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为什么我们仍在...
- 事实之后的全球平均海平面上升可以推断为领先顺序 - 模型无法直接模拟海平面上升驱动的海岸线变化•在新鲜的沿海水域中，风向驱动的加速误差高达〜4.5％•〜约1％的开放环境或季节性温度的大小的错误•与垂直动态模式相比，垂直动态结构，这是相当的，这是相比的，这是相比的 - 这是相比之下。
马尔可夫链不变分布的定量近似。一种新方法
在本文中，我们在可测量的状态空间（x，x）上处理一个Markov链，该链具有一个过渡内核P，允许一些小型s∈X，也就是说，对于任何x∈X，a∈X，对于p（x，a）≥ν（x，a）≥ν（x，a）1 s（x）1 s（x）。在这种情况下，我们提出了在（x，x）上的p- invariant概率度量π的建设性表征，使得π（1 s）>0。当存在这样的π时，仅根据ν，p和s的有限线性组合，在加权或标准的总变化规范中近似。接下来，使用标准漂移型条件，我们提供近似的几何/子几何收敛界限。这些界限是完全明确的，并且尽可能简单。收敛速率是准确的，在原子情况下它们是最佳的。请注意，还讨论了在[HL20B]中引入的有限级分配子不能进行近似P的收敛速率。这是一种近似π的新方法，因为它不是基于p对π的迭代的收敛性。因此，我们不需要任何疗效条件。此外，证明是直接的。他们在非原子案例中既不使用分裂链，也不使用续签理论，耦合方法，也不使用光谱理论。从某种意义上说，这种具有小型马尔可夫链的方法是独立的。
智能手机摆的定量分析超出线性近似：锁定实际作业
如今可以直接访问传感器数据的应用程序，用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石，许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息，但是可以使用其他传感器，例如磁场，12,13光强度9,14和旋转15。此外，某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录，从而进行了有趣的研究。15最后，还使用了其他开放平台，例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
玻色-哈伯德模型中超出古兹维勒近似的量子涨落
我们基于从 Gutzwiller 平均场假设得出的作用的正则量化，开发了 Bose-Hubbard 模型的量子多体理论。我们的理论是对弱相互作用气体 Bogoliubov 理论的系统推广。该理论的控制参数定义为 Gutzwiller 平均场状态之上的零点涨落，在所有范围内都保持很小。该方法在整个相图中提供了准确的结果，从弱相互作用超流体到强相互作用超流体，再到 Mott 绝缘相。作为具体应用示例，我们研究了两点相关函数、超流体刚度、密度涨落，发现它们与可用的量子蒙特卡罗数据具有定量一致性。特别是，恢复了整数和非整数填充时超流体-绝缘体量子相变的两个不同普适性类。
用于非线性近似的量子样条 - IRIS
参考量子技术是 HHL 算法。HHL 是一种近似准备形式为 | x ⟩ 的量子叠加的方法，其中 x 是线性系统 Ax = b 的解，A 是厄米设计矩阵，b 以 | b ⟩ 的振幅编码。从计算的角度来看，这需要的时间增长量大致为 O ( s 2 κ 2 log ( n ) /ϵ )（参见表 2 中 HHL 与经典算法的比较）。该算法相对于矩阵的大小呈对数增长，这意味着与经典算法相比，它具有指数优势。但是，它的复杂度是 s 和 κ 的多项式，这意味着我们必须对条件数和稀疏性引入约束，以免破坏 HHL 的计算优势。这使得之前的比较不公平，因为我们无法对设计矩阵做出一般的假设。
神经调节中的准危机近似
