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经济代理人是不完善的问题解决者
我们开发了一种对最佳政策功能有限认知感知的有限认知的模型，代理人使用昂贵的推理工作来更新有关经济状态最佳映射到行动中的信念。一个关键结果是，当观察常规（不寻常的）状态，产生与状态和历史有关的行为时，代理人的原因较少（更多）。我们的应用程序是一个标准的不完整市场模型，其前式代理没有任何apriori行为偏见。由此产生的行动和信念分布的特征是“学习陷阱”，在该地区，财富的本地稳定动态产生了状态空间的“熟悉”区域，在该区域中，行为似乎遵循了过去经验的启发式方法。我们在定性和定量上表现出这些陷阱在经验上是理想的特性：消费的边际倾向更高，手到口状态更频繁，更持久，并且比标准模型中的财富不平等更多。
基于光子学的完美保密密码学
在罗马帝国时期，尤里乌斯·凯撒使用一种替换密码来编纂秘密信息，其中每个字符在字母表中向下移动三个位置，从而报告了使用密码技术保护机密信息的第一个历史证据之一 1。今天，信息社会每年传输 10 亿 TB 的数据，保护机密数据的隐私是一项全球性挑战 2,3。目前，大多数密码系统的安全性并不依赖于无条件证明，而是依赖于数学或概率陈述。主要思想集中在安全边际：如果使用 n 种资源破解了代码，则修改代码，例如将其密钥长度加倍，这样所需的资源就会呈指数增加。这种模型容易受到技术发展的影响，并且不能保护用户免受过去的攻击：攻击者可以存储今天发送的信息，并等待合适的技术以便明天破解消息。历史表明，这种情况有计划地发生在比预测更短的时间内。最著名的例子可能是恩尼格玛密码机的破解，恩尼格玛密码机是二战期间用来传输绝密军事信息的加密打字机。由于加密代码的基础组合数量众多，所以恩尼格玛密码机被认为是牢不可破的。尽管如此，这种安全猜想还是随着阿兰·图灵和他的同事们的工作而瓦解，他们通过设计第一台建筑计算机破解了恩尼格玛密码机，这台计算机一直秘密使用到二战结束 4 。在这个例子中，安全性被破解但没有公开披露，一方可以自由地侵入另一方的私人信息，完全不被注意。另一个例子是美国联邦数据加密标准 (DES)，它被认为是安全的，因为一台足够快的机器可以破解它
固体量子中继器静止系统上不完美无相互作用纠缠纯化
摘要：固态量子中继器是大规模量子网络的核心部分，纠缠纯化是量子中继器的关键技术，用于从混合纠缠态的集合中提取高质量的非局域纠缠，并抑制噪声对量子信息载体的负面影响。本文提出一种适用于固态量子中继器的、无不完美相互作用的量子点中非局域电子自旋纠缠纯化方法，利用对电子自旋的忠实奇偶校验。在近乎现实的条件下，即使在微腔内嵌入的量子点与圆偏振光子之间存在不完美相互作用，忠实奇偶校验也可以在不破坏非局域固态纠缠的情况下对奇偶校验模式做出正确判断。因此，非完美相互作用纠缠纯化可以防止最大纠缠态转变为部分纠缠态，并保证纯化后非局域混合态保真度达到期望值。由于该方案在接近现实的不完美相互作用条件下是可行的，因此对实验实现的要求会放宽。这些独特的特性使得这种非完美相互作用纠缠纯化在用于大规模量子网络的固体量子中继器中具有更实际的应用。
警察支出在新凯恩斯主义经济和信贷市场不完善中的稳定作用
1 在一个犯罪活动是个人收入机会重要组成部分的经济体中，这直接导致了从事正规市场工作和犯罪之间的时间权衡。这进而影响了个人追求正规人力资本积累/教育的选择。鉴于公共秩序和安全支出直接影响犯罪，这意味着正规教育与这一政策变量之间存在明显的联系，该政策变量在实践中涵盖了政府机构的刑事司法和司法/法律职能。 2 例如，据估计，犯罪的物质成本占拉丁美洲 GDP 的 3.6% 左右（Londoño 和 Guerrero，2000 年；Jaitman 和 Torre，2017 年）。据称，犯罪会持续破坏商业活动，因此会抑制人力资本积累（Ayres，1998 年）。对于后者，Londoño 和 Guerrero（2000）估计，由于犯罪猖獗，拉丁美洲的人力资本净积累只有应有的一半。有关拉丁美洲有组织犯罪的更多例子，另见 Aravena 和 Solís（2009）、UNODC（2012）以及 Oguzoglu 和 Ranasinghe（2017）。3 尽管 1990 年代拉丁美洲经历了多起金融危机，但就该地区整体高犯罪率引发的商业不确定性导致信用风险溢价上升的特点而言，可以通过检查不良贷款（NPL）净额（贷款损失）准备金与银行资本之比的数据作出推测。尽管该地区的整体不良贷款率总体稳定，但该地区平均不良贷款净额（贷款损失）准备金为负数。具体而言，2006 年至 2018 年间，13 个非英属加勒比地区拉丁美洲经济体的该指标值为负值（相比之下，世界平均水平为 16.71）。这意味着该地区的银行为潜在贷款损失拨备过多。
