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非高斯随机激励的疲劳寿命
哲学博士学位论文 非高斯随机激励下的疲劳寿命 Frédéric Kihm 本论文介绍了分析机械部件在各种随机激励和随后的机械振动下的疲劳寿命的几种进展。通常，组件必须以这样的方式设计，即它们可以承受环境条件的影响而不被损坏。必须使用实验室测试或有限元 (FE) 计算来验证其设计。通常，设计和测试是根据内部、国家或国际标准的规范进行的，隐含的假设是，如果设备在特定环境中幸存下来，它也将在使用中承受振动。
随机森林用于缩小和间隙填充
摘要。干旱是一场毁灭性的自然灾害，在此期间，水短缺通常体现在植被的健康中。不幸的是，在空间和时间上获得高分辨率的植被影响信息很难。虽然远程感知的产品可以提供此信息的一部分，但它们通常会根据其空间或时间分辨率的数据差距和限制。远程感应产品之间的一个持续特征是空间分辨和重访时间之间的权衡：高时空分辨率与粗空分辨率达到了高度分辨率，反之亦然。机器学习方法已成功应用于广泛的遥感和水文研究。然而，仍然需要提供解决对植被的干旱影响的全球应用程序，因为这种产品有显着的潜力可以帮助改善干旱影响监测。为此，这项研究预测了基于增强的植被内部（EVI）和流行的随机森林（RF）回归体的全球植被动态。我们评估了RF作为间隙填充和缩减工具的适用性，以生成在空间和时间上一致的全局EVI估计值。为此，我们使用了许多特征，指示了植被经验丰富的水和能量平衡，并评估了该新产品的性能。结果表明，RF可以以0.1°分辨率（RMSE：0.02-0.4）和0.01°分辨率（RMSE：0.04-0.6）捕获全局EVI动力学。接下来，为了测试RF在空间分辨率方面是否稳健，我们降低了全局EVI：在0.1°数据上训练的模型用于以0.01°的重置预测EVI。总体误差更高。尽管如此，相对增加仍然是
物理和安全性 - 从随机数到...
在过去的50年中，密码学和量子物理学领域已经向前迈进。加密方法，例如使用椭圆曲线的不对称密钥传统和签名，现在可能会受到可能的量子计算机的威胁。因此，假定为“量子安全”的加密系统是当前的加密研究的重点。同时，量子力学的基础是量子技术发展的基础 - 量子技术的发展基础，该领域有望确保信息，从理论上讲，这些信息是由物理定律保证的，而不是某种数学复杂性的假设。但是，仍然必须证明现实世界的安全和广泛的传播实施。
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
应用程序的随机数生成器建议
11个产生遵循非均匀分布的数字或信号的项目在本文档中不考虑RNG。（例如，高斯和类似的噪声发生器不被视为RNG。）这些项目中的许多通常是通过随机提取技术来得出均匀的随机行为整数的来源（请参阅“种子生成”）。例如，即使它们是从均匀的分布中采样的，在这里不考虑产生浮点数的项目。一个示例是DSFMT算法，该算法最终使用了伪和整数的生成器。12标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭在此使用的意义上处理信息安全。13标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭与此处使用的信息安全性交易。
讲座 1：量子游走搜索 1 随机游走
我们考虑一个简单的（无向、无加权）d 正则图 G = ( V, E )，其中 | V | = n 个顶点。G 上的随机游走从某个初始顶点（从 V 上的分布 p 0 中采样）开始，并且在每个时间步随机均匀地跳跃到其 d 个相邻顶点之一。我们可以使用随机转移矩阵 P 描述 t 步后的概率分布，其中如果 ( x, y ) ∈ E，则 P x,y = 1 /d，否则 P x,y = 0。t 步后，随机游走分布为
超越 PSD 限制的随机振动测试
使用快速傅里叶变换模拟进行随机振动测试的传统方法已经过时，因为这种方法仅限于考虑功率谱密度。后者意味着 FFT 方法基于高斯随机信号模型。但是，MIL-STD- 810F 标准规定“必须小心检查现场测量的非高斯行为概率密度”。现在要求测试工程师“确保在遇到非高斯分布时测试和分析硬件和软件是合适的”。人们普遍认为时间波形复制可以解决非高斯问题。然而，TWR 方法不是模拟，因为复制测试仅代表一个测量的道路样本，而不是像模拟测试那样代表一种道路类型。这里讨论了复制和模拟之间的这种差异。考虑了两种基于峰度和偏度特征的非高斯模拟方法（多项式函数变换和特殊相位选择），并给出了模拟各种现场数据的实例。
随机变量的期望值与标准差
我们感兴趣的问题不仅是关于随机变量的分布或其概率，而且我们可能想要确定随机变量的“平均值”或期望值，以及它与其期望值或标准差的偏差程度。我们将只研究离散随机变量的期望值和标准差，这些离散随机变量是其可能值集合形成可数不同值列表的随机变量。例如，博兹曼医院接下来的三胎女孩数量就是一个离散随机变量，因为它只能取值 0、1、2 或 3。离散随机变量可以取无限数量的可能值，只要我们能够将它们列在有序列表中。例如，掷硬币直到第一次出现正面的次数是一个离散随机变量，可能值为 1、2、3、4、...可以在某个间隔内取任意值的随机变量（例如时间、长度、利率、高度）称为连续随机变量。我们将使用以下符号来指定离散随机变量可能结果的概率：
贪婪随机自适应搜索算法的应用...
马喆 西安工业大学 计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021 e-mail: 1429462700@qq.com 摘要：随着航空运输的快速增长，资金越来越紧缺，航班不正常情况也越来越严重，不正常航班已经成为社会普遍现象，也是航空公司面临的一大难题。航班恢复是一个经典的NP问题，研究航班恢复问题具有重要的理论意义和实用价值。航空公司航班时刻的准时性是留住现有客户、吸引新旅客的关键因素。然而由于民航运输系统非常复杂，很多原因都会造成航班计划不能正常执行，天气、空中交通流量管制、机场安检、旅客自身原因以及机组人员暂时短缺等都会导致航班不能正常执行，即出现航班异常或航班中断。航班中断会影响航空公司的正常运行。一些航班不得不取消或延误，这将给航空公司带来巨大的经济损失，此外航班延误或取消会给旅客带来极大的不便，影响航空公司的声誉。不正常航班的运行控制和管理水平越来越受到国内航空公司的关注。优化控制和算法设计也成为热点