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经济的（不幸的）复杂性 - 奥里斯卡尼
当前的金融危机给经济学带来了巨大的压力。古典经济学是 20 世纪 50 年代和 60 年代形成的一种理论，至今仍影响着许多经济学思想。它的基础是经济均衡和理性预期的假设。理论上，不受管制的市场应该是有效的：价格忠实地反映基本价值，而市场则确保资源的最佳配置。任何错误定价或预测错误都应该由经济主体迅速纠正，因为他们完全理性，对世界所有未来状态及其概率了如指掌。因此，这些均衡的市场应该是稳定的：危机只能由外部事件（如自然灾害、恐怖袭击或政治动荡）引发，而绝不会由市场本身的动态（如投机或复杂的金融工程）引发。然而，这与大多数金融危机（包括最近的金融危机）形成了鲜明对比，这些金融危机似乎都是由非理性的市场泡沫引起的。古典经济学深深影响了政府机构和金融机构中许多高层的决策者。过去 20 年的放松管制
经济复杂性与...之间的相互联系
本背景文件旨在研究经济复杂性与碳足迹之间的关系，以充实《2023 年技术与创新报告》关于绿色转型的内容。它考虑了 1996 年至 2015 年 101 个经济体的经济复杂性、政策工具和碳足迹指数之间的关系。本文发现，商品和服务生产的复杂性和多样化程度的提高与未来生产的碳足迹降低有关，而且这种影响对发展中国家的影响更大。因此，为了走上更加绿色的道路并提高生产能力，发展中国家应该使其产品结构多样化并改进生产结构中的技术。这涉及战略性地定位和生产附近复杂性和多样化程度更高、碳足迹水平较低的产品。
通过基于模型的方法来简化复杂性...
借助 CATIA Magic，MBSE 使工程师能够无处不在、透明地访问数据，而无需依赖点对点集成。通过收购 No Magic，达索系统基于 3D EXPERIENCE® 平台增强了其系统工程能力和行业解决方案体验。行业现在可以开发“体验互联网”——智能和自主的体验，以数字方式连接物理世界中的产品、自然和生命。No Magic 解决方案集成在 3D EXPERIENCE ® 平台上，以开发一流的基于模型的系统工程和系统工程系统解决方案，并提供更名为 CATIA Magic 的产品。CATIA Magic 解决方案是市场上最强大且最符合标准的解决方案。
统计推断的计算复杂性
本研讨会的主题是多种情况下统计推断任务的计算复杂性。这是一个相对较新且迅速发展的研究领域。数学统计和计算复杂性的领域已经存在很大程度上是彼此独立的：前者传统上研究了统计或信息限制，而后者主要集中于与恐怖分子（对抗性）造成的输入的组合问题，这些输入并不能准确地反映出数据问题的现实。直到最近十年，研究界才出现了致力于解决界面上的基本问题。我们简要介绍了为什么需要新观点。统计推断中的两个基本询问线长期以来一直是：（i）确定基本统计学（即信息理论）限制； （ii）找到有效的算法实现了这些限制。但是，对于许多结构化的推理问题，尚不清楚统计最佳性是否与有效的合并兼容。统计上最佳的估计器通常需要对可能的结构进行不可行的详尽搜索。相反，对于许多设置，我们知道的计算有效算法在统计学上是次优的，需要更高的信号强度或比理论上的信息更高的数据。这种现象既迷人又令人震惊。相反，实际上相关的基准是计算有效算法的基本统计限制。我们如何找到最佳的有效算法？表明，自数学统计开始以来所研究的这些问题的信噪比（或数据量）的信息理论限制并不是现代高维设置中实际上相关的基准。有效的算法无法达到统计限制时，据说问题具有统计计算差距。在许多观察到的情况下，差距可以很大，因此有效的算法需要的数据级数比理论上的信息要多。对统计计算差距的意识并不是什么新鲜事物，早期的工作表明了人工构建的学习问题中的差距[10，19，20]，而最近的工作着重于统计和计算效率之间的算法[21、20、20、8、9]。现在，数十个重要的高维统计估计问题被认为具有不同的计算和统计限制。这些问题（例如，稀疏的线性回归或稀疏相检索[24，7，11，17]）在实践中无处不在，并且在理论上进行了充分研究，但中央序列仍然存在：计算高效算法的基本数据限制是什么？在更基本的层面上，出于共同的原因而出现的这些统计计算差距是否存在？是否有希望建立一个广泛适用的理论，描述和解释统计计算权衡？
关于计划验证的计算复杂性，（...
