组来最大化 X 射线激光脉冲能量。高斯过程模型为机器响应提供了相对于控制参数的概率预测，从而在寻找全局最优时实现了探索和利用的平衡。我们表明，可以从存档的扫描中学习模型参数，并且可以从光束传输中提取设备之间的相关性。结果是一个样本高效的优化程序，结合了历史数据和加速器物理知识，大大优于现有的优化器。
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[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
实用的贝叶斯推断神经科学
由于复制越来越多的研究的复制，生物科学中的典型统计实践已被越来越受到质疑，其中许多研究被无效假设测试设计和P值解释的相对难度所困扰。贝叶斯推论代表了一种根本不同的假设检验方法，由于其易于解释和对先前假设的明确声明，因此获得了新的兴趣作为潜在的替代或对传统无效假设检验的补充。贝叶斯模型在数学上比等效频繁的方法更为复杂，这些方法历来将应用程序限制在简化的分析案例中。但是，随着计算能力的指数增加，概率分布采样工具的出现现在可以在任何数据分布下快速而强大的推断。在这里，我们介绍了在大鼠电生理和计算建模数据中使用贝叶斯推断在神经科学研究中使用贝叶斯推断的实用教程。我们首先是对贝叶斯规则和推理的直观讨论，然后使用来自各种神经科学研究的数据制定基于贝叶斯的回归和ANOVA模型。我们展示了贝叶斯推论如何导致对数据的易于解释分析，同时提供开源工具箱来促进贝叶斯工具的使用。