1美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学的精神病学和行为科学系D'Unumérique（Ietr UMR 6164），CNRS / Rennes / Rennes，35000 Rennes，法国6神经科学与生物医学工程系，AALTO大学科学学院，ESPOO，ESPOO，芬兰7 Neurobiologoly，Duke Univers，New York New Yornigny，Nitter Internity，Newort new Yorngey， 11238，美国美利坚合众国∗作者应向其解决任何信件。1美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学的精神病学和行为科学系D'Unumérique（Ietr UMR 6164），CNRS / Rennes / Rennes，35000 Rennes，法国6神经科学与生物医学工程系，AALTO大学科学学院，ESPOO，ESPOO，芬兰7 Neurobiologoly，Duke Univers，New York New Yornigny，Nitter Internity，Newort new Yorngey， 11238，美国美利坚合众国∗作者应向其解决任何信件。
使用耦合张量多线性近似对大脑 3D 磁共振图像进行超分辨率重建
磁共振成像 (MRI) 是一种多功能医学成像方式，可在软组织之间提供出色的对比度。可以调整采集参数，以使这种对比度对各种组织特性敏感，例如质子密度以及纵向和横向弛豫时间（分别为 T 1 和 T 2 ）。MRI 采集包括使用各种电磁脉冲反复激发人体内质子，并从图像中获取少量傅里叶样本。然后通过逆傅里叶变换运算将频域中的观测值重铸到空间域。典型的 MRI 数据包括任意方向的 2D 或 3D 图像。后者具有两个平面内空间维度和切片方向的第三个空间维度，因此它们可以看作张量。然而，MRI 的采集时间相对较慢，通常需要几分钟的时间。这种技术限制会阻碍 3D 高分辨率图像的采集。为了避免这个缺点，超分辨率技术已被证明在许多情况下是有效的 [1]，[2]，[3]。它们包括从一个或多个低分辨率观测中恢复 3D 高分辨率图像。最近，有人提出使用深度学习从单个低分辨率观测中恢复高分辨率图像 [4]，[5]。然而，对于小病变，最好考虑多个观测以用于图像的诊断。这些观测可以合并到融合模型中，从而提供比单独处理更多的信息 [6]。使用融合范式避免了依赖外部患者数据库来获取先验信息。因此，在剩下的文章中，我们将重点关注从多个观测中进行超分辨率重建的问题，也称为多帧超分辨率。
连续近似示例
连续的近似是一种在心理学中通过逐渐增量的步骤来塑造行为的强大技术。它涉及将复杂的行为分解为可管理的块并加强一路上的进步。这种方法已在各个领域被广泛采用，包括教育和行为修改。该概念首先是B.F. Skinner作为他在操作调节方面的工作的一部分，自成立以来就经历了重大发展。让我们首先将复杂的行为分解为较小的步骤。例如，训练狗可能始于让它躺在指挥下。第3步是关于加固的 - 奖励主题越来越接近所需的行为。一旦当前掌握了当前的步骤，请继续进入下一步。该过程一直持续到达到最终目标。塑造心理学在此过程中起着至关重要的作用，这涉及加强逐渐接近预期结果的行为。这就像在行为上玩“温暖，温暖”的游戏。连续近似具有许多应用，包括行为修改和治疗。例如，帮助某人克服对高度的恐惧可能始于看高大的建筑物的照片，然后发展到观看视频，站在脚凳上等等。这种技术在技能获取和学习中也很有用，无论是学习弹吉他还是掌握蛋奶酥制作的艺术。在教育环境中，教师使用连续的近似来帮助学生解决具有挑战性的学科。这不仅是人类 - 连续近似也广泛用于动物训练中，从教导海豚到执行技巧到训练服务犬。该技术具有其优势，例如有效地塑造复杂的行为并适应不同的情况，但它也需要耐心，一致性和仔细的管理。有可能考虑的潜在陷阱，例如加强错误的行为或以操纵方式使用该技术。在整个过程中，同意是一个重要的道德考虑。**在现实情况下使用连续的近似**与不熟悉过程的个人合作时，细微的方法至关重要。让我们探索在行动中连续近似的切实实例，其中理论以迷人的方式与实践融合。*** Skinner的乒乓鸽**：在具有里程碑意义的实验中，Skinner使用连续的近似来教鸽子玩乒乓球。最初将啄在球上并逐渐完善其行为，这些鸟类学会了来回射击。***克服恐惧症**：连续的近似有助于征服令人衰弱的恐惧。一个值得注意的案例涉及一名妇女，通过逐步接触疗法，经过数周的治疗后能够抚摸一只小狗，克服了严重的狗恐惧症。