peter H.沙尔。We are also thankful for comments from participants at several seminars (University of Salzburg, University of Würzburg, University of Oxford, University of Mannheim) and conferences (Villars Workshop on International Economics, PRONTO Workshop in Paris, DEGIT in Nottingham, EEA in Geneva, ETSG in Paris, Stoos Sinergia Workshop, TRISTAN workshop in Bayreuth).1参见Breinlich等人的最新作品。(2016),Felbermayr,Aichele和Heiland(2016)的跨大西洋贸易和投资伙伴关系(TTIP),或Fajgelbaum,Goldberg,Kennedy和Khandelwal(2019)的美国和中国之间的2018年美国贸易战。
摘要意识到大气辐射反馈取决于表面变暖和全球温度的基本模式,因此,随着时间的流逝的变化导致反馈定义和方法的扩散,以估计气候敏感性(ECS)。我们对比了辐射反馈的三种口味 - 平衡,有效和差异反馈 - 并讨论其物理解释和应用。我们表明,它们在任何给定时间的值都可能差异超过1 2 1 wmk,它们的隐含平衡或有效的气候灵敏度可能会有所不同。使用十个(准)平衡的气候模型,我们表明使用简单的回归方法使用差分反馈参数,可以在5%误差中估算5%误差的真实EC。我们认为,关于解释不同反馈定义的社区范围的协议将推动缩小气候敏感性估计的追求。
* 23 D. M. Jalota等。已经证明了在线性交换模型中,菲什市场平衡的现有结果,它是一个有限的尺寸商品空间,这是欧几里得的[15]。我们的证明与他们反映模型构建的差异(尤其是拓扑和归一化设置)有点不同。
∗ 作者联系方式:rodrigo.adao@chicagobooth.edu、costas.arkolakis@yale.edu、federico.esposito@tufts.edu。我们感谢 David Atkin、David Autor、Marta Bengoa、Gabriel Chodorow-Reich、Lorenzo Caliendo、Arnaud Costinot、Jonathan Dingel、Dave Donaldson、Farid Farrokhi、Gordon Hanson、Rich Hornbeck、Erik Hurst、Samuel Kortum、Andrew McCallum、Eduardo Morales、Steve Redding、Esteban Rossi-Hansberg、Jonathan Vogel、David Weinstein,以及许多研讨会和会议的众多参与者提供的有益建议和评论。我们还感谢 Ariel Boyarsky、Zijian He、Guangbin Hong、Jack Liang、Josh Morris-Levenson 和 Menglu Xu 提供的出色研究协助。 Rodrigo Ad˜ao 感谢 NSF(拨款 1559015)的资金支持。所有错误均由我们自己承担。本文的先前版本以“空间联系、全球冲击和当地劳动力市场:理论与证据”为标题发布。
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈,因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价,在风险优化中将其制定为随机条件值,以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此,本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能,LF 提高了 31.46%,最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
通过将惰性示踪粒子 (TP) 嵌入生长中的多细胞球体,可以测量癌细胞 (CC) 上的局部应力。为了使该技术有效,必须阐明 TP 动力学对 CC 的未知影响,以确保 TP 不会大幅改变 CC 上的局部应力。我们利用理论和模拟表明,由 CC 增殖和凋亡产生的自生 (主动) 力使 TP 的动力学远离平衡。在小于 CC 分裂时间的时间尺度上,TP 表现出亚扩散动力学(均方位移 ∆ TP ( t ) ∼ t β TP,β TP < 1),类似于玻璃形成系统。令人惊讶的是,在长期极限下,由于长时间持续定向运动,TP 的运动具有超扩散性(∆ TP ( t ) ∼ t α TP,其中 α TP > 2)。相比之下,CC 的增殖使其运动随机化,导致超扩散行为,α CC 超过 1。最重要的是,α CC 不会受到 TP 的显著影响。我们的预测可以使用体外成像方法来测试,其中可以跟踪 TP 和 CC 的运动。
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prostuiçãotecnológica-Social这项研究对巴西大豆运输的碳足迹进行了全面评估,并提出了减少排放的实用解决方案。通过促进可持续运输基础设施,该研究为绿色物流实践的发展做出了贡献,支持全球可持续性目标并增强了巴西大豆在国际市场上的竞争力。
摘要 - 本文提出了一个基于分销的位置定位定价(DLMP)的BI级Stackelberg游戏框架 - Internet服务公司(ISC)与数据中心公园中的分销系统运营商(DSO)之间的工作。为了微型电力成本,上层的ISC在空间上跨不同数据中心构建的交互式工作负载(IWS),并根据DLMP的时间安排电池储能系统。光伏生成和静态VAR生成提供了额外的活跃和反应能力。在较低级别,DSO通过最大程度地降低两部分关税政策的总电量成本来计算DLMP,并确保分销网络未经汇总,并且总线电压在限制范围内。使用强双重定理和二进制扩展方法将双层优化转换为单层混合二阶锥体编程优化,获得了平衡解决方案。案例研究验证了所提出的方法在保留ISC的隐私时是否有利于DSO和ISC。通过考虑考虑IWS和光伏发电的不确定性,提高了分配网络的灵活性,这进一步促进了更高需求侧的重新源的适应。
风资源的不确定性是导致弃风的主要原因之一,考虑到风电功率预测的不确定性,提出了一种针对采用先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)技术的风火储能系统的鲁棒优化调度模型。其中,根据AA-CAES的运行特点,定义了发电厂的运行约束和备用容量的约束。基于有限场景方法,提出了一种实现系统最优鲁棒性和经济运行的解决框架,为智能算法在鲁棒优化调度中的应用提供了新途径。具体而言,采用一种新的平衡优化算法来解决最优调度问题,该算法具有良好的全局搜索性能。通过基于IEEE-39节点系统的仿真验证了所提出的解决方案。仿真结果验证了所提出的调度模型和智能求解器的有效性。
