XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System概率分布
同行评审文件概率的光子计算与...
在本手稿中，作者提出了一种使用物理噪声源（或称为熵源）进行随机变量进行概率分布计算的方法。这项工作是基于研究小组以前通过WDM和带有相变内存的光子横杆阵列的矩阵乘积乘法的工作。对我的理解，在这里，他们提出适应相同的硬件来操纵“混乱的光”以独立控制输出概率分布的平均值和差异，并使用WDM启用“单次镜头”读数此类概率分布。我想向作者努力详细地详细解释其系统的物理学，并在主要文本和补充材料中以很高的清晰度来解释其系统的物理。尽管我对这种方法的实际好处有保留，但从学术角度来看，这个想法听起来很有趣和新颖。我会向编辑接受次要修订。下面我将列举一些我认为需要改进的几点。
概率和统计中的讲座2024-25大师数学
统计概念，例如主成分分析，（经验）平均值或协方差（矩阵）是生活在线性空间中的数据和概率分布所固有的。几何统计旨在提供分析（可能）非线性空间（例如歧管）的数据的工具。由于公制的概念对于这个目标至关重要，Riemannian几何形状为理论提供了坚实的基础。在课程中，我们将引入必要的几何结果，为概率分布提供必需品，然后讨论统计中某些经典概念的“非线性”概括。该博览会将伴随着许多示例，并观察到申请。建议对歧管上的微积分或基本的微分几何形状熟悉。
考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。
JHEP02（2025）109
摘要：在本文中，我们研究了可以使用信息理论在黑洞中检测到量子引力校正的量表。这是通过计算从Parikh-Wilczek形式主义获得的概率分布的Kullback-Leibler差异来完成的。我们观察到，随着量子重力校正的增加，原始重力校正概率分布之间的kullback-leibler差异也会增加。要了解此类量子重力校正的影响，我们使用Fisher信息。我们观察到，随着我们减少量表，它再次增加。我们为高维黑孔获得了这些结果，并根据黑洞的尺寸观察Kullback-Leibler Divergence和Fisher信息的这种行为。此外，我们观察到Fisher信息是有限的，并接近固定值。因此，有关
不精确的可靠性：介绍性概述
意味着必须满足两个条件：1) 所有概率或概率分布都是已知的或完全可确定的；2) 系统组件是独立的，即描述组件可靠性行为的所有随机变量都是独立的，或者它们的依赖关系是精确已知的。如果满足这两个条件（这里假设系统结构是精确定义的，并且存在一个已知函数将系统故障时间 (TTF) 和组件的 TTF 或某些逻辑系统函数联系起来），那么总是可以（至少在理论上）计算出精确的系统可靠性度量。如果至少违反其中一个条件，则只能获得区间可靠性度量。实际上，很难期望第一个条件得到满足。如果我们掌握的有关组件和系统功能的信息是基于统计分析的，那么应该使用概率不确定性模型来数学表示和处理该信息。但是，用于描述系统和组件的可靠性评估可能来自各种来源。其中一些可能是基于相对频率或完善的统计模型的客观测量。部分可靠性评估可能由专家提供。如果系统是新的或仅作为项目存在，那么通常没有足够的统计数据来作为精确概率分布的基础。即使存在这样的数据，我们也并不总是从统计角度观察它们的稳定性。此外，可能无法准确观察到故障时间，甚至可能错过。有时，故障根本不发生或部分发生，导致对故障时间的观察被审查，而审查机制本身可能很复杂且不准确。因此，可能只有部分关于系统组件可靠性的信息可用，例如，平均故障时间 (MTTF) 或一次故障概率的界限。当然，人们总是可以假设 TTF 具有一定的概率分布，例如指数、威布尔和对数正态分布是流行的选择。但是，如果我们的假设仅基于我们的经验或专家的经验，我们应该如何信任可靠性分析的结果。有人可能会回答说，如果专家根据自己的经验为 MTTF 提供了一个间隔，那么我们为什么要拒绝他对 TTF 概率分布的假设呢？事实是，由于人类评估的精度有限，专家得出的判断通常不准确且不可靠。因此，任何关于某个概率分布的假设，加上专家判断的不准确性，都可能导致错误的结果，而这些结果往往无法验证
