摘要:I3E(爱尔兰环境,能源和经济)模型是一种跨越的,可计算的通用平衡(CGE)模型,重点是爱尔兰环境政策。然而,其建模的深度结合了生产部门与其他代理之间的经济相互作用,也促进了其在更广泛的宏观经济政策分析中的使用。在经济和社会研究所(ESRI)中,有几种宏观经济模型开发并应用于调查宏观经济政策问题。这些是爱马仕(用于建模经济系统的统一计量经济学研究),Cosmo(核心结构模型)和FIR-GEM(财政爱尔兰一般均衡模型)。与所有经济模型一样,这四个模型的基本机制和方法论都不同,并且每个模型都具有相关的优点和缺点。与这些现有模型相比,本文的重点是显示I3E模型的一致性。为此,我们比较了四种不同场景的结果,并且发现将这些冲击应用于I3E模型的结果很大程度上与其他三个模型的相应结果一致。此外,任何差异都可以通过不同的建模技术和/或假设来解释。因此,我们认为i3e模型是可靠的工具,可以用于环境政策分析,而整体上则更广泛的宏观经济政策分析。
人们普遍认为,脑科学中“计算机”一词的使用反映了一种隐喻。然而,目前对“计算机”一词的使用并没有单一的定义。事实上,根据“计算机”一词在计算机科学中的用法,计算机只是一些理论上可以计算任何可计算函数的物理机器。根据这个定义,大脑实际上是一台计算机;没有隐喻。但是,这与“计算机”一词在其他学科中的用法不同。根据计算机科学以外的定义,“计算机”是人造设备,它对输入进行顺序处理以产生输出。根据这个定义,大脑不是计算机,而且可以说,计算机只是大脑的一个弱隐喻。因此,我们认为反复出现的脑机隐喻之争实际上只是语义上的分歧,因为大脑要么是真正的计算机,要么显然根本不像计算机,这取决于个人的定义。我们建议,最好的解决方法就是停止争论,而是让研究人员明确他们在工作中使用的定义。在某些情况下,人们可以使用计算机科学中的定义,并简单地问,大脑是什么类型的计算机?在其他情况下,重要的是使用其他定义,并阐明我们的大脑与现代生活中我们周围的笔记本电脑、智能手机和服务器的根本区别。
摘要:推断数据中的算法结构对于发现因果生成模型至关重要。在本研究中,我们提出了一个使用电路模型的量子计算框架,用于估计算法信息指标。图灵机的规范计算模型在时间和空间资源上受到限制,以使目标指标在现实假设下可计算。自动机的通用先验分布作为量子叠加获得,进一步调节以估计指标。探索了特定情况,其中量子实现提供多项式优势,而不是相应的经典情况所需的详尽枚举。非结构化输出数据和图灵机的计算不可约性使得该算法无法使用启发式方法来近似。因此,探索程序输出关系的空间是使用无法反量化的 Grover 搜索来展示量子霸权最有希望的问题之一。为自复制程序和短字符串的算法复杂性开发了量子加速的实验用例。随着量子计算硬件迅速实现技术成熟,我们讨论了该框架将如何为元生物学、系统发育树分析、蛋白质-蛋白质相互作用映射和合成生物学中的各种基因组学应用带来显著优势。这是首次使用量子计算实现实验算法信息理论。我们在 Qiskit 量子编程平台上的实现是版权所有,可在 GitHub 上公开获取。
然后具有“近似曲线” .x t /将其收敛到t的固定点t!1。这是赖希(Reich)在1980年首次显示的[29],在这一结果十三年后,希尔伯特空间被Browder [3]和Halpern [11]独立证明了这一结果,在13年中,在任何L P空间中都不知道这种结果是不正确的。在最近的一篇论文[18]中,科伦巴赫和作者为上述结果提取了“ Metastabil的速率”,我们现在将详细说明这是我们的含义。该论文属于“证明挖掘”的研究计划,该计划旨在使用数学逻辑中的工具(解释性证明理论)分析主流数学的证明,以便提取可能立即明显的(有关更多详细信息,请参见[13]和最近的调查[15])。类似于上述收敛定理的此类附加内容自然是收敛速率,但是在这种情况下是反例(由于例如neumann [23])表明,即使在欧几里得空间中也无法存在可计算速率。在大多数情况下,在大多数情况下,在理论上的挖掘保证的理论结果 - “ Metatheorems”是可提取的,是上述的亚竞争速率 - 在Terence Tao [31,32]的意义上,该名称是由Jennifer Chayes建议的,这是詹妮弗·夏伊斯(Jennifer Chayes) - 这是n和div> n和div>
第一单元:人工智能问题:人工智能技术 – 成功标准 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 特征 – 问题特征。第二单元:启发式搜索技术:生成和测试 – 爬山法 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段最终分析。第三单元:知识表示问题:知识表示方法 – 框架问题 – 可计算函数和谓词 – 解析 – 程序性知识与陈述性知识。第四单元:机器人基础:机器人简介、分类、机器人历史、机器人的优缺点、机器人组件、机器人自由度、机器人关节和坐标、机器人工作空间、机器人范围、机器人语言。UNIT-V -:传感器:介绍机器人的内部和外部传感器、位置传感器、速度传感器、加速度传感器、声纳和红外传感器、触摸和触觉传感器。机器人的应用:机器人的应用、机器人的选择、机器人应用的经济因素和理由;安全要求。教科书 1.Elaine Rich 和 Kevin Knight,《人工智能》,Tata McGraw Hill,第二版。2.Craig J J,“机器人学、力学和控制导论”,Pearson Education,新德里,2004 年。参考书 1.Saeed B Niku,“机器人学导论”,Pearson Education,新德里,2003 年。2.George F Luger,“人工智能”,Pearson Edition 出版物,第 4 版
