XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态随机
随机、系统和共因故障
危险和风险分析 (H&RA) 团队识别出可能造成灾难性后果的危险事件。其中一种事件可能是容器液位下降，导致高压气体流向未达到该压力的下游设备。可以指定安全仪表功能 (SIF) 来降低此事件的风险。SIF 检测低液位并通过关闭出口截止阀来防止漏气。指定三个冗余液位变送器来检测低液位情况。基本过程控制系统使用其他液位设备来监视和控制容器液位。当三个液位变送器中的任意两个检测到低液位（三选二，2oo3）时，安全仪表系统 (SIS) 会关闭出口截止阀。如果一个液位变送器发生危险故障，SIF 仍可工作；但是，如果两个变送器发生危险故障，SIF 将无法关闭阀门，导致容器中的液位下降，并可能造成灾难性后果。
关于量子随机游动
正如标题所示，以下论文是对当前正在进行的量子随机游动研究的一次全面但绝不完整的探索。经典随机游动在 20 世纪初被引入并形式化，作为建模和研究金融以及物理或生物现象的工具。著名的布朗运动最早由法国数学家 Louis Bachelier 于 1900 年在其博士论文《投机理论》中描述，当时他试图研究巴黎证券交易所的价格变化。从那时起，Henri Lebesgue、Émile Borel、Paul Lévy 等人发展了测度理论，从而对随机游动等随机过程进行了严格的定义。简而言之，随机游动是某些数学空间（如图、群或向量空间）中的随机路径。第 2 章将介绍相关定义以及随机游动极限行为的定理，因为我们对经典设置与量子理论设置的区别感兴趣。
随机量子定理
本文介绍了几类与物理学和动态系统理论密切相关的新数学结构。这些结构中最普遍的一种称为广义随机系统，它们共同包含许多重要的随机过程，包括马尔可夫链和随机动态系统。然后，本文陈述并证明了一个新定理，该定理建立了任何广义随机系统与酉演化的量子系统之间的精确对应关系。因此，该定理导致了量子理论的新表述，以及希尔伯特空间、路径积分和准概率表述。该定理还从第一原理的角度解释了为什么量子系统基于复数、希尔伯特空间、线性酉时间演化和玻恩规则。此外，该定理表明，通过选择合适的希尔伯特空间，并选择适当的幺正演化，可以在量子计算机上模拟任何广义随机系统，从而可能为量子计算开辟一系列新颖的应用。
使用条件随机样品
更详细地，PCP建立在分裂的保形预测框架的基础上（Lei and Wasserman，2014； Papadopoulos等，2002）。它首先将观察到的数据D随机分配到初步的D PRE和校准集D Cal中。它具有三个阶段。（1）它适合条件生成模型Q（y | x）与初步数据d pre。（2）对于校准集d cal中的每个点（x i，y i），它生成了k独立的预期样本ˆ y x i = {ˆ y i i 1，····y ik}，从拟合的模型q（y | x i）中。然后，它计算每个采样的预言与真实标签y i之间的差异。这些数量称为不符合分数，并测量生成模型的合适性。（3）最后，它计算并记录了不符合分数的（1 -α）经验分位数。分位数将用于构建预测集。
可解释的随机森林
摘要 先进的机器学习模型因其出色的性能而被广泛应用于各个领域。然而，它们的复杂性往往使它们难以解释，这可能是高风险决策场景中的一个重大限制，因为可解释性至关重要。在本研究中，我们提出了可解释随机森林 (XRF)，它是随机森林模型的一个扩展，它在训练过程中考虑了用户对问题及其特征空间的看法所产生的可解释性约束。虽然已经提出了许多方法来解释机器学习模型，但这些方法通常仅适用于模型训练后。此外，这些方法提供的解释可能包括人类无法理解的特征，这反过来可能会妨碍用户理解模型的推理。我们提出的方法解决了这两个限制。我们系统地将我们提出的方法应用于六个公共基准数据集，并证明 XRF 模型能够平衡模型性能和用户的可解释性约束之间的权衡。