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通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
第18讲 - 马尔可夫决策过程； Q学习。 pptx
通常，马尔可夫决策过程是“一个离散的随机控制过程。它提供了一个数学框架，用于在结果部分是随机的，部分地在决策者控制的情况下对决策进行建模。MDP是有用的研究通过动态编程解决的优化问题。”（Wikipedia）
马尔可夫决策过程的安全加固学习对手臂操纵的安全性学习
摘要：在人类与肉体共存的世界中，确保安全互动至关重要。传统的基于逻辑的方法通常缺乏机器人所需的直觉，尤其是在这些方法无法解释所有可能场景的复杂环境中。强化学习在机器人技术中表现出了希望，因为它的适应性优于传统逻辑。但是，增强学习的探索性质会危害安全性。本文解决了动态环境中机器人手臂操纵器计划轨迹的挑战。此外，本文强调了容易奖励黑客的多种奖励作品的陷阱。提出了一种具有简化奖励和约束配方的新方法。这使机器人臂能够避免从未重置的非机构障碍，从而增强操作安全性。提出的方法将标量的预期回报与Markov决策过程结合在一起，通过Lagrange乘法器，从而提高了性能。标量组件使用指示器成本函数值，直接从重播缓冲区采样，作为附加的缩放系数。这种方法在条件不断变化的动态环境中特别有效，而不是仅依靠Lagrange乘数扩展的预期成本。
Markov下的分布式TD（λ）的单发平均...
注意：E /TFA：总脂肪酸中的EPA含量（％）； E /DCW：干细胞重量（％）中的EPA含量； D /TFA：DHA内容1 < /div>
使用孟加拉国沿海地区的马尔可夫链模型预测降水
这项工作探讨了孟加拉国降水模式的详细研究，特别着重于使用马尔可夫链在六个沿海城市进行年度降雨变化。为了创建具有四个不同降水状态的强大马尔可夫链模型，并提供了对这些状态之间过渡概率的洞察力，该研究将历史降雨数据整合到了近三十年（1994- 2023年）。为选定数量的沿海电台计算了固定测试统计量（χ²），并使用此历史数据预测了不同降雨状态之间的过渡概率。发现的结果表明，测试统计量的观察值χ²对所有沿海站都很重要，表明可靠的模型拟合。这些结果强调了了解降水模式的时间演变的重要性，这对于该地区的有效水资源管理，农业规划和灾难准备至关重要。该研究强调了降雨模式的动态性质以及自适应策略减轻气候变化影响的必要性。此外，这项研究强调了气候研究的相互联系，以及增强数据收集方法和国际协作的关键需求，以弥合有关气候变异性知识差距的差距。通过参考有关气候变化，极端降雨事件以及降水模式变化的全面学术著作，该研究详细概述了该领域当前的研究景观。总而言之，这项研究不仅有助于理解孟加拉国沿海城市的降水动态，而且还为参与参与气候适应和韧性计划的政策制定者和利益相关者提供了宝贵的见解。马尔可夫链模型与广泛的历史数据集的集成是预测未来降雨趋势并制定知情策略的强大工具，以应对改变降水模式所带来的挑战。
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。