越来越多地需要使用观察数据的因果推断中的样本量和功率计算,但缺乏相关的工具。本文在因果推断的倾向评分分析中,为样本量和功率计算提供理论上有理由的分析公式。通过分析平均治疗效果的反概率加权估计器的方差(ATE),我们阐明了样本量计算的三个关键组成部分:倾向得分分布,潜在的结果分布及其相关性。我们设计了基于常见和可解释的摘要统计数据来识别这些组件的分析程序。我们阐明了治疗组之间协变量重叠在确定样本量的关键作用。特别是,我们建议将Bhattacharyya系数用作协变量重叠的量度,这与处理比例一起导致了独特的可识别且易于计算的倾向分数分布。所提出的方法适用于连续和二进制结果。我们表明,标准的两样本Z检验和方差通胀因子方法通常会导致有时不准确的样本量估计值,尤其是重叠率有限。我们还得出了治疗(ATT)和重叠人群(ATO)估计的平均治疗效果的公式。我们提供了模拟和真实的示例来说明所提出的方法。我们开发了一个关联的R软件包Pspower。这是Bo Liu和Xiaoxiao Zhou的联合作品。
摘要 由于缺乏持续的联邦政府领导来应对气候变化,许多美国州和城市都实施了自己的气候政策。2018 年,夏威夷州设定了一个目标,即到 2045 年每年吸收的温室气体 (GHG) 超过排放量。本研究建立了一个可计算一般均衡 (CGE) 模型,以了解夏威夷州的州级碳税如何有助于实现这一目标,以及它将如何改变五个不同收入群体的家庭福利。以现有联邦和州温室气体相关政策为基准,我们发现,如果夏威夷采用与 2021 年联邦规定的碳社会成本水平相同的碳税,夏威夷的累计排放量将在 2025 年至 2045 年期间再下降 10%。群体福利的变化在很大程度上取决于碳税收入是作为均等份额的红利支付给家庭还是用于增加国家支出。如果收入返还给家庭,则该税是累进税,惠及所有五个收入群体的普通家庭。这主要是因为游客在夏威夷度假期间缴纳碳税;他们的缴纳额约占所收收入的三分之一。我们的研究结果与旅游密集型地区、需求缺乏弹性的温室气体密集型出口部门的经济体以及岛屿经济体有关。
摘要:微电网是解决电网扩展技术不可行或成本过高地区的电气化问题的理想解决方案。近年来,各国政府实施了各种支持政策,鼓励部署可再生能源系统 (RES) 和微电网混合动力系统。设计和部署这些类型的设备时,一个基本方面是确定每个发电组件的最佳配置和规模。此外,微电网的最佳设计在很大程度上取决于技术参数、当地气象条件等因素。在此背景下,本文研究了不同政策措施对孤岛模式下微电网最佳配置的影响。采用可计算模型进行一系列敏感性分析,并评估资本和燃料补贴对各种系统平准化电力成本的影响。本研究采用的模型将微电网项目 20 年生命周期内的总生命周期成本 (TLCC) 降至最低。此外,由于气象条件是设计微电网时需要考虑的重要参数,因此进行了敏感性分析,以检查风速和太阳辐射对每个分布式发电单元容量的影响。我们的结果表明,资本补贴以及燃料价格变化对农村电气化微电网系统的最终设计有重大影响。
本文提供了对Combettes和Pesquet [4]引起的tseng型拆分算法的定量分析,用于同时解决原始问题以及双包容性问题,两者都使用非常通用的复合操作员进行配制,均使用非常普遍的复合操作员,涉及涉及单线性组合和平行式和平行的单位元素的混合物。具体而言,我们表明,如果所涉及的操作员的个别总和是统一的单调,那么对于由算法产生的序列的个体组件的强收敛来说,具有简单的同时收敛速度,该算法分别与原始和双重包容性问题相对应(仅在某些方面),仅在某些方面依赖(正常的),这是在某些方面的依赖(正常的)。关于启动参数,该方法中涉及的误差项和模量的融合率见证了操作员的均匀单调性(在[8]的意义上)(参见定理4.7)。没有任何均匀的单调性假设,算法会弱收敛(如[4]所示),但即使在有限的尺寸情况下,通常也没有可计算的收敛速率,因为人们可以使用Specker引起的可计算理论的结果来显示[15](另请参见[10,13]中的讨论)。在这种情况下,下一个最好的事情是构建有效的序列(x n)的效率所谓的亚愿速率,即在表达式1
本文在自由量子操作下建立了模拟量子通道的确切纠缠成本的单个字母公式,该量子量操作完全保留了部分转移的阳性(PPT)。首先,我们基于双方状态的κ键入的概念,引入了点对点量子通道的κ范围措施,并为其建立了几种基本特性,包括摊销崩溃,ppt superchannels下的单调性,ppt superchannels,addi-timitive timity,addi-timitive timitive timity,正常化,归一化,忠诚和非conconvexity。第二,我们介绍并解决了在平行和顺序设置中模拟量子通道的确切纠缠成本,并借助免费的PPT保护操作。尤其是我们确定在这两种情况下的纠缠成本均由相同的单个字母公式给出,κ键入量子通道。我们进一步表明,该成本等于发件人和接收器可以共享或生成的最大κ键。该公式可以通过半限定程序来计算,从而可以为一般量子通道提供有效的可计算解决方案。指出,顺序制度比平行制度更强大,当PPT超通道是免费的时,我们结果的另一个无表面含义是,这两个制度对于精确的量子通道模拟都具有相同的功率。对于几个基本的高斯量子通道,我们表明确切的纠缠成本由Holevo -Werner公式[Holevo and Werner,Phys提供。修订版A 63,032312(2001)],给出了这些通道的孔波妻子数量的操作含义。