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量子几何、逻辑和概率
摘要 离散集上的量子几何意味着有向图，其权重与定义量子度量的每个箭头相关联。然而，这些“格间距”权重不必与箭头的方向无关。我们利用这种更大的自由度，对以转移概率为箭头权重的离散马尔可夫过程给出量子几何解释，即对图拉普拉斯算子∆ θ 取扩散形式 ∂ + f = ( − ∆ θ + q − p ) f ，根据概率构建的势函数 q、p 以及时间方向的有限差分 ∂ + 。在这一新观点的启发下，我们引入一个“离散薛定谔过程”，即 ∂ + ψ = ı ( − ∆+ V ) ψ，其中拉普拉斯算子与双模连接相关联，使得离散演化是幺正的。我们明确地为 2 状态图解决了这个问题，找到了此类连接的 1 参数族和 f = | ψ | 2 的诱导“广义马尔可夫过程”，其中有一个由 ψ 构建的附加源电流。我们还提到了我们最近在场 F 2 = { 0 , 1 } 上以“数字”形式进行的逻辑量子几何研究，包括德摩根对偶及其可能的推广。
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摘要：在有关专家判断的研究中，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特弗斯基（Amos Tversky）主张挑战内部观点（以上下文细节为导致）外部观点（基于某些事件类型的历史“基本费率”）。本世纪全球经济前景的合理内部视图是，增长率为2.5％或更少：预计到2100年人口增长将减缓或停止；随着越来越多的国家 /地区的技术领域，经济增长也应该放缓。为了测试这一观点，本文自公元前10,000年以来观察到的总体产品（GWP）模型，以估计增长率随GWP水平的函数的变化的基本分布。对于计量经济学严谨性，它将GWP系列作为随机扩散中的Sample路径施放，其规范是新颖的，但植根于新古典生长理论。估计后，大多数观察结果均在预测分布的40％和60个百分位之间。拟合意味着GWP爆炸几乎是不可避免的，在2047年的中位年份。内部和外部视图之间的摩擦突出了两个见解。首先，与恒定生长相比，通过理论更容易地解释了加速增长。sec-ond，世界系统可能不如传统增长理论稳定，并且过去两个世纪的增长记录暗示。
概率和统计学在癌症基因组学中的应用
背景：过去十年，我们对癌症遗传学及其进展的理解取得了快速进展。概率和统计建模在从癌症基因组学数据集中发现一般模式方面发挥了关键作用，并且对于个性化医疗仍然至关重要。结果：在这篇综述中，我们从概率和统计的角度介绍癌症基因组学。我们从（1）将基因功能分类为致癌基因和肿瘤抑制基因开始，然后（2）证明全面分析不同突变类型对个体癌症基因组的重要性，接着是（3）肿瘤纯度分析，这反过来又导致（4）倍性和克隆性的概念，接下来与（5）治疗压力下的肿瘤进化相关，从而深入了解癌症药物耐药性。我们还讨论了未来的挑战，包括非编码基因组区域、基因组学和表观基因组学的综合分析以及早期癌症检测。结论：我们相信概率和统计建模将继续在癌症基因组学和个性化医疗领域的新发现中发挥重要作用。
低截获概率高度计 (LPIA) - BAE 系统
LPIA 100% 向后兼容现有的 APN-194、APN-224、APN-232、APN-209 和 APN-171 安装，通过使用简单、可互换的前面板、安装板和模拟 I/O 卡以及重复使用现有天线，消除了 A 套件成本。高可靠性和广泛的 BIT 覆盖范围支持经济高效的“O 到 D”维护概念，将更换和管道备件要求降至最低。设计的通用性在多种配置中重复使用了七个子组件中的五个（数字信号处理器卡、RF 模块、数字 I/O 卡、电源卡和机箱），使用户可以共享更广泛生产基地实现的成本节约。波形和信号处理由软件控制，允许轻松定制性能以应对各种平台的独特挑战。该软件可现场重新编程，从而保持新安装和软件维护成本低廉。
低拦截概率高度计 (LPIA) - BAE 系统
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光电子学与先进材料 — 快速通讯 第 11 卷，第 9-10 期，2017 年 9 月 -10 月，第 534 - 539 页 光电机载综合检测概率及评估方法 金郭 a,b,* ，张胜兵 a ，邱郑 c
针对机载光电系统探测性能难以评估的问题，本文提出了一种红外与微光传感器目标信息融合检测概率的定量计算方法，从目标与背景的辐射特性、探测器的传输特性和成像特性3个方面分析了影响目标检测概率的因素，建立了目标信息融合检测概率计算模型，基于模糊贝叶斯网络理论，根据机载光电传感器目标特点及威胁效果，给出了目标威胁评估的模糊贝叶斯网络模型。实验结果表明，当融合质量因子小于1时，融合图像的质量与源图像相比有所下降；通过贝叶斯网络算法得到了目标威胁，对威胁评估过程的仿真证明了模型的有效性和结果的可靠性。所提出的方法可以计算机载光电系统图像融合的目标检测概率，并对目标威胁进行评估。 （2017年3月30日收到；2017年10月10日接受）关键词：目标信息融合，检测概率，威胁评估，机载光电
为什么在生物信息学中的概率和统计数据？
•序列比对：检测DNA或蛋白质序列之间的相似性。•系统发育树重建（“生命之树”）•基因预测（隐藏的马尔可夫模型）•分析微阵列数据（多个测试，多变量分析）•爆炸搜索（随机步行，极值）•分析计算机模拟，网络等。•更多！