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应用与计算数学部
本报告总结了美国国家标准与技术研究所 (NIST) 信息技术实验室应用与计算科学部最近的技术工作。第一部分（概述）概述了该部门的活动，包括去年技术成就的亮点。第二部分（特色）详细介绍了今年特别值得注意的八个项目。接下来的第三部分（项目摘要）简要概述了过去一年中所有活跃的技术项目。第四部分（活动数据）列出了部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2013 年 10 月至 2014 年 12 月。如需更多信息，请联系 Ronald F. Boisvert，邮寄地址 8910，NIST，马里兰州盖瑟斯堡 20899-8910，电话 301-975-3812，电子邮件 boisvert@nist.gov，或访问该部门的网站
应用和计算数学部
本报告总结了 NIST 信息技术实验室应用与计算科学部的技术工作。第一部分（概述）概述了该部门的活动，包括去年技术成就的亮点。第二部分（特点）详细介绍了今年特别值得注意的十个项目。接下来是第三部分（项目摘要），简要概述了过去一年中活跃的所有技术项目。第四部分（活动数据）列出了部门工作人员参与的出版物、技术讲座和其他专业活动。本文件涵盖的报告期为 2011 年 10 月至 2012 年 12 月。如需更多信息，请联系 Ronald F. Boisvert，邮寄地址：8910，NIST，Gaithersburg，MD 20899-8910，电话：301-975-3812，电子邮件：boisvert@nist.gov，或访问该部门的网站：http://www.nist.gov/itl/math/index.cfm。
关于明显策略的计算特性——......
接下来，我们为 SP 和 OSP 问题的复杂性建立上限。当选择规则不是策略证明时，可以通过为一个代理提供类型配置文件和可获利偏差来证明这一点。这种证明可以在多项式时间内进行检查，因此具有电路输入的 SP 决策问题属于共同 NP 。具有电路输入的 OSP 问题是否属于共同 NP ？也就是说，当给定选择规则不存在 OSP 机制时，是否总能快速证明不存在？我们通过利用先前开发的 O-dag 结构来证明这一点。我们发现，当且仅当其 O-dag 的某个非单例顶点没有子节点时，选择规则不存在 OSP 机制。因此，可以通过展示这样的顶点并证明它没有子节点来证明 OSP 问题不存在 -实例，这可以在多项式时间内完成。上述结果表明 SP 和 OSP 问题在电路输入下是共同 NP 完全的。也就是说，它们与共同 NP 中最难的问题一样难，但不会比它们更难。这意味着任何一个问题都可以在多项式时间内归结为另一个问题。总之，我们的结果表明，尽管考虑扩展形式会带来明显的障碍，但决定选择规则是否具有相应的 SP 机制或 OSP 机制同样复杂。有了表输入，人们可以在多项式时间内决定 OSP 问题并构建机制。有了电路输入，当所需的机制不存在时，总会有一个简短的断言证明。
计算和结构生物技术杂志
微生物细胞工厂允许生产化学物质，它是传统化石燃料依赖性生产的替代品。但是，发现生产途径基因的最佳表达对于发展有效生产菌株至关重要。与顺序实验不同，组合优化捕获了途径基因与生产之间的关系，尽管以进行多个实验为代价。分数阶乘设计，然后进行线性建模和统计分析减少了实验工作量，同时最大程度地提高了实验过程中获得的信息。尽管可以使用和分析这些设计的工具，但是缺少选择适当的阶乘设计的指南。在这项研究中，我们利用七代途径的动力学模型来模拟完整的阶乘菌株库的性能。我们将这种方法与决议V，IV，III和Plackett Burman（PB）设计进行了比较。此外，我们将这些设计的性能评估为旨在识别最佳生产菌株的随机森林算法的训练集。评估这些设计对噪声和缺少数据的鲁棒性，生物数据集固有的特征，我们发现虽然分辨率V设计捕获了完整阶乘数据中存在的大多数信息，但它们需要构建大量菌株。另一方面，第三和PB设计在识别最佳应变和错过相关信息方面缺乏。这些设计可以识别最佳菌株，并为随后的优化周期提供宝贵的指导。此外，考虑到使用七个基因的途径优于五个基因的途径所需的少量实验，线性模型的表现优于随机森林。因此，我们建议使用分辨率IV设计，然后在设计构建测试 - 核心（DBTL）循环中进行线性建模，以筛选多种因素。
