•序列比对:检测DNA或蛋白质序列之间的相似性。•系统发育树重建(“生命之树”)•基因预测(隐藏的马尔可夫模型)•分析微阵列数据(多个测试,多变量分析)•爆炸搜索(随机步行,极值)•分析计算机模拟,网络等。•更多!
Abstract Hindcast or Wave Reanalysis Data Bases (WRDB) constitute a pow- erful source with respect to instrumental records for the design of offshore and coastal structures, since they offer important advantages for the statistical char- acterization of wave climate variables, such as continuous long time records of significant wave heights, mean and peak periods, etc.然而,重新分析数据不如仪器记录准确,这使得极端数据分析从易于预测设计回报周期值下降。本文提出了一个混合的极值(MEV)模型来处理最大值,以充分利用i)i)后播或波浪重新分析,ii)仪表记录,从而降低了其预测的不确定性。所产生的混合模型始终如一地合并了两种数据集给出的信息,并且可以应用于任何极值分析分布,例如GEV或Pareto-Poisson。使用合成生成和真实数据进行了说明,后者取自西班牙北部海岸的特定地点。
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大,规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法,该方法考虑了极值,使用有限数量的代表日和每天内的时间点,有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比,它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示,与传统的分段常数公式相比,它减少了近似误差。此外,通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率,开发了一个全面的扩展联合规划模型,包括输电线路、储能系统和风电场。
Course title: Quantitative Risk Management Level: Master of Science UZH ETH in Quantitative Finance Course Status: Core MF Year of Study: Spring Semester Number of Classes per Week: 2h (lectures) + 1h (exercises) ECTS Credits: 4 ECTS Time /Location: |According to the timetable in the ETH course catalogue Lecturer: Prof. Dr. Patrick Cheridito Content Content of the course Basel Accords;偿付能力II;瑞士溶剂测试;分析,经验和模拟损失分布;价值高风险;预期不足;压力测试;敏感性;财务数据的风格化事实;拱门和Garch模型;极值理论;多元分布;线性相关;斯皮尔曼的等级相关;肯德尔的等级相关;尾巴依赖; Copulas;操作风险课程的目标:该课程介绍了概率理论和统计数据的方法,可用于建模财务风险。所讨论的主题包括损失分布,风险度量,极值理论,多元模型,Copulas,依赖性结构和操作风险。预期的结果:成功完成该模块后,学生知道财务风险管理中使用的概率理论和统计数据的最重要方法。
旨在提高极端事件的频率和严重性,例如灾难性的浮动,破纪录的温度和前所未有的热浪,这突显了对风险评估和建模的创新方法的迫切需求。数据收集技术的现代进步提供了越来越大且复杂的数据集,只能处理快速可扩展的算法和计算软件。本期特刊旨在弥合人工智能(AI)和极值理论(EVT)之间的差距,以利用两者的优势并解决这些极端事件所带来的日益严重的挑战。
,候选人将分析多年的时间复合方面,与季节性和年度尺度上表面温度异常的关系以及与大气的低频变异性的关系。此外,将使用应用于不同复杂性的数值气候模型的罕见事件算法产生大型多年干旱的大型数据集。最后,将开发非平稳的极值模型,以量化长期极端干旱发生概率的未来变化,并为最近事件带来可靠的归因陈述。
1 数学框架 5 1.1 希尔伯特空间. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 无界算子和谱测度. . . 13 1.3 量子理论的概率结构. . . . . 16 准备. . . . . . . . . . . 17 测量. . . . . . . . . . . . 19 概率. . . . . . . . . . . . . 20 可观测量和期望值. . . . . . 23 1.4 凸性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 凸集和极值点 . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 状态混合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 主化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 凸泛函 . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 复合系统和简化系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Choi 矩阵 . ...
摘要:最近有几篇论文表明,纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而,这些论文的分析有一个相当令人费解的特点:所有计算都是使用体动力学进行的,而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学,但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案?在本文中,我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解,其中霍金辐射的类似物按预期净化自身,这种净化由纠缠楔分析重现。此外,光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释:与迄今为止提出的模型不同,这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的:它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中,都无需考虑体积量子校正:经典极值表面足以完成这项工作。我们认为,我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比,但我们也强调,任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。
摘要:最近有几篇论文表明,纠缠楔重构与 AdS/CFT 中黑洞蒸发的幺正性之间存在密切的关系。然而,这些论文的分析有一个相当令人费解的特点:所有计算都是使用体动力学进行的,而体动力学本质上是霍金用来预测信息丢失的动力学,但应用纠缠楔重构的思想似乎表明佩奇曲线与信息守恒一致。为什么同一模型中的两个不同计算会给出不同的佩奇曲线答案?在本文中,我们提出了一对新模型来澄清这种情况。我们的第一个模型给出了幺正黑洞蒸发的全息图解,其中霍金辐射的类似物按预期净化自身,这种净化由纠缠楔分析重现。此外,光滑的黑洞内部一直持续到蒸发过程的最后阶段。我们的第二个模型对体积演化导致信息丢失的情况给出了另一种全息解释:与迄今为止提出的模型不同,这种体积信息丢失可以通过纠缠楔分析正确再现。这说明量子极值表面在某种意义上是运动学的:它们计算的熵的时间依赖性取决于体积动力学的选择。在这两个模型中,都无需考虑体积量子校正:经典极值表面足以完成这项工作。我们认为,我们的第一个模型是对蒸发黑洞实际发生情况的正确类比,但我们也强调,任何信息问题的完全解决都需要了解非微扰体积动力学。