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World File Search System估计参数
多阶段生产的产业政策
• 给定路径 ℓ nm ，交付的 MC c ( ℓ nm ) 由估计参数（当地生产成本、包括距离在内的贸易成本、关税等）决定。 • 需求量 q 由厂商的 c ( ℓ nm )（质量由 ξ nm 调整）和所有模型中这些成本的总指数 C EV n 决定。 • 如果选择路径 ℓ nm ，则元组 ( n , m ) 的可变利润： π ( c ( ℓ nm ) , C EV n ) = ( µ mn − 1 ) c ( ℓ nm ) q ( c ( ℓ nm ) , C EV n )
根据 EIS 数据识别电池电路模型
摘要 - 电池的频率响应可用于评估其健康状况。提高这种指标的可靠性是当前许多研究的主题，特别是在电动汽车领域。本文介绍了锂离子电池频率响应的主要特性以及用于近似所述频率响应的等效电路。首先建立了电池等效电路阻抗的主要方程。然后，提出了一种基于最小二乘法调整等效电路参数的程序，并在一组电化学阻抗谱测量中进行测试。此类模型随后将允许生成有关电池阻抗的理论数据，以便测试用于估计参数及其健康状态的原始算法。
艺术硕士（经济学）作业2024- ...
B节3。概率模型背后的基本思想是什么？说明如何在概率模型中估计参数。4。动态模型是什么意思？说明如何估算以下模型？𝑦= ∝ + 𝛽𝑥 + + + 𝛾𝑦 -𝛾𝑦 -1 +𝑢𝑢| | 𝛾 | <1和𝑢= 𝜌 𝜌𝑡𝑡𝑡𝜀 𝜀 𝜀。在上述模型中是平均零和方差𝜎2和| 𝜌 |的通常随机误差项。 <1。5。解释多项式logit模型背后的核心思想。该模型的基本假设旅馆什么？6。面板数据模型的优点是什么？指定固定效应模型并解释如何估算。7。在以下内容上写简短注释：a）拱形模型
eDNAjoint：贝叶斯框架下传统和环境 DNA 调查数据的联合建模
描述模型整合了环境 DNA (eDNA) 检测数据和传统调查数据，以联合估计物种捕获率（参见包插图：< https://ednajoint.netlify.app/ >）。模型可以与通过传统调查方法（即诱捕、电捕鱼、目测）获得的计数数据以及通过聚合酶链反应（即 PCR 或 qPCR）从多个调查地点复制的 eDNA 检测/未检测数据一起使用。估计参数包括假阳性 eDNA 检测的概率、相对于传统调查缩放 eDNA 调查灵敏度的站点级协变量以及传统渔具类型的捕获系数。模型使用“Stan”概率编程语言通过贝叶斯框架（马尔可夫链蒙特卡罗）实现。
集成的区域气候/天气/环境预测
气候/天气/环境的数字预测是在气候变化时代的适当政策制定的重要来源。它需要一个耦合的建模系统，例如大气层地面化学；通过更好地估计参数和初始条件，可以提高其性能。数值气候/天气/环境模型不仅提供其未来状态，还提供给定网格大小的分析数据，这些数据在数据空隙区域中很有用。Recent efforts to improve regional climate/weather/environment prediction will be introduced as an integrated approach: estimating optimal parameter values, seeking an optimized set of parameterization schemes, combining optimizations of parameterization schemes and parameter values sequentially (i.e., opti-parameterization), and applying a hybrid ensemble-variational data assimilation through the coupled models (e.g., WRF-NOAH-MP和WRF-CHEM）和卫星数据。
使用集体的海森堡限制量子计量学......
量子计量的目标是利用纠缠等量子特性精确估计参数。这种估计通常包括三个步骤：状态准备、时间演化（在此过程中参数信息被编码到状态中）和状态读出。时间演化过程中的退相干通常会降低量子计量的性能，被认为是实现纠缠增强传感的主要障碍之一。然而，我们表明，在适当的条件下，可以利用这种退相干来提高灵敏度。假设我们有两个轴，我们的目标是估计它们之间的相对角度。我们的结果表明，使用 Markvoian 集体退相干来估计两个方向之间的相对角度可实现海森堡极限灵敏度。此外，我们基于 Markvoian 集体退相干的协议对环境噪声具有鲁棒性：即使在独立退相干的影响下，也可以通过应用集体退相干来实现海森堡极限。我们提出的关于退相干的反直觉建议为量子计量学带来了新的应用。
FEMA：针对大样本全脑成像数据的快速高效混合效应算法
图 1 分箱对固定效应参数估计的均方误差 (MSE) 的影响。我们模拟了 2000 个具有 5 个固定效应（10,000 个观测值）的成像变量。然后，使用 20 个不同的箱值，我们使用 FEMA 估计参数并计算参数估计的平均（超过 50 次重复）平方误差。面板 (a) 中的黑色虚线表示五个固定效应中的每一个的总 MSE（跨 2000 个成像变量），而橙色实线表示五个固定效应的总 MSE 的平均值。我们观察到最小总 MSE 在箱值为 100（由绿线表示）时，而箱值为 20（由紫线表示）显示出可比的 MSE；面板 (b) 显示每个箱值所需的计算时间（跨 50 次重复取平均值）；箱值为 20（紫线）的计算时间是箱值为 100（绿线）所需计算时间的一小部分。请注意，两个面板的 x 轴都是非线性的。
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。
双频照明：量子增强协议
提出了一种量子增强、无闲散传感协议，用于在有噪声和有损耗的情况下测量目标物体对探测器频率的响应。在该协议中，考虑了一个嵌入热浴中的具有频率相关反射率𝜼(𝝎)的目标。目的是估计参数𝝀 = 𝜼(𝝎 2) − 𝜼(𝝎 1)，因为它包含不同问题的相关信息。为此，采用双频量子态作为资源，因为有必要捕获有关该参数的相关信息。对于双模压缩态(HQ)和一对相干态(HC)，在假设的𝝀 ≈ 0 的邻域中计算相对于参数𝝀的量子费希尔信息H，𝝀的估计显示出量子增强。这种量子增强会随着被探测物体的平均反射率而增长，并且具有抗噪声性。推导出最佳可观测量的显式公式，并提出了基于基本量子光学变换的实验方案。此外，这项工作为雷达和医学成像（特别是在微波领域）的应用开辟了道路。