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用于在 ODE 中在线发布的论文准备模板
图3描述了CJU的机场地面配置。CJU有两条交叉跑道和40个停机位。总长度为3180m的07/25跑道通常用于起飞和到达，而长度为1900m的13/31跑道很少使用。在机坪区域，有两组平行的停机位，如图4所示。由于A组和B组的后推路线相互重叠，A组停机位上的飞机在收到管制员的指令后，无需后推程序即可立即开始滑行。CJU的一个主要特点是机坪区域周围存在瓶颈。由于滑行道有限且机坪区域狭窄，如果滑行道被后推或滑行的飞机占用，其他飞机应留在指定的停机位上。因此，起飞顺序几乎与机坪退出顺序相同，这不能反映在预定起飞时间前有足够时间的飞机的优先权。 CJU 在出发方面的问题之一是交通管理计划 (TMI)。TMI 是一种经常发布的出发限制，原因是
第 4.7 节：科目代码 - ODE EMIS M
表 22.职业领域 04：建筑技术代码 (17xxxx) .............................................................. 70 表 23.职业领域 05：教育与培训代码 (35xxxx) .............................................................. 78 表 24.职业领域 06：工程与科学技术代码 (17xxxx) ...................................................... 78 表 26.职业领域 08：政府与公共管理代码 (360230) ............................................................. 84 表 27.职业领域 09：健康科学代码 (07xxxx) ............................................................................. 84 表 28.职业领域 10：酒店与旅游代码 (33xxxx) ............................................................................. 98 表 29.职业领域11：人类服务代码 (17xxxx, 99xxxx) ......................................................... 99 表 30。职业领域 12：信息技术代码 (14xxxx)........................................................ 102 表 31。职业领域 13：法律与公共安全代码 (17xxxx) ............................................................. 107 表 32。职业领域 14：制造技术代码 (17xxxx) ............................................................. 111
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
具有分布时间延迟的经济增长模型中的分岔转化为 ODE
分析研究和数值研究。从分析研究，我们通过霍普夫分岔获得了极限环解的存在性和稳定性的充分标准。在对 Dana 和 Malgrange 投资函数的数值研究中，我们发现了两个关于增长率参数的霍普夫分岔，并检测到了经济中稳定的长期周期循环的存在。我们发现，根据时间延迟和调整速度参数，增长率参数的可接受值范围分为三个区间。首先，我们有稳定的焦点，然后是极限环，然后是具有两个霍普夫分岔的稳定解。这种行为出现在增长率参数可接受值范围的某个中间区间。关键词：卡尔多-卡莱茨基增长模型分布时间延迟分岔分析霍普夫分岔线性链技巧
法规运动FeirãoDe教授Uninter
•免除本科和研究生率，实时毕业*，面对面毕业和半预期毕业*的豁免*； •晋升有效期为远程学习的前12个学费； •促销有效期为远程学习研究生学位的前9期； •有效晋升面对面毕业的所有月度费用； •晋升有效期为半准毕业的前12个月费（兽医学士学位除外）； •促销对半冠军毕业的兽医学士学位课程有效（除了促销和晋升有效期为前6个月费有效的地区外）。•所有实时毕业月费的有效晋升； •所有分期付款的有效晋升教学教学法； •促销对远程学习的第二学位的所有分期付款有效； •晋升仅在注册后有效； •异常，对于某些课程，折扣将应用于所有分期付款。咨询附带的课程清单，该课程将折扣适用于所有分期付款。•由学生决定在注册前分析要应用于选定课程的折扣百分比。要这样做，您应该访问网站并检查当前的折扣建议：
狭窄神经ODE的定量流近似特性
在本说明中，我们重新审视了形式的神经常见微分方程（节点）的流量近似特性问题κx = a（t）σ（w（t）x + b（t））。近似特性已被视为最近文献中流量的可控性概率。当参数的维度等于神经网络的输入时，神经极被视为狭窄，因此宽度有限。我们得出了狭窄节点在近似值的近似流中的关系。由于现有的浅神经网络近似特性的结果，这有助于使用狭窄的神经ODE近似地估算哪种动态系统的流量。虽然在文献中已经建立了狭窄节点的近似特性，但这些证明通常涉及广泛的构造或需要从控制理论中调用深层可控性定理。在本文中，我们提供了一种更简单的证明技术，它仅涉及ODES和Gr'onwall的引理。此外，我们提供了一个估计狭窄节点所需的开关数量，以模仿单层宽神经网络作为速度领域的节点的行为。
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。