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单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，这是因为在完全正的、保迹映射下必须具有单调性，这代表了经典粗粒化量子版本 [ 35 , 40 ]。从无穷大的角度来看，作用量φ可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供了酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（有关更多信息，请参见第 2 节），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u ( H ) 是 H 上有界线性算子空间 B ( H ) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [· , ·] 给出的李积。特别地，可以证明 B ( H )（具有 [· , ·] ）同构于 U ( H ) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL ( H ) 的李代数。此外，已知 [ 9 , 15 , 26 , 27 ] GL ( H ) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
群作用和单调量子度量张量
作用 β 在 S 上是传递的，并将其变成齐次流形[2-5]。因此，U(H) 正则作用的基本向量场形成 GL(H) 作用的基本向量场代数的李子代数。[6] 证明了，为了描述 β 的基本向量场，只需考虑 U(H) 在 S(H) 上的正则作用的基本向量场以及与期望值函数 la(ρ)=Tr(aρ) 相关的梯度向量场，其中 a 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 中的任意自伴元素，借助于所谓的 Bures-Helstrom 度量张量 [7-12]。这个例子提供了酉群 U(H)、S(H) 的 GL(H) - 齐次流形结构、Bures–Helstrom 度量张量和期望值函数之间的意外联系。然而，这并不是单调度量张量与一般线性群 GL(H) “相互作用”的唯一例子。事实上，在 [6] 中，还证明了 U(H) 正则作用的基本向量场以及与期望值函数相关的梯度向量场通过 Wigner–Yanase 度量
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，因为在代表经典粗粒化量子版本的完全正、保迹映射下，单调性是必须的 [ 35 , 40 ]。从无穷小角度来看，作用量 φ 可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（第 2 节将对此进行详细介绍），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u(H) 是 H 上有界线性算子空间 B(H) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [·,·] 给出的李积。特别地，可以证明 B(H)（具有 [·,·]）同构于 U(H) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL(H) 的李代数。此外，已知 [9,15,26,27] GL(H) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
我很抱歉继续使用单调乏味的语言，但别忘了人为因素
•2012 年至 2016 年发生的 180 起事故中，约有一半与载人飞机相撞。•迄今为止，澳大利亚尚未报告过 RPAS 与载人飞机相撞的情况。•与地形相撞，2012 年至 2016 年期间共发生 52 起 •地形碰撞最常见的原因是失控（约 40%）、鸟撞击 RPAS（约 10%）或发动机故障或失灵（10%）。•全球范围内已知发生过 5 起碰撞。（ATSB，2016 年）
终身单调：多域单眼深度估计的终身学习
摘要 - 随着自动驾驶和机器人导航的快速进步，对能够估计度量（绝对）深度的终身学习模型的需求不断增长。终身学习方法可能在模型培训，数据存储和收集方面可以节省大量成本。但是，RGB图像和深度图的质量是传感器的，现实世界中的深度图具有特定的特定特征，从而导致深度范围的变化。这些挑战将现有方法限制为具有较小的域差距和相对深度图估计的终身学习。为了促进终生的度量深度学习，我们确定了需要注意的三个至关重要的技术挑战：i）开发一个能够通过尺度感知的深度学习来解决深度尺度变化的模型，ii）设计有效的学习策略来处理明显的域间隙，iii III）为在实践应用中创建一个自动化的解决方案。基于上述考虑因素，在本文中，我们提出了一个轻巧的多头框架，有效地解决了深度尺度的不平衡，ii）一种不确定性的意识到的终身学习解决方案，可熟练处理重要的域域，iii）一种在线域特异性预测方法，以实现实时的预测方法。通过广泛的数值研究，我们表明该方法可以实现良好的效率，稳定性和可塑性，从而使基准测试幅度约为15％。该代码可在https://github.com/ freeformrobotics/lifelong-monodepth上找到。
