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共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
sobolev渐变：简介，应用，问题
上面的简单示例是创建SOBOLEV梯度的原型，用于在分别分化方程的溶液的数值近似值中具有多种有限的维度功能。借助[13]的读者可以开始使用Sobolev梯度的最陡峭下降来编写代码。在相关空间是内部产物空间的情况下，以下始终是相同的：首先计算一个顺序的梯度；然后，Sobolev梯度是该普通梯度的平滑（预处理）范围。平滑（D T D）-1是一个正定定义的对称矩阵，取决于欧几里得与（有限的维度）Sobolev度量的关系。这种关系最终介绍了如何将所讨论的Sobolev空间（此处h 1，2（[0，1]））嵌入到基础空间中（这里l 2（[0，1]））。再次，有关详细信息，请参见[13]。
为量子退火选择好问题
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医生在基因治疗中面临的问题
基因疗法代表了医学科学的开创性边界，通过在患者细胞中引入，去除或改变遗传物质来治疗甚至治愈遗传疾病。尽管基因疗法的承诺是巨大的，但其广泛的临床应用的旅程充满了巨大的挑战。在这一领域工作的医生会遇到各种障碍，从技术和道德问题到后勤和财务障碍。本文深入研究了医生在基因疗法领域所面临的多方面问题，从而深入探讨了将这种创新科学转化为实用医疗治疗的复杂性。
组合问题的解决方案的分子计算
ERA1分钟以获得具有良好信号到噪声的近场荧光光谱。此外，Xie和Dunn（33）以及Ambrose等人的最新工作。（34）表明，金属涂层的探针尖端可以显着扰动所检测到的分子的电子正确。在很大程度上，远场共聚焦荧光广告提供了无限的激光吞吐量和三维截面的capabil，但确实是无创的，尽管其分辨率受到衍射有限。这些效果有望允许在单分子水平上以及在线荧光鉴定和分类内分子和auantum构造的纳米结构上的在线荧光鉴定和分类。这项工作中实现的非凡灵敏度允许对单个分子的动力学以及这种分子在溶液中可能经历的化学和生化作用的直接，实时研究。
算法问题的不可证实性
将前四篇文章合并后（请参见下面的讨论）产生了著名的Adian-Rabin定理的证明。该定理是组合群体理论中最引人注目，最美丽的定理之一，代表了数学逻辑和群体理论的同时发展。宽松地说，定理指出：根据一个小组的有限陈述，人们几乎没有针对其呈现的群体的属性推断出来。乍一看，对于现代读者来说，这似乎很容易（如果他们被提高了为了将算法在算法上不可确定的特性的存在视为明显的）或令人难以置信的灰心（如果它们很容易灰心丧气）。然而，在这个松散的表面下面是一个惊人的深度，将数学逻辑和（半）组理论中的算法问题联系在一起。上述灰心的读者可能会认为，一旦阅读上述内容，就可以确定一个非平凡的财产，而无非是
