Cormac Toher,Corey Oses,David Hicks,Eric Gossett,Frisco Rose,Pinku Nath,Demet Usanmaz,Denise C. Ford,Eric Perim,Camilo E. Calderon,Jose J. Plata,Yoav Lederer,MichalJahnátek,MichalJahnátek,Wahyu Setyawan,Shidyong Richnong,Shidong Wang,junk wang shiv shiv shiv sevin v戈麦斯,盖夫。 M. Trov和M. Trov。
数学526/Stats 526。离散状态随机过程Cohen,ASAF T/T t/t Th 10:00 AM-11:30 AM Cohen,ASAF T/TH 11:30 AM-1:00 PM TBD T/TH T/TH 8:30 AM-10:00 AM MATH 525或Stats 525或STAT 525或EEC 525或EECS 525或EECS 501。(3)。(BS)。可能不会重复以获得信用。这是关于随机过程在离散状态空间上的理论和应用的课程。一些特定主题包括:(1)马尔可夫链 - 马尔可夫属性, - 复发和瞬态, - 平稳性, - 千古, - 耦合, - 退出概率和预期的退出时间; (2)马尔可夫决策过程 - 最佳控制, - Banach固定点定理; (3)指数分布和泊松过程 - 无内存的特性, - 变薄和叠加, - 复合泊松过程; (4)Markov连续时间 - 发电机和Kolmogorov方程, - 嵌入了马尔可夫链, - 固定分布并限制定理, - 退出概率和预期的退出时间, - 马尔可夫队列; (5)Martingales - 有条件的期望, - 与Martingales的赌博(交易), - 可选采样, - 用于计算退出概率和预期退出时间的应用, - Martingale Convergence。
我们考虑单个计算的最低热力学成本,其中单个输入X映射到单个输出y。在先前的工作中,Zurek提出了这一成本由k(x | y)给定的x的条件kolmogorov复杂性(最多取决于x或y)。但是,该结果源自非正式参数,仅应用于确定性计算,并且对协议选择(通过加法常数)有任意依赖性。在这里,我们使用随机热力学来从严格的哈密顿公式中得出Zurek的广义版本。我们的边界适用于所有量子和经典过程,无论是嘈杂还是确定性,它明确捕获了对协议的依赖性。我们表明,k(x | y)是将x映射到y的最低成本,必须使用热,噪声和协议复杂性来支付,这意味着这三个资源之间的权衡。我们的结果是一种“算法波动定理”,对第二定律与物理教会培养论文之间的关系有影响。
对应原则指出,经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而,除了这个启发式规则之外,信息理论的观点表明,经典的力学是量子现实的压缩,较低信息的表示。量子力学通过叠加,纠缠和相干性来编码更多的信息,这些信息由于反应,相位平均和测量而丢失,将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变,其中经典系统需要信息(n)位的信息,而量子描述仅需要O(2 n),显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理,该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制,从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此,我们认为,我们认为经典力学是一种有损的,计算上降低的量子物理学的编码,而不是系统的量子相关性丧失,我们认为经典力学是一种有损的,计算上的编码。
算法信息概念的原始表述独立于R.,J。Solomonoff [10],A。N. Kolmogorov [11]和G. J. Chaitin [12]。二进制字符串X的信息内容I(x)定义为最小程序的大小(二进制数字),用于计算x的规范通用计算机U。(计算机u是通用的,意味着对于任何其他计算机,都有一个前缀!l,使得iLi使您执行与程序P制作M完全相同的计算。)两个字符串的联合信息i(x,y)被定义为使您计算两者的最小程序的大小。以及给定y的条件或相对信息l(x 1 y)定义为最小程序的大小,供u从y计算x ..标准计算机U的选择最多在这些概念的数值中最多引入0(1)的不确定性。(o(f)读取“顺序o(f”,并表示一个函数,其绝对:ute值由恒定时间f。)
摘要:(1)背景:混沌是非线性动力学系统的特征,非常适合探索生物学时间序列,例如心率,呼吸记录,尤其是电解图。本文的主要目的是使用混乱理论和非线性动力学方法回顾最近的研究,以分析不同脑部过程中人类绩效。(2)meth-ods:几项研究检查了混乱理论和相关的描述脑动力学的分析工具。本研究对已提出的计算方法进行了深入的分析,这些分析已提出了脑动力学。(3)结果:来自55篇文章的证据表明,在使用混乱理论的研究中,与其他大脑功能相比,认知功能更频繁地评估。分析混乱的最常用技术包括相关维度和分形分析。近似,kolmogorov和样品熵占审查研究中熵算法最大的比例。(4)结论:本综述提供了对大脑作为混乱系统的概念以及在神经科学研究中成功使用非线性方法的见解。对大脑动态的其他研究将有助于提高我们对人类认知表现的理解。
