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超级扩散，坚固的能量景观和过渡网络
摘要。在本文中，我们介绍了使用主方程构建的标准马尔可夫状态模型的P -ADIC连续类似物。P -ADIC过渡网络（或超级网络）是一个复杂系统的模型，该模型是层次能量景观的复杂系统，能量景观上的马尔可夫过程和主方程。能量景观由有限数量的盆地组成。每个盆地都是由在有限的常规树中层次组织的许多网络配置中形成的。盆地之间的过渡由过渡密度矩阵确定，其条目在能量景观上定义。能量景观中的马尔可夫过程编码网络的时间演变，因为从能量格局的配置之间进行了随机过渡。主方程描述了配置密度的时间演变。我们专注于两个不同盆地之间的过渡速率是恒定功能，并且每个盆地内部的跳跃过程都由p- adial径向功能控制。我们明确解决了此类网络附加的主方程的库奇问题。该问题的解决方案是对给定初始浓度的网络响应。如果附加到网络的Markov过程是保守的，则网络的长期响应由Markov链控制。如果该过程不保守，则网络具有吸收状态。我们定义了一个吸收时间，这取决于初始浓度，如果这段时间是有限的，则网络在有限的时间内达到了吸收状态。我们在网络的响应中识别负责将网络带到吸收状态的术语，我们将其称为快速转移模式。快速过渡模式的存在是能量格局是超级实体（层次）的假设的结果，而我们最好的理解，无法使用Markov State Models的标准方法获得该结果。如今，人们广泛接受的是，蛋白质本地状态是可以从任何其他状态迅速到达的动力学枢纽。快速过渡模式的存在意味着超级网络上的某些状态作为动力学枢纽。
RocJ - 澳大利亚声学学会
Streit 和 Barrett 提出了另一种方法（参考文献17）。利用隐马尔可夫模型 (HMM)，该模型最近在语音处理领域得到广泛应用。在这种方法中，允许音轨漫游的频率范围（或门）被划分为有限数量的频率单元，每个单元与马尔可夫链的状态相关联。在 Streit 和 Barrett 的原始作品中，每个单元与一个 FFT 频率单元相重合，但这种限制是不必要的。此外，还包括一个零位，以允许音轨在允许的频率范围之外漫游或完全终止的可能性。有关频率波动可能程度以及轨迹开始或终止概率的统计信息通过隐马尔可夫模型的矩阵输入传达给跟踪器。
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
课程课程
强化学习和决策是一门三学分的课程，即强化学习和决策。强化学习是机器学习的一个子区域，与计算文物有关，通过经验来修改和改善其性能。强化学习的一个关键区别是用于训练模型的数据通常以模型本身通常收集的反复试验体验的形式出现。本课程重点介绍可以通过经典论文和最新工作的结合以编程方式学习控制政策的算法。它研究了它们存在的有效算法，以便单身和多代理计划以及从经验中学习近乎最佳决策的方法。主题包括马尔可夫决策过程；动态编程方法；基于价值的方法；马尔可夫决策过程部分可观察到；基于策略的方法；随机和重复的游戏；分散的部分可观察到的马尔可夫决策过程；和多代理方法。班级对概括，探索，表示和多代理系统的问题特别感兴趣。
![arXiv:2206.13881v2 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 11 月 10 日](/simg/3\373bf63a68a5801379fbd05f50b794596369446b.webp)
arXiv:2206.13881v2 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 11 月 10 日
在马尔可夫链蒙特卡罗方法中，不可逆马尔可夫链的表现优于可逆链。提升是一种在状态空间中引入净随机流并构造不可逆马尔可夫链的通用方法。这里我们介绍了提升技术在有向蠕虫算法中的应用。使用几何分配方法优化蠕虫更新的转移概率；最小化蠕虫反向散射概率，最大化破坏细节平衡的随机流。我们证明了对于四维超立方格子 Ising 模型，该算法的性能优于以前的蠕虫和聚类算法。本算法的采样效率分别约为标准蠕虫算法、Wolflucluster 算法和以前的提升蠕虫算法的 80、5 和 1.7 倍。我们估计了超立方格子Ising模型在蠕虫和Wolflucluster更新中的动态临界指数为z≈0。定向蠕虫算法的提升版本可以应用于各种量子系统以及经典系统。
随机系统的优化和控制
6.3在受控的马尔可夫构造中，概率措施和扩展到一般空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。121
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
蒂鲁帕蒂 ANNAMACHARYA 理工学院与科学学院院长、技术硕士、博士、MISTE、MORISI、FIE 博士 C. NADHAMUNI REDDY 简介：
具有高阶马尔可夫链的块替换决策中的再工程处理”。IUP 计算数学杂志 (ISSN 0974-6544)。第 2 卷，2011 年 6 月，第 49-63 页。Naveen Kilari、C Nadhamuni Reddy 博士、B Balu Naik 博士 (2011)，“使用高阶马尔可夫链进行块替换决策中的再工程处理”，IUP 运营管理杂志 (ISSN 0972-6888)，第 X 卷，第 4 期，2011 年，第 1-17 页 33. Janardhan Babu V、Nadhamuni Reddy C、Govardhan A，“广域网的可靠性冗余
使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。