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World File Search System惩罚因子
科技赋能下的供应链金融计算机化风险评估模型构建及应用
本研究旨在帮助中小企业摆脱传统融资模式的束缚，降低供应链金融风险。首先分析了供应链金融业务模式及信用风险，随后探讨了区块链在供应链金融信用风险管控中的应用原理，接下来探讨了解放个体、将金融科技应用于供应链金融风险管理。在计算机化风险评估模型开发的最后阶段，对模糊支持向量机（FSVM）进行了优化，并通过引入可变惩罚因子C来提高风险分类的有效性和效率。为检验C-FSVM风险评估模型的有效性，以中国汽车行业为研究对象。研究结果显示，C-FSVM模型对整个样本的分类准确率为96.35%，对信誉良好的企业分类准确率为96.45%，对违约企业的分类准确率为95.34%。 C-FSVM模型的训练时间为473.9s，远低于SVM和FSVM模型的训练时间1631.6s和1870.2s。综上所述，C-FSVM供应链财务风险评估模型是有效的，在银行实际中具有较大的应用价值。
论文基于改进Sparrow搜索算法的SVR水质预测模型研究
多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一，本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法（ISSA）与支持向量回归机（SVR）相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法（SSA）种群多样性低、易陷入局部最优的问题，提出ISSA，通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性，利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取，使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验，将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明，ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型，达到99.2%；均方差（MSE）为0.013，比SVR模型降低了79.37%，比SSA-SVR模型降低了75%；判定系数（R2）为0.98，比SVR模型提高了5.38%，比SSA-SVR模型提高了7.57%，表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
纠缠的复杂性
Nielsen 的量子态复杂性方法将准备状态所需的量子门的最小数量与用酉变换流形上的某个范数计算的测地线长度联系起来。对于二分系统，我们研究了绑定复杂性，它对应于作用于单个子系统的门没有成本的范数。我们将问题简化为研究施密特系数流形上的测地线，并配备适当的度量。绑定复杂性与其他量（如分布式计算和量子通信复杂性）密切相关，并且在 AdS/CFT 的背景下提出了全息对偶。对于具有黎曼范数的有限维系统，我们发现了绑定复杂性与最小 Rényi 熵之间的精确关系。我们还发现了最常用的非黎曼范数（所谓的 F 1 范数）的分析结果，并为量子计算和全息术中普遍存在的状态复杂性相关概念提供了下限。我们论证说，我们的结果适用于分配给作用于子系统的生成器的一大类惩罚因子。我们证明，我们的结果可以借用来研究 F 1 范数情况下单个自旋的通常复杂度（非约束性），而这在之前的文献中是缺乏的。最后，我们推导出多部分约束复杂度的界限以及相关（连续）电路复杂度，其中电路最多包含 2 个局部相互作用。