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不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
定向Markovnikov氢碳化和在镍催化下的烯基烯基化
催化烯烃的功能化是从容易获得的化学原料中建立分子复杂性的一种有效和经济的方法。1过渡金属催化的烯烃水力酰化/烯基反应，尤其是一种直接构建C（SP 3） - C（SP 2）键的简单手段。已经开发了各种策略，以使用共轭和非偶联的烷烃来控制授权的倾向，后者引入了烷基金属链行走的并发症。2 - 7种具有非偶联烷烃的抗马科夫尼科夫水碳化方法在过去几年中迅速发展。8 - 12中，在这些系统中，选择性控制通常源于热力学的偏好，以形成主要的烷基金属中间体。Markovnikov-选择性氢碳化反应与非偶联的烷烃相对较少，并且该区域的研究进展较慢（方案1A）。13的明显进步，他开发了双催化二线金属 - 氢化物H原子转移（MHAT）方法，该方法对芳基烷基与芳基烷基的近端烷基化具有有效的作用，而芳基卤代的芳基烷烯化是由芳香均通过良好的态度来控制的。13 C
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。
使用马尔可夫链模型
摘要：本研究改善了基于马尔可夫链的光伏耦合储能模型的方法，以服务于更可靠和可持续的电源系统。在本文中，提出了两个马尔可夫链模型：嵌入的马尔可夫和吸收马尔可夫链。嵌入式马尔可夫链的平衡概率完全表征了在某个时间点的系统行为。因此，该模型可用于计算重要的测量值，以评估电池完全放电时的平均可用性或概率等系统。此外，还采用吸收马尔可夫链来计算预期的持续时间，直到系统无法满足负载需求，并且一旦系统中安装了新电池，就可以进行故障概率。结果表明，满足3个九（0.999）的最佳条件，平均负载使用率为1209.94 kWh，是储能系统容量为25 mW，光伏模块的数量为67,510，这是安装和操作成本的最佳储能。同样，当初始充电状态设置为80％或更高时，可用的时间稳定超过20,000 h。
包裹和粒子：大脑中的马尔可夫毯
在人类大脑映射之初，功能解剖学的两个原理支撑了大多数分布式大脑反应的概念和分析：即功能分离和整合。目前有两种主要方法来表征功能整合。第一种是从定向有效连接的角度对连接组学进行机械建模，它介导神经元信息传递和神经回路的动态。第二种现象学方法通常从内在大脑网络、自组织临界性、动态不稳定性等方面来表征无向功能连接（即可测量的相关性）。本文介绍了一种有效连接的处理方法，它说明了内在大脑网络和临界动力学的出现。它以马尔可夫毯的概念为基础，马尔可夫毯在远离平衡系统的自组织中起着根本性的作用。利用重正化群的装置，我们表明，网络神经科学中发现的大部分现象学是神经元状态的特定分区在逐渐粗化的尺度上出现的属性。因此，它提供了一种将有向图上的动态与内在脑网络现象学联系起来的方法。
数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
隐半马尔可夫随机模型的向后近似动态规划在能源存储优化中的应用
状态 CE t 是可观察的（我们知道是高于还是低于预测），但持续时间箱 DE t 直到符号变量 CE t 切换时才可观察。然而，在构建交叉状态依赖
通过倾斜信息量化基于量子相干性的量子非马尔可夫性
基于非相干完全正映射和迹保持映射下量子相干性通过倾斜信息的非增性，我们提出了一种开放量子过程的非马尔可夫性测度。作为应用，通过将所提出的测度应用于一些典型的噪声信道，我们发现它等价于先前针对相位衰减和振幅衰减信道的三个非马尔可夫性测度，即基于量子迹距离、动态可分性和量子互信息的测度。对于随机酉信道，它等价于一类输出态基于相干性l 1 范数的非马尔可夫性测度，并且不完全等价于基于动态可分性的测度。我们还利用修正的Tsallis相对α相干熵来检测量子开放系统动力学的非马尔可夫性，结果表明，当α较小时，修正的Tsallis相对α相干熵比原始的Tsallis相对α相干熵更加合适。
非马尔可夫量子动力学：这是什么意思？
摘要：在过去十年中，非马尔可夫开放系统动力学研究变得越来越流行，并得到了来自不同研究团体的贡献。这种兴趣源于如何定义和量化量子领域的记忆效应、如何利用和开发基于它们的应用程序等基本问题，以及控制开放系统动力学的最终极限是什么。我们在这里对定义和量化量子非马尔可夫性的基本方法进行了简单的理论介绍，并强调了它们的联系和区别。除了对开放量子系统研究发展的重要性之外，我们还讨论了这一进展对其他领域的影响，例如随机过程和量子信息科学的形式研究，并总结了最近发展可能的未来方向。