摘要:虚拟现实(VR)技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状,这些症状被称为视觉诱发晕动症(VIMS)或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图(EEG)与主观评定的VIMS水平(VIMSL)之间的关联,并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状,并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备(Muse)收集EEG数据。结果表明,个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大;以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异(P < 0.05):(1)theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率(GF)平均值;(2)alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差;(3)FP1 的功率谱熵标准差;(4)TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度(KC)平均值。这些结果还表明,使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
作者作者 Jonas A Gustafson、Sophia B Gibson、Nikhita Damaraju、Miranda PG Zalusky、Kendra Hoekzema、David Twesigomwe、Lei Yang、Anthony A Snead、Phillip A Richmond、Wouter De Coster、Nathan D Olson、Andrea Guarracino、Qiuhui Li、Angela L Miller、Joy Goffena、Zachary B Anderson、Sophie HR Storz、Sydney A Ward、Maisha Sinha、Claudia Gonzaga-Jauregui、Wayne E Clarke、Anna O Basile、André Corvelo、Catherine Reeves、Adrienne Helland、Rajeeva Lochan Musunuri、Mahler Revsine、Karynne E Patterson、Cate R Paschal、Christina Zakarian、Sara Goodwin、Tanner D Jensen、Esther Robb、1000 Genomes ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见病研究中心疾病研究 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、William Richard McCombie、Fritz J Sedlazeck、Justin M Zook、Stephen B Montgomery、Erik Garrison、Mikhail Kolmogorov、Michael C Schatz、Richard N McLaughlin、Harriet Dashnow、Michael C Zody、Matt Loose、Miten Jain、Evan E Eichler 和 Danny E Miller
背景:牙科年龄估计在当今的医疗世界中起着至关重要的作用。有多种确定一个人大约年龄的方法。从牙齿生长中可以看出的牙齿年龄估计可以通过查看个人口腔的临床状况或通过全景照片来测量。有许多与通过牙齿估计个体年龄有关的研究,但尚未在唐氏综合症儿童中进行。目的:这项研究的目的是使用Schour-Massler和Jember地区的Blenkin-Taylor方法分析唐氏综合症儿童牙齿估计年龄的差异。材料和方法:研究是横断面的。研究对象是10-17岁唐氏综合症的人,并拍摄全景照片。使用3个观察者使用Schour-Massler和Blenkin-Taylor的方法来计算牙科年龄。使用Kolmogorov smirnov和配对t检验的数据分析。结果:在Schour-Massler方法中,样本年龄和牙齿年龄之间的平均差异为2.0-3.1岁,在Blenkin-Taylor方法中,样品年龄与牙齿年龄之间的差异为1.6-3.2岁。结论:使用Schour-Massler测量方法和Blenkin-Taylor方法,牙齿年龄延迟,尤其是在唐氏综合症儿童中。关键字:唐氏综合症,牙齿确定年龄,Schour-Massler方法,Blenkin-Taylor方法。
摘要:我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析,重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT),并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明,浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平弗劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果,该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 状态下的湍流均方根 (rms) 速度。我们发现湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值,在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析非常吻合。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点,即中尺度和小尺度中间层动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。