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World File Search System概率密度函数
交叉分类的概率模型
大多数自然领域可以通过多种方式表示：我们可以根据其营养内容或社会角色对食物进行分类，动物的分类学群体或其生态壁ni，以及乐器根据其分类学cate-cate-gore-gore或社会用途。对人类分类进行建模的先前方法在很大程度上忽略了交叉分类的问题，专注于学习一个单一的类别系统，这些类别可以解释所有功能。跨类别提出了一个困难的概率：我们如何在不首先知道该类别要解释的情况下推断类别？我们提出了一个新型模型，该模型表明人类跨类别是关于多个类别系统及其解释的特征的联合推断的结果。我们还为交叉分类行为形式化了两个常见的替代解释：第一个特征和对象 - 第一个方法。第一种方法表明，交叉分类是注意力程序的结果，其中特征是通过注意机制选择的，并且类别是第二个。对象 - 第一个方法表明，跨属性是重复的，顺序解释特征的连续性尝试，其中类别是第一个派生的，然后重新解释的特征。我们提出了两组模拟和实验，以测试模型对人类分类的预测。2011 Elsevier B.V.保留所有权利。我们发现，基于共同推论的方法为人类分类行为提供了最佳拟合，我们建议对人类类别学习的完整说明需要纳入类似于这些能力的东西。
尾巴风险的概率计划
这份白皮书的目的是针对尾巴风险的概率规划，是研究低概率/高影响力的未来天气极端条件中的操作风险。了解风险的影响将促使讨论如何为它们做准备。如本白皮书中所述，运营计划的响应可以是增强发电和传输能力的形式，以增强储备金利润率，识别具有共同模式漏洞的资源以及在极端事件时可以抵消赤字或提供弹性的能源。认识到BPS无法完全承受所有潜在事件，因此必须提供足够的可靠性1，以便即使在服务质量下降，系统也可以可靠地操作。此外，进行维修或减轻系统条件时，系统必须具有反弹或恢复的能力。有关弹性2的可靠性问题指导委员会（RISC）报告提供了有关弹性如何适应NERC活动以及其他活动如何进一步支持电网的弹性的指导。RISC报告强调了NERC长期关注弹性方面的关注，并强调面对不断变化的资源组合，重新审视该问题。NERC概率分析工作组（PAWG）试图通过从发表的文献和电力行业中概率工具的用户收集的最佳实践来解决这些问题。规划人员和运营商的主要关注点是开发一个具有足够可靠性水平的系统，如NERC标准中所阐明的。他们的共同目标是保持系统的可靠性，韧性和安全性，并计划在实时操作中可能发生的极端高影响，低概率的事件中避免在极端高点，低概率的事件中进行广泛的中断。白皮书涵盖了关于极端天气事件的概率研究的全部实施，包括以下组成部分：
概率论者的量子力学目录
现代概率的许多主题在数学物理和量子力学中都有对应内容。例如，抛物线 Anderson 模型的研究与 Anderson 局域化有关；相互作用粒子系统和自旋系统与量子自旋系统和量子多体理论有关；高斯自由场以及 Malliavin 微积分与欧几里得量子场论有关。这些笔记的目的是为具有概率背景的数学家介绍量子力学，提供基本的直觉和一本方便查阅数学物理文献的词典。重点是与概率的联系，特别是马尔可夫过程，而不是偏微分方程和谱理论。
经典概率的统一处理，...
摘要这些笔记的主要目标是对问题框架的精心介绍。此框架允许使用四个原理或公理的共同集对经典概率理论，热力学和量子概率进行表述。，它为计算未来事件的概率提供了一种一般的预后算法。我们的原则严格区分了可能性和外来。一个良好的可能性空间和结果的样本空间可以解决众所周知的悖论，并做出诸如“许多世界”或“许多思想”“超级流动”之类的量子解释。此外，从我们的角度来看，超级原则和系统的纠缠获得了新的含义。这个框架在希尔伯特的意义上是一种公理的概率方法。他在1900年向巴黎国际数学家国际大会提出的二十三个开放问题中的第六个问题中要求公理地对待概率。我们已将框架应用于各种问题，包括经典问题，统计力学和热力学，多个缝隙的差异，光的重新启动，干涉仪，延迟选择实验以及Hardy的Paradox。特别重点也放在C.F.vonweizséacker的作品，他早在1950年代就发展了他的理论。今天，领先的研究人员以“ Simons在量子场，重力和信息方面的合作”的名义继续他的工作。
量子理论概率保存
伊利诺伊大学，伊利诺伊州伊利诺伊州，伊利诺伊州，60612，美国，量子理论的标准形式主义是通过分析单变量物理系统的行为来得出的。这些系统只有一条信息的信息能力最小，在独立测量下表现出不确定的行为，但可以概率地描述用于依赖测量值。通过在各种测量场景的结果概率转换中执行概率保存原理，我们得出了标准量子理论的核心成分，包括Born统治，希尔伯特空间结构和Schrödinger方程。此外，我们证明了进行量子实验的要求 - 特别是在连贯状态下准备物理系统 - 有效地将自变量的数量减少到一个，从而将这些系统转换为单个系统的单个系统。这完成了我们的第一原理，量子理论的信息理论推导是单变量物理系统的物理学。
定量推理：概率，统计...
本课程的大多数包括使用数学技术来研究现实问题。因此，您将期望您写出清晰的数学和合理的论点，也可以解释您获得的结果。通常，您将被分配一个现实生活中的问题。然后，您必须将其转变为数学问题，使用类工具解决此问题，然后最终回答现实世界中的问题。这是一项谨慎的工作，需要培训。因此，每当您进行锻炼（在家中或在课堂上），您应该始终在干净的纸上写下所有内容，而无需使用快捷方式，就好像它是作业作业一样。您不仅会测试和磨练自己的技能，而且还可以帮助您记住材料。
应用的概率和统计课程
在课程站点中查看所应用的概率和统计大厅！在这个在线社区中，您可以提出问题并探索想法。您可以与您的同事联系。当您使用此网站时，您会意识到其他学习者可能会有与您相同的问题。你们都可以一起学习！
为什么在生物信息学中的概率和统计数据？
•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！
