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量子随机自修改计算
3. 前机器是非自治动力系统 [5]。一些前机器程序可以增加其程序复杂度，而对表示前机器程序所需的最小位数没有任何上限。这是一个至关重要的见解，因为停机问题的信息论证明的矛盾取决于图灵机的程序复杂度保持不变。通过研究 [2] 中的第 362-363 页或 [3] 可以轻松看到这一点。前机器的这一特性使它们能够规避 [2] 第 362-363 页证明中的矛盾。非自治动力系统表现出更有趣/更复杂的动态行为。当拓扑空间是连续体时，非自治系统肯定会表现出更复杂的行为。请参阅 [5] 中的第 2 章，标题为“非自治系统中周期点的不稳定性”，位于网页 https://www.aemea.org/msf.html 的底部附近。（单击稳定性：24-31 和稳定性：32-37。）
xgboost和随机森林算法
抽象的机器学习在我们生活的许多方面越来越重要，随着技术的发展，包括预测天气，弄清社交媒体趋势以及预测世界市场价格的价格。这种重要性调用了对有效预测模型的需求，这些模型可以轻松处理复杂的数据并提供最大的准确结果。XGBoost和随机森林是用于解决已进化并证明是可靠的机器学习挑战求解器的回归和分类问题的可升级合奏技术。在本研究论文中，我们全面分析和比较了这两种突出的机器学习算法。研究的前半部分包括对技术的意义和两种算法的演变的相关概述。这项研究的后半部分涉及随机森林和XGBoost之间的细致比较分析，仔细检查的方面，例如时间复杂性，精度和可靠性。我们研究了他们在处理回归和分类问题的独特方法，同时密切研究了他们对培训和测试数据集的微妙处理。使用各种性能指标（例如F1得分，召回，精度，平均平方误差等）进行了彻底的定量评估。
arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。
策略性强且无嫉妒的随机分配
我们研究了一组具有严格偏好的代理之间不可分割对象的随机分配。我们表明，不存在一致、防策略和无嫉妒的机制。将第一个要求弱化为 q-一致 - 即当每个代理将不同的对象排在首位时，每个代理将以至少 q 的概率获得其最喜欢的对象 - 我们表明，满足防策略性、无嫉妒性和事后弱无浪费性的机制只有在 q ≤ 2/n（其中 n 是代理数量）时才能达到 q-一致。为了证明这个界限是严格的，我们引入了一种新机制，即随机独裁兼均等分配 (RDcED)，并表明当所有对象都可以接受时，它会达到这个最大界限。此外，对于三个代理，RDcED 具有前三个属性和事后弱效率的特征。如果对象可能无法接受，那么即使事后弱非浪费性，策略防护性和无嫉妒性也是共同不相容的。
防止策略和嫉妒的随机分配
我们研究了一组严格偏爱的代理中不可分割的对象的随机分配。我们表明，没有一致，防止且嫉妒的机制。Weakening the first requirement to q-unanimity – i.e., when every agent ranks a different object at the top, then each agent shall receive his most-preferred object with probability of at least q – we show that a mechanism satisfying strategy-proofness, envy-freeness and ex-post weak non-wastefulness can be q-unanimous only for q ≤ 2/n (where n is the number of agents).为证明这种界限很紧，我们引入了一种新的机制，随机划分 - 兼式分割（rdced），并表明当所有对象都可以接受时，它就会达到这种最大界限。此外，对于三种代理，RDCED的特征是前三个特性和前柱弱效率。如果物体可能是不可接受的，那么即使与事前的弱垃圾，防策略和嫉妒也是共同不相容的。
策略性强且无嫉妒的随机分配
考虑在一组代理中分配不可分割对象的问题——每个代理最多接收一个，我们假设他们对对象集有严格的偏好。此外，虽然对象的特征可能包括固定的货币支付，但没有额外的转移。这样的问题出现在许多现实生活中的应用中，例如校内住房（租金固定）、器官分配、与申请人优先级相关的学校选择等。每当几个代理想要消费同一个对象时，对象的不可分割性，加上没有任何补偿转移，将使任何确定性的分配变得不公平。这是在这种情况下实施随机分配的主要原因。由于代理的偏好是私人信息，随机分配机制的设计必须提供激励来如实报告它们（否则分配是基于错误的偏好）。此外，在许多应用中，
防策略且无嫉妒的随机分配
考虑在一组代理中分配不可分割对象的问题——每个代理最多接收一个，我们假设他们对对象集有严格的偏好。此外，虽然对象的特征可能包括固定的货币支付，但没有额外的转移。这样的问题出现在许多现实生活中的应用中，例如校内住房（租金固定）、器官分配、与申请人优先级相关的学校选择等。每当几个代理想要消费同一个对象时，对象的不可分割性，加上没有任何补偿转移，将使任何确定性的分配变得不公平。这是在这种情况下实施随机分配的主要原因。由于代理的偏好是私人信息，随机分配机制的设计必须提供激励来如实报告它们（否则分配是基于错误的偏好）。此外，在许多应用中，