单元2 | 2.2.2 |计算方法
这在零售业中特别有用，因为发现趋势可以显着提高销售和盈利能力。例如，通过数据挖掘信用卡销售和天数可以确定在特定日期和购买的东西上进入商店的哪些客户。可能会发现大多数人在进入超市时购买牛奶，因此将其放在商店的后面意味着客户必须乘坐其他产品来乘牛奶，并且更有可能购买其他产品。
机电一体化中的计算智能技术
责任/免责声明的限制，而出版商和作者在准备这项工作方面都尽了最大的努力，但他们对这项工作内容的准确性或完整性没有任何代表或保证，并特别否认所有保证，包括无限制地暗示对特定目的的暗示保证。销售代表，书面销售材料或此工作的促销报表不得创建或扩展保修。在这项工作中将组织，网站或产品作为引用和/或潜在信息来源的事实并不意味着出版商和作者认可组织，网站或产品可能提供或建议的信息或服务。这项工作的出售是为了了解出版商没有从事专业服务。此处包含的建议和策略可能不适合您的情况。您应该在适当的情况下咨询专家。出版商和作者都不应对任何利润损失或任何其他商业损失（包括但不限于特殊，附带，结果或其他损害）负责。此外，读者应意识到，这项工作中列出的网站可能已经改变或消失了这项工作的写作和阅读时。
统计推断的计算复杂性
本研讨会的主题是多种情况下统计推断任务的计算复杂性。这是一个相对较新且迅速发展的研究领域。数学统计和计算复杂性的领域已经存在很大程度上是彼此独立的：前者传统上研究了统计或信息限制，而后者主要集中于与恐怖分子（对抗性）造成的输入的组合问题，这些输入并不能准确地反映出数据问题的现实。直到最近十年，研究界才出现了致力于解决界面上的基本问题。我们简要介绍了为什么需要新观点。统计推断中的两个基本询问线长期以来一直是：（i）确定基本统计学（即信息理论）限制； （ii）找到有效的算法实现了这些限制。但是，对于许多结构化的推理问题，尚不清楚统计最佳性是否与有效的合并兼容。统计上最佳的估计器通常需要对可能的结构进行不可行的详尽搜索。相反，对于许多设置，我们知道的计算有效算法在统计学上是次优的，需要更高的信号强度或比理论上的信息更高的数据。这种现象既迷人又令人震惊。相反，实际上相关的基准是计算有效算法的基本统计限制。我们如何找到最佳的有效算法？表明，自数学统计开始以来所研究的这些问题的信噪比（或数据量）的信息理论限制并不是现代高维设置中实际上相关的基准。有效的算法无法达到统计限制时，据说问题具有统计计算差距。在许多观察到的情况下，差距可以很大，因此有效的算法需要的数据级数比理论上的信息要多。对统计计算差距的意识并不是什么新鲜事物，早期的工作表明了人工构建的学习问题中的差距[10，19，20]，而最近的工作着重于统计和计算效率之间的算法[21、20、20、8、9]。现在，数十个重要的高维统计估计问题被认为具有不同的计算和统计限制。这些问题（例如，稀疏的线性回归或稀疏相检索[24，7，11，17]）在实践中无处不在，并且在理论上进行了充分研究，但中央序列仍然存在：计算高效算法的基本数据限制是什么？在更基本的层面上，出于共同的原因而出现的这些统计计算差距是否存在？是否有希望建立一个广泛适用的理论，描述和解释统计计算权衡？
Azadirachta衍生的计算评估...
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心脏电生理学中的计算方法
心脏电生理学研究越来越依赖于计算方法来连接实验和临床观察以了解基本机制。这些方法处理实验数据，例如光学映射和身体表面电势映射，以及模拟生物物理过程，例如心脏内电源的行为以及与这些相关的电势场。来自实验和临床记录的信号处理有助于阐明各个领域的电生理特性，而计算建模则提供了理论上的理解。患者特异性模型越来越有助于解释观察结果并改善了个体的心脏电气行为近似。因此，计算方法的进步对于获得对心脏电生理学和心律不齐的新见解至关重要。在这里，我们回顾了有关“心脏电生理学计算方法”生理学研究主题上发表的论文，并分享了这种技术的潜在未来影响的观点（图1）。