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詹姆斯·R·朗之万
吉姆一生致力于公务，他一直致力于让政府更好地为美国人民服务，解决棘手的挑战，改善他们的生活。吉姆是一位跨党派立法者和自称政策专家的人，他以评估政策优点而非政治利益而闻名。他是一位批判性思考者、团队合作者，也是美国人民的坚定拥护者，能够跨越党派界限寻求共识，即使在最两极分化的环境中也能完成任务。16 岁时，他在担任警察探险员时因意外走火而受伤，从此瘫痪。社区的巨大支持激励吉姆进入公共服务领域，回报那些如此热情支持他的人。在他第一次当选国会议员时，他向选民承诺：“我会支持你们。”现在，在担任公职 30 多年（其中包括 22 年的国会议员）之后，吉姆正在寻求发挥自己的才能并以其他方式服务。
开幕致辞（已准备好）主席 Jim Langevin ...
话虽如此，最后，我想谈谈我们作为一个国家最大的优势——我们人民的非凡天赋和足智多谋。但我们不能指望我们的优势永远持续下去。我们必须通过 STEAM 教育和劳动力培训积极投资于我们的未来。我们必须确保所有人都能做出贡献，这意味着确保传统的黑人学院和大学以及为少数族裔服务的机构成为国防生态系统的全面合作伙伴。这意味着让小企业能够将其独特能力带入创新基础。这意味着研究人员、工程师和创新者将他们的才华带到国家安全的独特挑战中，他们应该找到一个能够并愿意接受他们的想法的国防部，而不是一个常常阻碍创新快速采用的不透明系统。
宏观一致的反应性兰格文动力学模型
摘要。基于粒子的随机反应扩散（PBSRD）模型是一种流行的方法，用于捕获跨生物系统的反应和运输过程中的随机性。在某些情况下，此类模型固有的过度抑制近似值可能是不合适的，因此需要使用更多的显微镜Langevin Dynamics模型进行空间传输。在这项工作中，我们开发了一种新型的基于粒子的反应性Langevin动力学（RLD）模型，重点是得出与平衡时反应性通量详细平衡的物理约束的反应性相互作用核。我们证明，对于领先顺序，所得RLD模型的过度抑制限制对应于体积反应性PBSRD模型，其中众所周知的DOI模型是一个特定的实例。我们的工作提供了从更多的微观反应模型中系统地得出PBSRD模型的一步，并提出了对后者的可能约束，以确保两个物理尺度之间的一致性。
通过Langevin Dynamics
给出了一个嘈杂的历史记录（左列），在其中，我们训练模型以预测（中间列）的未透明分布。此分布是离散的且不差异的；我们与高斯人进行卷积，以产生（右柱）的连续估计。我们在连续分布上运行langevin动力学，并逐渐退化平滑量（噪声水平）以近似目标分布。
可证明且实用的：通过Langevin Monte Carlo
探索技术对于能够解决新的复杂问题的代理至关重要。基于拉普拉斯近似的汤普森采样是当值函数比线性更一般形式时，对后验分布不是一个很好的估计。在高维问题中具有一般协方差矩阵的高斯分布的采样在计算上效率低下。
B.SC。 （物理科学）vi学期纸 - 固态...B.SC。 （物理科学）vi学期纸 - 固态...
•经典的diamagnetism理论•兰格文经典的磁磁性理论•comagnetism的量子理论，居里法律•铁磁域介绍•铁磁性理论•B-H曲线和连续性理论•能量损失和应用>
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
RV32IMAC RISC-V SOC
班加罗尔，印度摘要：基于能量的模型（EBM）通过利用Boltzmann分布来表达事件的可能性，为生成建模提供了一种有希望的生成模型的方法。在这项研究中，我们深入研究了EBM的理论和实际实施，从物理系统和神经网络体系结构中汲取灵感。通过训练神经网络，以输出较低的分数，以便可能观察到可能的观察值，而不太可能的分数却旨在对真实的数据生成分布进行建模。我们解决了与采样新观察和棘手的归一化分母相关的挑战，提出了近似技术等近似技术，例如对比度差异和兰格文动力学。通过探索和实施，我们旨在提供有关图像生成任务的EBM的构建和利用的见解。索引术语 - 基于能量的模型，Boltzmann分布，神经网络，对比差异，Langevin Dynamics。
用于采样对数凹分布和估计规范化常数的量子算法
R de − f ( x ) dx。首先，我们使用欠阻尼朗之万扩散来开发量子算法，该算法的查询复杂度（就条件数 κ 和维度 d 而言）与使用梯度（一阶）查询的类似经典算法相匹配，即使量子算法仅使用评估（零阶）查询。对于估计规范化常数，这些算法还实现了乘法误差 ϵ 的二次加速。其次，我们开发了量子 Metropolis 调整的朗之万算法，查询复杂度分别为 e O ( κ 1 / 2 d ) 和 e O ( κ 1 / 2 d 3 / 2 / ϵ )，分别用于对数凹采样和规范化常数估计，通过利用蒙特卡洛方法和量子行走的量子类似物，与最著名的经典算法相比，在 κ、d、ϵ 方面实现了多项式加速。我们还证明了估计标准常数的 1 /ϵ 1 − o (1) 量子下限，这意味着我们的量子算法在 ϵ 方面接近最优。