***体育教练**：教练利用连续的近似来帮助运动员掌握复杂的动作。体操运动员，例如，从基本的翻滚到向后的掷骰，背面弹簧，最终是完整的背面弹片。格言走了，“你怎么吃大象？**扩展地平线**随着我们的展望，连续的近似应用程序继续多样化：**人工智能**：研究人员正在利用这项技术来训练机器学习算法。***环境保护**：正在使用连续的近似来促进可持续行为。***神经科学交叉点**：科学家正在研究该技术如何影响大脑可塑性和神经途径，并可能解锁神经系统疾病的新疗法。**新兴趋势*****整合技术**：将连续近似与评估条件结合起来，以形成态度和偏好。***个性化教育**：将连续的近似值纳入自适应学习算法中，以创造量身定制的学习体验。**持久的影响**连续的近似超越了其心理根源，证明自己是理解行为，学习和改变的有效工具。从谦虚的开端到深远的应用程序，这项技术提醒我们，即使是最复杂的挑战也可以通过耐心和持久性克服，这是一次可控的一步。一次咬人！”最终，连续的近似不仅仅是塑造行为，这是关于改变生活，一次是一小步。连续的近似值（也称为塑造）是从操作条件中得出的过程，涉及通过奖励越来越类似于期望的结果来逐渐改变行为的过程。这样做，我们可以有效地指导行为取得积极的结果，一次促进学习和成长。这种方法允许个人以渐进的步骤朝着目标目标发展，每一次奖励的行动都使他们更接近最终目标。在每个步骤中提供的加固都会加强行为，使其更有可能再次发生，并最终导致达成最终所需的行为。这个过程在诸如动物训练之类的领域至关重要，在动物训练等领域，教练们使用连续的近似来教授复杂的行为，从而奖励对目标行动的逐步改进。通过奖励沿途的进步，将复杂的任务分解为较小的步骤，使个人更容易学习新技能，无论是狗取球还是掌握写作的孩子。该技术还用于教导儿童发育挑战和物理疗法，以恢复中风的患者，从而逐渐帮助他们恢复能力。连续近似示例心理学。ADC0804是连续近似ADC的一个示例。连续的近似CBT示例。ADC连续近似示例。皮卡德的连续近似示例。连续的近似ABA示例。连续近似示例的方法。8位连续近似ADC示例。连续的近似模型示例。连续的近似ADC解决了示例。以下哪一项是连续近似的示例。
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
1 Oxford Immune Algorithmics, Oxford University Innovation, Oxford, United Kingdom, 2 Center for Logic, Epistemology and the History of Science, University of Campinas (UNICAMP), Brazil, 3 DEXL, National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, 4 Department of Oncology-Pathology, Center for Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Sweden, 5算法动力学实验室，分子医学中心，Karolinska Institutet，瑞典，6个生活系统实验室，阿卜杜拉国王科学技术大学，托瓦尔，沙特阿拉伯王国，艾伦·图灵研究所，英国图书馆，伦敦，英国，英国，国王，国王，国王国王，国王，国王，国王，英国国王，英国图书馆，英国国王8号。伦敦大学，英国
组装理论是基于LZ压缩的算法复杂性的近似值，无法解释选择或进化
如[5]中，LET（γ，ϕ）表示一个组装空间（AS）或组件子空间。为了简化符号的利益，可以将（γ，ϕ）称为γ，而ϕ给出的边缘标记不相关。来自[5]，我们可以说Cγ（x）表示组装空间γ中对象X的组装索引。令S =（γ，φ，f）是一个无限的组装空间，其中每个组装空间γ∈γ是有限的，φ是每个γ的相应边缘标签ϕγ的集合，f =（f 1，。。。，f n，。。。 ）是嵌入的无限序列（每个嵌入也是[5]中所示的装配图），最终会生成s。也就是说，每个f i：{γi}⊆γ→{γi +1}⊆γ是一种特定类型的组装图，将单个组装子空间嵌入较大的组件子空间中，从而使所得的嵌套组装子空间的序列定义了一个总阶，其中 s