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World File Search System方差
方差和时间方差*
表格中的 edf 和置信因子按以下方式获得：N =l,OW，m = 128，M = 1025-3~128+1 = 642（估计中的加数数量），q = M/m =5.0156，= 1.225，ul = 0.589 来自'IBble I，edf = 6.9617 来自等式 (4)。对于 95% 的置信度，我们需要计算 2.5% 和 975% 的卡方水平。逆卡方算法，Y = 6.9617 和 p = 0.025，给出 2 = 1.6720 作为 25% 水平，在公式 (2) 中用 a 表示。同样，97.5% 水平为 15.928，用 b 表示。计算出的置信因子为 1 - = 03389，m- 1 = 1.0405。（请注意，表 I1 中的值是根据和 al 的值计算出来的，这些值的有效数字比表 I 中给出的值要多。）
基于方差的收缩的电子激发态...
分子的电子激发态对于许多物理和化学过程都是核心，但是它们通常比接地状态更难计算。在本文中，我们利用量子计算机的优势开发一种算法，用于高度准确地计算激发态。我们将合同的schr¨odinger方程（CSE）求解 - schr odinger方程的收缩（投影）到两个电子的空间上 - 溶液对应于schr odinger方程的地面和激发态。最近用于求解CSE的量子算法（称为合同的量子本素层（CQE））集中在基态上，但我们基于旨在快速优化地面或激发态的方差开发了CQE。我们应用算法来计算H 2，H 4和BH的地面和激发态。
神经网络的方差稳定优化
摘要 — 提出了一种基于测量变化特性和稳定性的神经网络训练新框架。该框架具有许多有用的属性，可以最大限度地利用数据，并以原则性的方式帮助解释结果。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤实现的。该方法是一种通用方法，可用于任何有重复性数据的情况。以这种方式进行标准化可以量化拟合优度，并从统计角度解释测量数据。我们展示了该框架在先进制造数据分析中的实用性。索引词 — 方差稳定、神经网络、多层感知器、简化卡方、自由度卡方、金属增材制造在本文中，采用神经网络作为广义回归量，研究金属增材制造 (AM) 工艺参数与 IN718 超级合金的熔池几何特性之间的关系。本文以用例的形式介绍了增材制造数据的分析，但框架本身是通用的，可用于任何有可重复性数据的方法。增材制造是一种逐层构建组件的 3D 打印工艺；熔池是熔融原料和基材的体积。了解材料与熔池之间的潜在物理原理和关系是工艺优化的关键，然而现场测量的机会有限，因此缺乏对基本工艺的理解。使用神经网络分析先进制造工艺数据特别困难，因为收集高质量数据成本高、流程复杂且需要精心规划。这通常会导致数据集样本数量较少 [1]、[2]，需要系统的方法来帮助进行可靠的解释。
系统、其状态和方差的使用
摘要：量子信息调动了对量子系统、其状态和行为的描述。自 1932 年冯·诺依曼提出测量假设以来，如果一个量子系统被制备成由相同密度算符 ρ 表示的两种不同混合状态，则这些制备被认为会导致相同的混合物。50 多年来，人们对这一假设一直缺乏共识。在 2011 年的一篇文章中，Fratini 和 Hayrapetyan 考虑了自旋分量的方差，试图证明这一假设是没有道理的。本文旨在讨论这篇 2011 年文章的主要观点以及他们对 Bodor 和 Diosi 2012 年论文的回复，后者声称他们的分析无关紧要。面对 2011 年论文和回复中的一些模糊或不一致之处，我们首先尝试猜测他们的目的，建立在此背景下有用的结果，最后讨论这场争论中隐含的几个概念的使用或误用。
方差稳定神经网络的优化
摘要 - 为训练神经网络提供了一个新框架，该框架基于测量变化的表征和稳定。该框架产生了许多有用的属性，可最大程度地利用数据的使用以及以原则上的方式解释结果的解释。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤来实现的。该方法是一种通用方法，可以在可重复性数据可用的任何情况下使用。以这种方式进行标准化允许从统计的角度来解释拟合的良好和测量数据。我们在分析高级制造数据中证明了该框架的实用性。索引术语 - 变化稳定，神经网络，多层感知器，降低的卡 - 清点，CHI-Square每度自由度，这项工作中的金属添加剂制造作为一种普遍的回归，用于研究金属添加性制造（AM）过程参数和所致的融合属性属性的金属添加性生产（AM）的关系。在这里将对添加剂数据的分析作为用例表示，但是框架本身是一般的，可以在可重复性数据可用的任何方法中使用。添加剂制造是一个3D打印过程，它以逐层方法构建组件； Meltpool是熔融原料和底物材料的体积。这通常会导致数据集的样本数量少[1]，[2]，这些数据集需要一种系统的方法学方法来帮助鲁棒解释。了解材料和熔体之间的基本物理和关系是过程优化的关键，但是对原位测量的机会是有限的，因此缺乏基本的过程理解。使用神经网络在分析高级制造过程数据中提出了特定的困难，因为收集高质量的数据是充分的，复杂的，需要仔细的计划。