不完善的疫苗能够遏制美国的新冠疫情吗？
2019 年 12 月底在中国武汉爆发的新型冠状病毒 (COVID-19) 继续对全世界的公共卫生和经济造成毁灭性挑战。尽管全社区实施基本的非药物干预措施，如保持社交距离、隔离疑似 COVID-19 病例、隔离确诊病例、在公共场所佩戴口罩和追踪接触者，在遏制和减轻疫情负担方面非常有效，但人们普遍认为，使用抗 COVID-19 疫苗对于建立有效控制和消除疫情所需的社区群体免疫是必要的。本研究基于设计和使用数学模型来评估假设的不完善的抗 COVID-19 疫苗对 COVID-19 控制的人口水平影响。推导出了实现疫苗诱导的社区群体免疫所需的最少未接种疫苗的易感个体数量的解析表达式。群体免疫阈值的流行病学结果是，如果社区达到最低群体免疫阈值，疾病就可以得到有效控制或消除。使用通过拟合模型获得的基线参数值对模型进行模拟，该模型与美国纽约州和佛罗里达州以及整个美国的 COVID-19 动态相关死亡率数据一致，结果表明，对于假定保护效果为 80% 的抗 COVID-19 疫苗，整个美国、纽约州和佛罗里达州的最低群体免疫阈值分别为 90%、84% 和 85%。此外，结果表明，虽然要从整个美国消灭 COVID-19 必须大幅提高疫苗接种率（从基线开始），但只要疫苗接种率从基线值略有增加（低至 10%），就可以从纽约州和佛罗里达州消灭疫情。如果疫苗接种计划与公共口罩使用计划或有效的社交疏离措施相结合，美国或纽约州和佛罗里达州消除 COVID-19 的前景将大大增强。这种策略组合显著降低了疫苗诱导的群体免疫阈值。最后，结果表明，疫苗接种计划更有可能导致佛罗里达州消除 COVID-19，其次是纽约州，然后是整个美国。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
杂交 - 完美平衡供求与...
根据丹福斯（Danfoss）的驱动器，在世界上，杂交的定义可以通过将储能手段引入系统来概括。混合解决方案主要是出于以下原因之一：有机会从可再生能源出售更多能源到网格在系统的一生中降低总运营成本（TCO），通过： - 避免过度利用系统 - 推迟在过度支持情况下的基础设施投资，可以储存效果。当需求水平较高时，可以再次使用存储的能量来提供额外的能源减少运营费用（OPEX） - 提高系统效率 - 提高系统可用性混合系统可以提高系统效率并避免由电网不稳定引起的停电； 在功率质量问题的情况下，通过增加鲁棒性来减少系统的停机时间。
完美平面图的 3 个步骤
客厅应该设在房子的后面还是前面？您是否想从客厅看到后面的景色，以便能看到孩子们在院子里玩耍？从客厅进入后院是否重要？从厨房或餐厅进入？您或孩子们是否需要方便地使用卫生间而进出后院？所有卧室都应该设在房子的一侧还是分开？如果孩子还小，而您希望他们现在离您近一些，那么当他们十几岁时，这种情况会改变吗？您是否希望能够从车库里的车上卸下杂货，然后直接走进厨房？您的家人中是否有人经常从外面带回泥土和泥巴？您是否需要一个储藏室或放置区，让孩子（或任何人）可以放置鞋子、背包、钱包、手机等？
规模经济和不完全竞争
规模经济和不完全竞争如今被视为国际贸易新理论的一部分，与传统的国际贸易理论截然不同。毫无疑问，对规模经济和不完全竞争的考虑拓宽了解释二战后贸易发展的理论方法范围。对世界贸易中规模经济和不完全竞争的考虑有助于我们理解非常相似的国家（即拥有相似禀赋或技术的国家）可以进行贸易。它表明一个国家如何既是同一种商品的出口国又是进口国。它为贸易提供了一种替代比较优势理论的解释。从规模经济和不完全竞争的考虑中产生的产业内贸易可以解释战后时期的经济趋同和经济分化。
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。