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多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传
![arXiv:1611.05449v2 [quant-ph] 2017 年 11 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a6c3e03439add2bf3b7276875293e2eb7302ac98.webp)
arXiv:1611.05449v2 [quant-ph] 2017 年 11 月 6 日
时空的几何形状可以通过用时钟和尺子或更一般地用量子场、源和探测器进行的物理测量推断出来。我们假设能够达到的最终精度由量子力学决定。在本文中，我们获得了基于参数的量子不确定关系，它限制了我们根据应力-能量方差确定时空属性的精度。这种不确定关系可能与经验观察越来越相关，例如，激光干涉引力波探测器有望在不久的将来在很宽的带宽内接近量子极限灵敏度。一种量化参数测量精度的有益的高级方法是通过估计量 ˜ θ 的逆方差 ⟨ ( δ ˜ θ ) 2 ⟩。我们测量参数的最佳精度由量子 Fisher 信息决定 [1, 2]。对于纯态，Fisher 信息可简化为演化算子 ˆ P 的方差 ⟨ (∆ ˆ P ) 2 ⟩ 的倍数，该算子描述了量子态如何随参数的变化而变化。这决定了基于参数的不确定性关系 [3, 4]，
![arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6aa1457dbabd38ca90a7863ebeb46fbce8984a72.webp)
arXiv:2412.15800v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 20 日
众所周知，密度矩阵并不总能区分不同的量子计算误差（参见 [9]）。因此，用随机变量表示量子计算误差比用密度矩阵表示更准确。这就是我们决定用随机变量来表示量子计算误差的主要原因。而且，一旦用随机变量建立了量子计算误差的表示，那么衡量量子计算误差大小的最自然参数就是方差。随机变量 X 的方差定义为 X 的平均值 µ 的二次偏差的平均值，V ( X ) = E [ ∥ X − µ ∥ 2 ]。在我们的例子中，由于随机变量 X 表示量子计算误差，因此 X 的平均值是无误差计算得到的 n − 量子比特 Ψ 0 。不失一般性，我们假设所有量子计算误差的平均值始终为 Ψ 0 = | 0 ⟩ 。为此，只需通过幺正变换将 Ψ 0 移到 | 0 ⟩ 即可。因此，使用公式 (1) 给出的纯量子态，X 的方差将为：
USACI 客户手册 - 2024 年 9 月 15 日
❖ 各股票的股票方差，已标准化以便进行比较。 ❖ 每只股票的 CQNS 得分 ❖ 每只股票的成交量（% 平均值） ❖ 价格变化（% 平均值） ❖ BETA（与所用的指数 ETF 相比） ❖ 满足四阶价格分布（峰度）非正态分布阈值且每日价格方差较低或较高的股票 ❖ 满足三阶价格分布（偏度）非正态分布阈值的股票 ❖ 已支付的股息（% 平均价格） ❖ 每日收盘价的方差（值，已标准化） ❖ 预期回报率（%） ❖ BETA 值（BETA 值）为负、较高或较低的股票。 ❖ 股价发生变化的股票（平均值的 % ） ❖ 交易量激增的股票（交易量天数） ❖ 拆分的股票（拆分比率） ❖ 市值（$）* ❖ 经营现金流（$）* ❖ 长期债务（$）* ❖ 净收入（$）* ❖ 普通股（$）* ❖ 累计其他综合收入（AOCI）（$）* * 如果数据由 Intrinio 提供，则仅为 CQNS UP 运行服务提供。
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
人工智能对复杂高科技的解读......
图 3：在保持所有其他变量不变的情况下，对一个潜在变量进行置换对模拟晶格重建的影响。红色虚线绘制在每个面板的相同像素位置，作为比较晶格位置的视觉辅助。置换的潜在变量是在模拟晶格的 a) y 轴平移、b) x 轴平移、c) 顺时针旋转置换过程中显示最大方差的变量。d) 在模拟晶格的简单几何置换中没有显示大方差但能够“擦除”晶格的潜在变量。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。