系统、其状态和方差的使用
摘要：量子信息调动了对量子系统、其状态和行为的描述。自 1932 年冯·诺依曼提出测量假设以来，如果一个量子系统被制备成由相同密度算符 ρ 表示的两种不同混合状态，则这些制备被认为会导致相同的混合物。50 多年来，人们对这一假设一直缺乏共识。在 2011 年的一篇文章中，Fratini 和 Hayrapetyan 考虑了自旋分量的方差，试图证明这一假设是没有道理的。本文旨在讨论这篇 2011 年文章的主要观点以及他们对 Bodor 和 Diosi 2012 年论文的回复，后者声称他们的分析无关紧要。面对 2011 年论文和回复中的一些模糊或不一致之处，我们首先尝试猜测他们的目的，建立在此背景下有用的结果，最后讨论这场争论中隐含的几个概念的使用或误用。
HDANOVA：方差的高维分析
Hima-pake。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 2个二元帐户。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3连续输出。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4个hima。 div> 。 div> 。 div>Hima-pake。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2个二元帐户。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3连续输出。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4个hima。 div> 。 div> 。 div>2个二元帐户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3连续输出。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个hima。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 hima_classic。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 hima_dblasso。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。11 hima_eficient。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 hima_microbiome。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 hima_quantile。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 hima_survival。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18个微生物瘤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20量化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21生存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21
经典方差是否应作为基本测量...
摘要 - 由于测量结果并不比其不确定度更好，因此指定不确定度是计量学的一个非常重要的部分。人们倾向于相信物理学中的基本常数随时间不变，并且它们是建立国际系统 (SI) 标准和计量学的基础。因此，在最先进的水平上明确指定这些物理不变量的不确定性应该是计量学的主要目标之一。但是，通过观察某些物理量的行为，我们可能会扰乱标准，从而引入不确定性。一系列观测中的随机偏差可能是由测量系统、环境耦合或标准中的固有偏差引起的。由于这些原因，并且由于相关随机噪声在自然界中与不相关随机噪声一样普遍存在，因此普遍使用经典方差和均值标准差可能会混淆而不是澄清有关不确定性的问题；即，这些测量仅适用于随机不相关偏差（白噪声），而白噪声通常是观察到的偏差频谱的子集。如果事实上该系列不是随机和不相关的，即没有白色频谱，那么由于测量是在不同时间进行的，因此系列中每个测量都是独立的假设应该受到质疑。在本文中，频率标准、标准电压电池和量块的研究提供了长期随机相关时间序列的例子，这些时间序列表明行为不是“白色”（不是随机和不相关的）。本文概述并说明了一种简单的时域统计方法，该方法为幂律谱提供了一种替代估计方法，可用于大多数重要的随机幂律过程。了解频谱可以在存在相关随机偏差的情况下提供更清晰的不确定性评估，所概述的统计方法还为白频谱提供了一个简单的测试，从而使计量学家能够知道使用经典方差是否合适或是否要结合更好的不确定性评估程序，例如，如本文所述。
