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估计不同...
最近发布了更新的ARR气候变化指南（Wasko等，2024）。该指南建议调整BOM 2016 IFD，以说明自其开发数据中期以来发生的变暖（1961- 1990年）。这导致现有条件洪水水平的显着增加。建议在不同的风暴持续时间内进行不同的缩放，但包括PMP在内的所有AEP保持相同。还建议使用四种社会经济途径来评估设计洪水，包括SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7和SSP5-8.5在三个时间表上：当前和近期（2021-2040），中期（2041-2060），长期（2041-2060），长期（2081-2100）。为每个途径提供了中点和90％的不确定性范围。还提出了调整气候变化影响的损失和时间模式的过程。
IEE 380：工程问题的概率和统计信息...
•直系亲属的死亡•住院•由ASU认可的宗教假期遵守•大学批准的活动或活动是ASU卫生服务或医疗诊所的医生注释，表明您不觉得不舒服并不是极端情况，并且不会被化妆。如果您可以提供医生的笔记，我将核实该笔记，并在评估开始之前给我发电子邮件介绍您的状况，那么我将与您合作，找出替代性评估。Wiley的在线作业以及截至日期的作业日期为日期。 每项作业应在下午11:59的指定日期到期。 作业上不会有扩展，但最低分数将被删除。 每项作业的重量都相同，无论出现多少问题。 例如，5个问题中有4个分数为80％，得分为28/35也是80％。 在线作业以及您的文本都位于您的教科书上的Wiley Plus网站上，该网站详细介绍了该教学大纲的第一页。 您需要与其他学生进行家庭作业，并每天遇到一些问题，以便您可以保留这些有时受到挑战的概念。 您不仅要简单地复制彼此的答案。 您独自完成作业问题的能力是对考试的最佳预测指标。 大多数作业集除了涵盖的主要章节外，还存在一些问题。 例如，第6章作业包含第3章和第4章的评论问题。Wiley的在线作业以及截至日期的作业日期为日期。每项作业应在下午11:59的指定日期到期。作业上不会有扩展，但最低分数将被删除。每项作业的重量都相同，无论出现多少问题。例如，5个问题中有4个分数为80％，得分为28/35也是80％。在线作业以及您的文本都位于您的教科书上的Wiley Plus网站上，该网站详细介绍了该教学大纲的第一页。您需要与其他学生进行家庭作业，并每天遇到一些问题，以便您可以保留这些有时受到挑战的概念。您不仅要简单地复制彼此的答案。您独自完成作业问题的能力是对考试的最佳预测指标。大多数作业集除了涵盖的主要章节外，还存在一些问题。例如，第6章作业包含第3章和第4章的评论问题。本评论是有意的，旨在帮助您保持恒定的审查周期，以使该材料在学期结束时对您来说并不陌生。您不得使用Chegg.com，Coursehero.com或任何其他网站来查找作业答案或解决方案。如果您这样做，您将被报告给院长办公室，以违反学术诚信，并在课程中给予E等级E。
在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。
人工智能中不确定性的表现：超越概率和可能性
统计推断证据范式的扩展，而 Shafer 将这些上限和下限概率解释为可信度和信念函数，而不参考具有一对多映射的底层概率空间。这样获得的方法被 Shafer 称为证据理论。它专门用于表示和合并不可靠的证据。相反，由于对随机变量的观察不完整，Dempster 设置中的上限和下限概率也可能模拟未知的概率。第二个想法是使用（凸）概率集，要么是因为统计模型不为人所知，要么是因为生成主观概率的通常协议发生了改变，承认与风险事件相关的彩票的买卖价格可能不同。后者是沃利低预测和不精确概率理论的基础。事实证明，沃利的框架在数学上比 Dempster-Shafer 理论更通用。本章介绍了贝叶斯概率论的这些概括。
模块 1 概率讲座 1-6 主题 1.1 ...
在我们的日常生活中，我们会遇到许多无法预测其性质的过程。此类过程称为随机过程。获取有关随机过程的信息的唯一方法是进行实验。每次这样的实验都会产生无法预测的结果。事实上，即使在相同条件下重复实验，由于存在无法控制的因素，实验结果也可能因试验而异。但是，我们可以提前知道实验的每个结果将导致几种给定可能性中的一种。例如，在固定环境下投掷骰子时，结果（骰子上表面的点数）无法提前预测，并且每次试验都会有所不同。但是，我们事先知道结果必须是数字 1、2、...、6 中的一个。概率论涉及随机过程的建模和研究。统计学领域与概率论密切相关，它涉及从与随机过程相关的数据中得出推论。
ZEGA 高概率期权策略 - 保守型
ZEGA Investments 是一家注册投资顾问和投资经理，专门从事衍生品交易。ZEGA 是一家独立账户经理，本文中表达的所有回报均来自 ZEGA 内部的独立账户业务。高概率期权策略 - 保守组合包括所有机构和零售投资组合，这些投资组合在整个投资组合中部署了深度价外信用利差。该策略以价外执行价为目标，通过寻找比其他先前 HiPOS 策略部署的先前交易更价外的执行价，通常可以产生 1% 的目标回报。该策略旨在提供与大盘无关的风险调整回报。快速下跌的市场通常会对该策略的信用看跌价差产生负面影响。该组合包括至少 70% 专用于该策略的所有投资组合。基准是芝加哥期权交易所看跌期权指数。 CBOE 看跌期权指数是一种衡量假设投资组合表现的指数，该投资组合出售标准普尔 500 指数 (SPX) 看跌期权，以换取货币市场账户中持有的抵押现金储备。ZEGA Investments 声称遵守全球投资业绩标准 (GIPS)。如需获取 ZEGA Investments 综合描述的完整列表和/或演示文稿，请联系 Jay Pestrichelli，电话：1-800-380-9342，分机 101，或发送电子邮件至 jay.pestrichelli@zegainvestments.com。所有投资都涉及潜在投资损失的风险以及投资收益的可能性。先前的表现并不能保证未来的结果，并且不能保证，客户不应假设任何模型投资组合的未来表现将与过去的表现相当。这些结果不应被视为顾问技能的指标。此处显示的先前表现数据仅代表投资组合在短时间内的表现，可能并不代表每个投资组合在长期内将产生的回报或波动性。所呈现的业绩还应结合业绩信息所涵盖期间的广泛市场和一般经济状况来看待。可比期间的实际结果也会因个人客户账户存款和取款时间的不同而与所呈现的结果有所不同。本文所包含的业绩数据应结合资产配置策略师在开发其模型投资组合时所使用的各种风险/回报状况和资产配置方法来看，并且应与模型一起提供或先于模型提供。标准差是衡量一组数据与其平均值的离散程度的指标。数据越分散，偏差越大。在金融领域，标准差应用于投资的年回报率，以衡量投资的波动性。
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
AME 540工程科学的概率和统计
助教：TBD办公室：TBD办公时间：TBD联系信息：TBD IT帮助：DEN Services目录描述概率；随机变量和向量；关节，边缘和条件分布；贝叶斯定理；随机过程简介；统计推断；回归和生成模型。课程描述课程是适用于所有工程学科的概率和统计信息的简介。班级的重点是学习概率和统计数据的基本概念，这些概念在解释工程/科学数据和概率机器学习技术中的应用中找到了应用。该课程的第一部分将重点关注概率空间，随机变量和向量，累积和概率密度函数，关节，边际和条件概率，贝叶斯定理，中央限制定理以及随机过程的简介。在课程的第二部分中，这些想法将应用于包括参数估计，假设测试，回归和机器学习生成模型的统计任务。学习目标的学生成功完成课程