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M/EEG 信号的对称正定矩阵上的 Sliced-Wasserstein
在处理脑电图或脑磁图记录时，许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中，我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法，并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说，我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离，该距离具有强大的理论保证。然后，我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测，并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后，我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
扫描电子显微镜研究菌丝细胞外基质中细菌生长的研究
真菌和细菌都生活在各种环境中，它们的相互作用在许多过程中都很重要，包括土壤健康，人类和动物生理以及生物技术应用。很难建立这些微生物之间相互作用的特异性。例如，与互动或反性相互作用相比，由于随机混合而导致的琐碎过程之间的分化。在这里，我们研究了菌丝形成生物膜形成液体培养物中浮游细菌生长共培养的单一形态学特征。也就是说，枯草芽孢杆菌的细菌共同援助因子附着于物种Hericium erinaceus的真菌菌丝。开发并利用了细菌中的细菌方法，可通过遏制在细胞外聚合物物质（EPS）和菌丝体整体细胞外基质（ECM）中连接细菌。由于产生EPS，启动结构似乎是由菌丝表面造成的。 T1-3的平均生物膜面积为3.90（µm 2）±0.72（µm 2），平均百分比覆盖率为18.33（％）±5.52（％）。 由于存在连接单个细菌和菌丝的结构，因此不能排除细菌生物膜成分的共同归因于附着结构的形成。启动结构似乎是由菌丝表面造成的。T1-3的平均生物膜面积为3.90（µm 2）±0.72（µm 2），平均百分比覆盖率为18.33（％）±5.52（％）。由于存在连接单个细菌和菌丝的结构，因此不能排除细菌生物膜成分的共同归因于附着结构的形成。
逆转理论动机的定量研究
是概率度量的法律和弱收敛性的特征。对于更先进的应用程序分布和特征值的分布，Stieltjes Tranform不够强大，并且需要控制整个分解矩阵G K（z）。这是在I.I.D的[ALE+14]中进行了研究的。情况下，确定G k（z）接近涉及尺寸和频谱参数z的定量界限的g k（z）i p。此分析后来被携带到[KY17]中的线性依赖情况，表明G K（Z）接近确定性矩阵G（z），这通常不是身份矩阵的倍数。遵循[HLN07]的术语，我们将矩阵G（z）称为G K（z）的确定性等效词。在处理独立列的最一般情况下，[LC21]发现了类似的确定性等效物。值得注意的是，他们考虑了具有不同分布的列，这在先前的文献中未经研究。最后一篇文章不允许光谱参数z随维度而变化，尤其是用定量界限靠近真实轴。我们通过量化基础随机矩阵具有i.i.d的收敛来完成它来完成它。列。我们的结果包括两个不同的设置：当z是具有积极虚构零件的复数时，不会消失得太快，
一组用于映射跨国企业利润和经济活动位置的矩阵
本文介绍了构建一组矩阵的方法和数据来源，这些矩阵映射了跨国企业 (MNEs) 在不同司法管辖区之间的利润和经济活动位置。这些矩阵最初是为了评估经合组织/G20 税基侵蚀和利润转移 (BEPS) 包容性框架正在考虑的国际企业税收安排改革提案的影响而设计的。它们将来还可以用于其他分析目的。该组矩阵包括一个利润矩阵和三个侧重于经济活动指标（营业额、有形资产和工资单）的矩阵。每个矩阵包含的数据涵盖 200 多个司法管辖区（矩阵行），并细分为跨国企业最终母公司 200 多个司法管辖区（矩阵列），主要关注 2016 年。这些矩阵将来自各种来源的数据结合在一个一致的框架中，包括新获得的汇总国别报告 (CbCR) 数据、ORBIS 数据库和经合组织分析性 AMNE 数据库。数据空白通过基于宏观经济数据的推断来填补，包括通过复杂的程序根据外国直接投资 (FDI) 数据推断利润。已进行了广泛的基准测试，以确保矩阵中使用的数据源和推断之间的一致性。
