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World File Search System概率密度
机器学习中的最大似然 - 迈克尔·林德斯特罗姆
频繁主义者：一个常见主义者会说：“知道先前没有意义！我们如何才能了解与其相关参数集的所有可能模型的概率密度/质量？让我们放弃先验，专注于最大程度地提高可能性！”
b量子理论的基本概念
图III.1：第一六个氢轨道的概率密度。显示了主量子数（n = 1，2，3）和角动量量子数（`= 0，1，2 = s，p，d）。（这些图中的磁量子数M = 0。）[fif。来自Wikipedia Commons]
粒子物理学中的机器学习 - 能量和强度边界
f q / a（x q），f q / b（x q）：Parton分布函数（PDFS）表示概率密度，以在Hasdron b中找到具有动量分数x q的夸克q，而具有动量分数x q，具有动量分数x。
极端天气可再生/风能生产的挑战
•V HUB的概率密度函数的位点值应小于在风速0.2 V Ref和0.4 V Ref和0.4 V Ref之间的所有值的设计概率密度函数•湍流标准偏差（σ1）的代表性值（σ1）的代表性值应大于或等于0.2 v hev Hub cef（或在风速上的范围）。 ）。
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
量子化学和光谱学
1. 微观物质的波粒二象性。经典力学无法描述原子和分子的结构。光和能量的量子。波粒二象性。德布罗意波及其实验观测。2. 薛定谔方程。微分方程。微观粒子的薛定谔方程。复数和复函数。概率和概率密度。波函数及其物理解释。算符、特征函数和特征值。汉密尔顿量。3. 自由和受限电子的平移运动。自由粒子。一维、二维和三维势箱中的粒子。盒中粒子模型的化学应用。化学键的矩形盒模型。穿过势垒的量子隧穿。4. 量子化学的数学形式。物理可观测量的算符。量子力学的假设。波函数的叠加。个体测量和期望值。交换和非交换算子。海森堡不确定性原理。跃迁偶极矩。光谱跃迁的强度。选择规则。5. 振动运动的量子力学描述。谐振子。谐振子的薛定谔方程。谐振子和双原子分子振动之间的联系。振动跃迁的选择规则。6. 旋转运动的量子力学描述。环中粒子的薛定谔方程。二维和三维旋转。角动量及其量化。球谐函数。双原子分子的刚性转子和旋转光谱。7. 氢原子的结构和光谱。单电子原子和离子的薛定谔方程。氢原子的能级、电子波函数和概率密度。原子轨道和量子数。自旋。8. 多电子原子。多电子波函数的轨道近似。自洽场。泡利不相容原理。构造原理和元素周期表。
恒能表面相空间中的随机运动
我们研究粒子的封闭系统，这些粒子除了受到保守力的作用外，还受到随机力的作用。随机运动方程的建立方式使得能量始终严格守恒。为了确保这一守恒定律，概率密度的演化方程是使用随机运动方程的适当解释（不是伊藤解释或斯特拉托诺维奇解释）推导出来的。相空间中的轨迹被限制在恒定能量的表面。尽管存在这种限制，但熵仍随时间增加，表现出不可逆行为并松弛至平衡。本方法的主要结果与刘维尔方程给出的结果形成对比，后者也描述了封闭系统，但没有表现出不可逆性。
量子平行的马尔可夫链蒙特卡洛
平行MCMC技术使用多个建议来获得超过MCMC算法（例如大都市）的效率提高（Metropolis等人。1953; Hastings 1970）及其后代仅使用一个建议。Neal（2003）首先通过提出候选状态的“池”并使用动态编程来选择有效的MCMC过渡来推断隐藏的马尔可夫模型状态。接下来，Tjelmeland（2004）考虑了一般环境中的推论，并显示了如何维持任意数字P的详细平衡。考虑在R D上定义的概率分布π（dθ），该概率密度π（θ）相对于Lebesgue度量，即π（dθ）=：π（θ）dθ。要从目标分布π生成样品，我们制作了满足
