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太阳瞬变事件发生的概率
来源：2017 年 9 月 6 日 X9.3 太阳耀斑 地区：地球日 持续时间：几分钟 影响：具有 30 海里左右强 EUV 成分的太阳耀斑会严重影响用于航空、海上导航等的 GNSS 定位服务。所有可见的 GNSS 卫星系统都受到类似影响，包括 GPS、GLONASS 和伽利略。
量子理论概率保存
伊利诺伊大学，伊利诺伊州伊利诺伊州，伊利诺伊州，60612，美国，量子理论的标准形式主义是通过分析单变量物理系统的行为来得出的。这些系统只有一条信息的信息能力最小，在独立测量下表现出不确定的行为，但可以概率地描述用于依赖测量值。通过在各种测量场景的结果概率转换中执行概率保存原理，我们得出了标准量子理论的核心成分，包括Born统治，希尔伯特空间结构和Schrödinger方程。此外，我们证明了进行量子实验的要求 - 特别是在连贯状态下准备物理系统 - 有效地将自变量的数量减少到一个，从而将这些系统转换为单个系统的单个系统。这完成了我们的第一原理，量子理论的信息理论推导是单变量物理系统的物理学。
损伤容限航空航天结构失效概率估计
3.1.1 单次飞行失败概率 ............22 3.1.2 裂纹检测概率 ..............24 3.1.3 等效初始缺陷尺寸 ..............25 3.1.4 每次飞行的最大施加应力 ...........28 3.1.5 检测概率曲线 .............30 3.2 PROF 软件 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.31 3.2.1 PROF 软件方法 .............31 3.2.2 PROF 示例问题 ................34 3.3 显式蒙特卡洛方法 ................40 3.3.1 分析例程 .................。。。。。。。40 3.3.2 蒙特卡罗程序的 SFPOF 和 PCD 估计 43 3.3.3 重要性抽样修改 ......44 3.3.4 CP4、CP6、CP7 和 CP7ext 的蒙特卡罗结果 ..45
活动：计算 DNA 图谱概率目标
STR？3) 具有特定 DNA 图谱（13 个 STR 的基因型）的概率是多少？4) 如何使用 DNA 证据评估犯罪现场的证据（计算有意义的比率并处理混合样本）？简介：使用 PCR 和凝胶电泳分析 13 个不同的 STR（26 个等位基因）将为您提供相关样本的 DNA 图谱。下图是 DNA 图谱的示例：DNA 图谱提供所分析的每个 STR 的基因型。基因型由每个等位基因的串联重复次数表示。例如，贡献此样本的个体是 TPOX STR 纯合子，基因型为 8,8。数字 8 指的是等位基因或目标序列中的重复次数。等位基因或目标序列通过重复次数来识别。样本还表明，供体是 CSF1PO STR 的杂合子，基因型为 11,12（或 11,12 重复）。虽然不太可能，但有可能在人群中找到具有相同 DNA 图谱的其他人。在法庭上，最好能够计算出随机人员具有该图谱的概率。它将为嫌疑人和证据之间的匹配提供定量值。对每个 STR 都进行了大量的研究。根据对数百人的 DNA 的研究，法医分析人员确定了至少 13 个存在于所有人类中的 STR。下表按基因座名称说明了我们了解的不同 STR 的信息。
量子力学转变概率的通用方法
马克斯·玻恩斯 (Max Borns) 的统计解释 [11] 使概率在量子理论中扮演了重要角色。他假定两个归一化的希尔伯特空间元素的内积的模平方应该解释为两个希尔伯特空间元素所表示的纯态之间的转移概率。数学形式主义并没有为这种解释提供任何理由，但实验证据迫使我们接受它。在 Birkhoffer 和 von Neumann [10] 开创了量子逻辑理论之后，各种版本的量子力学转移概率被引入该理论。大多数方法通过附加公理假定这种版本的存在 [25, 34, 35, 45]。作者早期的方法基于射影量子测量（吕德斯 - 冯诺依曼量子测量过程）或经典条件概率的扩展 [37, 38]。之前的一篇论文 [41] 采用了不同的方法。其目的是指出量子的代数起源
提高您成功概率的 MVNO 策略
图 1：2017-2024 年 MVNO 市场规模。......................................................................................................................................2 图 2：六大创新 MVNO 战略总结....................................................................................................................................2 图 3：全球 MVNO 示例概览......................................................................................................................................3 图 4：示例 MVNO 及其战略......................................................................................................................................3 图 5：Weex Mexico，灵活性和完全控制力.........................................................................................................................5 图 6：Circles.Life Singapore – 以应用为中心的用户体验.........................................................................................................6 图 7：截至 2019 年第三季度全球下载量排名前 10 的移动应用.........................................................................................................7 图 8：移动应用程序加载时间.........................................................................................................................................7 图 9：giffgaff UK – 社区参与............................................................................................................................8 图 10：giffgaff UK – 推荐计划。 ........................................................................................................................................... 10 图 11：Jawwy 沙特阿拉伯 - 定制分销 ................................................................................................................ 11 图 12：Circles.Life 新加坡 - 特殊合作伙伴关系 ................................................................................................. 12
从概率幅度计算量子力学演化的复杂性
编辑：Hubert Saleur 我们研究在配备 Fubini-Study 度量的 Bloch 球面上连接任意源状态和目标状态的时间最优和时间次优量子哈密顿演化的复杂性。这项研究分多个步骤进行。首先，我们通过路径长度、测地线效率、速度效率和连接源状态和目标状态的相应动态轨迹的曲率系数来描述每个幺正薛定谔量子演化。其次，从经典的概率设置开始，在仅对系统物理有部分了解的情况下，可以使用所谓的信息几何复杂性来描述弯曲统计流形上熵运动的复杂性，然后我们过渡到确定性量子设置。在这种情况下，在提出量子演化的复杂性定义之后，我们提出了量子复杂性长度尺度的概念。具体来说，我们讨论了这两个量的物理意义，即布洛赫球面上指定从源状态到目标状态的量子力学演化的区域的可访问（即部分）和可访问（即全部）参数体积。第三，在计算了两个量子演化的复杂性测量和复杂性长度尺度之后，我们将我们的测量行为与路径长度、测地线效率、速度效率和曲率系数的行为进行比较。我们发现，一般来说，高效的量子演化比低效的演化复杂度要低。然而，我们还观察到复杂性不仅仅是长度。事实上，弯曲程度足够的长路径可以表现出比曲率系数较小的短路径更简单的行为。
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。