使用压电纳米纤维基质促进人肠癌的形成和刺激
Michael A. Helmrath，医学博士Leyla Esfandiari，辛辛那提辛辛那提儿童医院医学中心辛辛那提大学干细胞和类器官医学系生物医学工程系3333 Burnet Avenue，MLC 2023 2023 2851 2851 michael.helmrath@cchmc.org leyla.esfandiari@uc.edu 513.636.4200 513.556.1355
超出项目风险管理中的概率影响矩阵：一种定量风险优先级的方法
处理风险管理的项目经理通常面临着确定影响该项目的各种风险来源的相对重要性的困难任务。此优先级对于直接管理努力至关重要，以确保更高的项目能力。风险矩阵是由各个部门的学者和从业者广泛认可的工具，可以根据其发生的可能性和对项目目标的影响进行评估和对风险进行排名。但是，现有文献强调了使用风险矩阵的几个局限性。响应其使用的弱点，本文提出了一种优先考虑项目风险的新方法。Monte Carlo Simulation（MCS）用于使用模拟软件MCSimulrisk对风险进行定量优先级。与项目活动的定义一起，该模拟通过对其对成本和持续时间的影响和影响进行建模，包括确定的风险。使用这种新颖的方法，可以对每种风险的影响进行定量评估，这是通过对项目持续时间及其总成本的影响来衡量的。这允许根据其对项目持续时间的影响来区分关键风险，如果将成本视为优先目标，则可能会有所不同。这项提案对项目经理来说很有趣，因为他们一方面将了解每个风险对其项目持续时间和成本目标的绝对影响，另一方面，他们能够区分每个风险对持续时间目标和成本目标的影响。
具有Mersenne序列的Hankel和Toeplitz矩阵的传播，特征多项式和决定因素
许多研究人员都研究了这些特殊矩阵，涉及递归序列，例如斐波那契，卢卡斯，佩尔，平衡数字等。在过去的几十年中，但研究人员仍然非常感兴趣。例如，Akbulak和Bozkurt [1]获得了Toeplitz矩阵的规范，并带有斐波那契和卢卡斯号的条目。然后S。Shen [19]和A.daäSdemir[6]分别将这项研究扩展到K-fibonacci和K-lucas数量，以及Pell和Pell-lucas数量。另外，Solak和Bahsi [20]获得了涉及斐波那契和卢卡斯数的汉克尔矩阵的光谱规范的规范和边界。这项研究已扩展到其他数字序列，可以看到[3，9，10，15，21，22，24]。这些类型的特殊矩阵在各个领域都有广泛的应用，例如图像处理，振动分析，加密等。[14，16，23]。
使用随机矩阵的多传感器贝叶斯扩展目标跟踪融合方法
摘要-由于多种现代雷达系统的高分辨率，扩展目标的跟踪吸引了越来越多的文献。在随机矩阵框架中提出了一种完全贝叶斯解决方案。本文分析了多个传感器获得的检测融合。提出了四种不同的方法来跟踪和联合估计运动学和范围参数。它们都使用相同的多传感器运动学矢量测量更新。第一种方法基于范围状态概率密度函数的粒子近似，而其他三种方法基于后者的逆 Wishart 表示。广泛的模拟评估了不同方法的性能。基于粒子滤波器的方法获得了最佳性能，但计算负担增加了。基于多传感器泛化的两种更新具有可比的性能，而基于融合近似的更新获得了最差的性能。
使用密度矩阵的多量子比特 Bloch 矢量表示对量子电路进行经典模拟
在 Bloch 球面图中，我们可以根据恒等矩阵和泡利矩阵来展开单量子比特密度算子的系数。通过张量积推广到 n 个量子比特，密度算子可以用长度为 4 n 的实向量表示，在概念上类似于状态向量。在这里，我们研究这种方法以进行量子电路模拟，包括噪声处理。张量结构可实现计算高效的算法，用于应用电路门和执行少量子比特量子操作。针对变分电路优化，我们研究通过量子电路的“反向传播”和基于这种表示的梯度计算，并将我们的分析推广到林德布拉德方程，以建模密度算子的（非幺正）时间演化。