在本文中，我们研究了围绕有限计划的限制性问题的七个推理任务的计算复杂性。我们为标准的经典计划和分层任务网络（HTN）计划做到这一点，每个计划都用于接地和取消代表。虽然有限计划的存在复杂性以古典规划而闻名，但尚未对HTN计划进行研究。进行计划验证，除了提起的HTN计划外，两种形式主义都可用于两种形式主义。我们将介绍提起HTN计划中计划验证的复杂性的下层和上限，并为其扎根的对应物提供一些新的见解，在这种情况下，我们表明验证不仅是一般案例中的NP - 已完成，而且已经严格限制了特殊情况。最后，我们展示了有关验证给定计划的最佳性的复杂性，并讨论了其与有限计划存在问题的联系。
通信复杂性和量子优化...
但是，随着数字变大，这样的查找表将会很大。可以通过采用更粗糙的方法来减少此查找表。的确，人们可以查看最后一个数字。如果是0，请将其分类为复合材料。如果是2或5，请查看它是一个
空间复杂性中的光的分布
书面文字。最长的采访被转录为11,380个单词。转录访谈后，通过第一次搜索与研究问题相关的陈述并解释了问卷的答案，从而选择了报价的选择。在材料中，发现357个引号是特征性的，并且特定于以下分析。接下来，选择被组织为主题。陈述。最后，为本文选择了最常见，表达和最好的解释性引文。当几个参与者以类似的方式解释他们的经历时，尽管他们只是少数参与者这样做的，但这也加强了结果。同样，如果某些参与者表达了一种意见（例如，房间很大），而另一些参与者则表达了一个具有相同含义的想法，但以一种反向的方式（例如，在这种情况下，房间并不小），则假设得到了加强。
量子力学中的混沌与复杂性
量子混沌本质上很难表征。因此，多体系统中量子混沌的精确定义仍然难以捉摸，我们对量子混沌系统动力学的理解仍然不够充分。这种理解的缺乏是理论物理学中许多未解决的问题的核心，例如量子多体系统中的热化和传输，以及黑洞信息丢失。它也促使从凝聚态物理学到量子引力等各个物理学分支对量子混沌重新产生兴趣[1]。另一方面，混沌经典系统的特点是它们对初始条件的敏感依赖性：在几乎相同的初始状态下准备的两个这样的系统副本（即相空间中相隔非常小距离的两个不同点），将随着时间的推移演变成相距很远的配置。更准确地说，相空间中两点之间的距离随着
复杂性与信息系统研究
在这个日益数字化的世界里，复杂性无处不在。全球数字基础设施、社交媒体、物联网、机器人流程自动化、数字业务平台、算法决策以及其他数字化网络和生态系统通过促进人类参与者、技术产品、流程、组织和机构之间的超连接和相互依赖，加剧了复杂性。复杂性影响着人类的各个方面和体验。个人和组织求助于数字化解决方案来应对数字化带来的棘手问题。在数字世界中，复杂性和数字化解决方案为信息系统 (IS) 研究带来了新的机遇和挑战。本期特刊的目的是促进新的 IS 理论的发展，这些理论涉及日益数字化的社会技术系统中复杂性的原因、动态和后果。在本文中，我们讨论了复杂性科学的关键理论和方法，并说明了复杂社会技术系统中出现的新的 IS 研究挑战和机遇。我们还概述了特刊中包含的五篇文章。这些文章阐述了信息系统研究人员如何利用复杂性科学的理论和方法来研究新兴数字世界中的棘手问题。它们还阐述了信息系统研究人员如何利用信息系统环境的独特性来产生新见解，以回馈复杂性科学。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性