摘要:欧盟委员会 (EC) 自 2014 年以来一直通过数字经济和社会指数 (DESI) 监测成员国的数字化进程。DESI 指数目前对欧盟成员国进行排名,并根据四个核心指标和 33 个单独指标监测它们的进展。我们试图确定是否可以通过使用 DESI 的年度数据库来检测成员国之间的趋同。通过研究指数的变化,我们提出存在所谓的“马太效应”,即欧盟 27 个成员国之间的“富人越来越富”综合症。我们还假设 COVID-19 大流行会影响 DESI 的变化。研究的问题是使用文献计量、统计数学方法的问题。σ 收敛分析用于估计成员国之间差异随时间的减少,而 β 收敛分析用于估计赶上初始发展水平的速度。进行了 PCA 分析,以验证马修效应,并考虑实际人均 GDP 变化的附加 λ 方差。在 2016-2021 年期间,σ 收敛得到了证实。β 收敛得到了显著证实,研究还表明追赶的半衰期约为 20 年。2016-2021 年期间的马修效应虽然没有得到显著证实,但往往表明它的存在。COVID-19 大流行对 DESI 指数值的影响就像
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程(ODE)在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中,我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析,假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后,我们考虑各种示例,并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率,并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误;我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
摘要在此贡献中,我们介绍了连续随机级别(CSG)方法的完整概述,包括收敛结果,步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题,例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题,同时同时提高计算工作,因此在这种情况下,随机优化方案变得越来越流行。但是,已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能,并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题,如果评估成本函数涉及求解多个状态方程,例如,以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点,最近的一篇文章介绍了CSG方法,该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息,以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的,但在这里,我们提供了CSG的完整收敛分析,用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外,提出了获得集成权重的新方法,将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
区域: / modulnr。:部门数学 / CIT413036课程结构:讲座:2H练习:2H内容:课程概述了增强学习的数学基础,包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法(Monte Carlo,Monte Carlo,时间差异,SARSA,SARSA,SARSA,Q-LEAL,Q-LEARNINGNING,...)。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的,以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用,施普林格证书:请参阅Tumonline位置/讲座/练习:请参阅Tumonline
本文提出了一种非常快速的数值方法来模拟熔池凝固产生的微观结构,包括柱状枝晶晶粒和从熔体中成核的等轴晶粒的生长竞争。为了减少计算时间,提出了一种升级策略,该策略不是单独考虑每个枝晶,而是根据物理信息确定枝晶生长速度来定义平均凝固前沿。所提出的方法还依赖于枝晶的优选生长方向和有利取向的晶粒标准来确定哪些晶粒在竞争中幸存下来。显著减少自由度总数的关键贡献之一是使用 Voronoi 镶嵌而不是规则网格进行数值实现。结果已与实验数据以及相场和细胞自动机模拟进行了比较。模拟的微观结构与使用细胞自动机获得的微观结构相似,而计算成本却大大降低。此外,还提供了三维模拟的收敛分析,其热条件对应于金属增材制造,以展示如何在实践中使用本研究。
摘要 - 本文提出了一种分布式算法,以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡,并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法,而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下,我们建立了新的结果,该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数,而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合,并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
这项研究着重于使用传统设置,下坡单纯形和遗传算法方法优化CNC铣削参数。该研究评估了加工参数(例如降低速度和进料速度)对关键性能指标的影响,包括表面粗糙度,工具磨损,加工时间和整体成本效益。通过使用3D表面和轮廓图,该研究表明,最佳切割速度的范围为40-80 m/min,进料速度从0.1-0.25 mm/牙齿介于0.1-0.25 mm/牙齿中,导致峰值工具寿命约为9-10分钟。遗传算法的表现优于传统设置和下坡单纯词,其单位成本最低为8.50美元,而下坡单纯子的成本为9.00美元,传统设置为11.00美元。收敛分析表明,遗传算法虽然需要更多的迭代,但总体成本较低(约8.50美元),并提供了更好的优化结果。成本分解分析显示,加工和改变工具的成本大幅降低,遗传算法将工具换成本降低至1.50美元,加工成本降至3.50美元,从而带来了最具成本效益的解决方案。这些发现证明了高级优化技术在增强CNC铣削过程,提高加工效率和最小化运营成本方面的有效性。
Tihomir Varbanov 5 Evgeni Ovchinnikov 6 摘要 目的:本研究旨在研究保加利亚和欧盟国家的循环经济的各个方面。 方法:本文通过应用不同的统计分析方法对循环经济进行评估:多元统计方法、收敛分析和互相关分析。 结果与结论:首先,通过对欧盟国家进行动态分类发现,德国、荷兰、比利时、西班牙、意大利和卢森堡的循环经济转型最为先进。其次,根据分析中涉及的每个指标,发现 2012 年至 2019 年期间欧盟 27 国之间不存在普遍收敛过程,存在俱乐部收敛。形成的四个俱乐部中的国家之间的收敛是相对的,而其他国家中则存在过渡发散和阶段逆转的过程。第三,基于互相关分析,我们发现保加利亚 2005 年至 2019 年产生的包装废弃物和回收的包装废弃物之间没有关系。有理由认为,欧盟同期的这些指标之间存在关系,并且这种关系在当年存在。第四,废物利用和废物无害化指标的值清楚地表明,在保加利亚,经济活动产生的废弃物主要被填埋,这会产生额外成本并导致环境污染。第五,分类分析表明,保加利亚各地区在城市固体废物管理方面差异很小。关键词:循环经济、收敛过程、互相关分析、动态分类、多元统计方法、分类分析。
功能蛋白与微透明剂的精确和高分辨率耦合对于制造微型生物电子设备至关重要。此外,微电极的电化学对电化学分析和传感器技术产生了重大影响,因为微电极的尺寸较小会影响分析物的径向扩散通量,从而提供了增强的质量传输和电极动力学。然而,与这种微电子相关的工艺技术与通常使用的召集生物结合技术之间存在了巨大的技术差距。在这里,我们使用溶剂辅助的蛋白质 - 麦克塞尔吸附印刷(GPS)进行了高分辨率和快速的几何蛋白自我图案(GPS)方法,以将夫作生物分子送到微电源上,以最小特征大小为5μm,并且打印时间约为一分钟。GPS方法用于微观的多种生物分子,包括酶,抗体和抗生物素生物素化的蛋白质,可提供良好的几何比对并保留生物学功能。我们进一步证明,用于葡萄糖检测的酶偶联的微电极表现出良好的电化学性能,从GPS方法中受益,可以最大程度地提高生物接口处有效的信号转导。这些微电极阵列保持了快速收敛分析物扩散,显示典型的稳态I - V特性,快速响应时间,良好的线性灵敏度(0.103 Na mm-2 mm-2 mm-1,r 2 = 0.995)和超宽线性动态范围(2 - 100 mm)。我们的发现为生物分子与微电体阵列的精确耦合提供了一种新的技术解决方案,对诊断,生物燃料细胞和生物电机设备的规模和生产具有重要意义,这些设备无法经济地实现其他现有技术。