限制了对单调系统的最佳控制，并应用于电池快速充电
R。Drummond曾在She -fild University，Mappin ST，She -eld，S1 3JD的自动控制与系统工程系任职。电子邮件：ross.drummond@sheffield.ac.uk。N. E. Courtier和D. A. Howey与牛津大学工程科学系，牛津大学，牛津公园17号，OX1 3PJ，牛津，英国牛津，电子邮件：{David.howey，Nicola.courtier}@eng.ox.ac.ac.ac.uk。l D. Couto与控制工程和系统分析部，Brussels，Brussels，B-1050，BELGIUM，BRUSSELS UNIVER。电子邮件：luis.daniel.couto.mendonca@ulb.be。C. Guiver在爱丁堡纳皮尔大学（Edinburgh University，Edinburgh），英国EH10 5DT的工程与建筑环境学院工作。电子邮件：c.guiver@napier.ac.uk。罗斯·德拉蒙德（Ross Drummond）要感谢皇家工程学院通过英国情报界研究奖学金的资助。克里斯·吉夫（Chris Guiver）要感谢埃德·伊特堡（Ed-Inburgh）皇家学会（RSE）通过RSE个人研究奖学金提供的资金。EPSRC FARADAY机构多尺度建模项目（EP/S003053/1，授予号FIRG025）为Nicola Courtier和David Howey提供了支持。
基于 LoRa 的智能空间监控系统的速率单调调度器
摘要 — 智能空间系统配备传感器来收集数据，这些数据可用于了解其环境条件。然后将收集到的数据传输到应用程序，以提高空间的舒适度、生活质量和安全性。长距离 (LoRa) 技术提供长距离覆盖，消耗低能量，非常适合智能空间应用。LoRa 中有六个虚拟通道用于传输数据，但是当节点同时传输数据时，网络会面临干扰问题。干扰问题使 LoRa 不太适合时间紧迫的应用。为了缓解干扰问题，应以最佳方式分配扩频因子。本文使用速率单调调度程序将扩频因子分配给 LN，以确保在截止期限内以最小的能耗传输数据。为了量化接收信息的延迟，我们使用“信息时代”指标。使用 Network Simulator-3 验证了所提出的方法，结果表明它有效地减少了延迟和能量并延长了网络效用。索引词 — 信息时代、物联网、远程通信、调度
多代理增强学习中的投影 - 最佳单调值函数分解
价值函数分解已成为在培训和分散执行范式下进行合作多代理增强学习的普遍方法。这些算法中的许多算法通过使用代理实用程序的单调混合函数来分配最佳的关节作用功能，以确保分散决策的关节和局部选择之间的相干性。尽管如此，利用单调混合函数也会引起表示局限性，并且在单调函数类别上找到无约束的混合函数的最佳投影仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了QPRO，该QPRO对价值函数分解的最佳投影问题置于遗憾的是对不同过渡的投影权重的最小化。可以使用Lagrangian乘数方法放松和解决此优化问题，以遵守封闭形式的最佳投影权重，在该方法中，我们通过最大程度地减少预期收益的遗憾政策，从而缩小最佳和受限单调混合功能之间的差距，从而增强单调值函数分支。我们的实验证明了我们方法的有效性，表明在具有非单调价值函数的环境中的性能提高了。
对具有单调最佳响应的游戏的实证分析的序数方法
natalia lazzati：nlazzati@ucsc.edu John K.-H. quah：ecsqkhj@nus.edu.sg koji shirai：kshirai1985@kwansei.ac.jp供有益的讨论和评论，作者感谢S. Berry，J.J.福克斯，K。Hirano，T。Hoshino，A。Kajii，Y。Kitamura，B。Kline，E。Krasnokutskaya，C。Manski，W。Newey，T。Sekiguchi，J。Stoye，J。Stoye，B。Stroulovici，B。Strulovici，S。Takahashi，Y。Takahashi，尤其是X. Tank。在以下活动中已向听众介绍了该项目的各种版本，我们感谢他们的评论：在阿里佐纳大学，约翰·霍普金斯大学，京都，卢旺斯（核心），纽约大学，赖斯大学，赖斯大学，西蒙大学，西米森大学，西米森·弗雷泽大学，新加坡大学，西北大学，陆军大学（dauphiai南加州，新加坡曼格大学，斯坦福大学，加州大学戴维斯分校，加州大学圣地亚哥分校，加拿大经济理论会议（Vancouver，2017年，2017年），不完整模型的计量经济学会议（Cemmap and Northwestern，2018年，2018年），第13大纽约大都会区的纽约市经济学社会（PRINCETICS COLLOETIC COLLOETICS MENCONER SUMICATIN） 2018）。koji Shirai在2019-2020学年的访问期间，感谢日本促进科学学会（Kakenhi 19K00155）的财务支持（Kakenhi 19K00155）和约翰·霍普金斯大学的款待。