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World File Search System概率模型
覆盖范围的概率和能源效率...
摘要 - 可恢复的智能表面（RIS）是下一代网络的有前途技术。在本文中，我们利用从随机几何形状的工具来研究RIS辅助毫米波（MMWave）蜂窝网络的性能。特别是，将基站（BSS）的位置（BS）和障碍物的中点建模为两个独立的泊松点过程（PPP），其中封锁是由线布尔模型建模的，而块的一部分则覆盖了RISS。将MMWave通信的区分特征，即，视线线（LOS）和非线视线（NLOS）（NLOS）的方向波束形成和不同的路径损失定律被纳入分析中。我们得出了覆盖率概率和面积光谱效率的表达。在特殊情况下，覆盖范围的概率也有足够的小。数值结果表明，通过RISS的大规模部署可以实现更好的覆盖效果和更高的能量效率。此外，还研究了BS和RIS密度之间的权衡，结果表明，RIS是传统网络的出色补充，可以通过有限的功耗来提高覆盖范围的概率。索引项 - 可恢复的智能表面，随机几何，毫米波。
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应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：
统计应用和概率杂志
摘要：在翻译研究（TS）中，普遍的研究方法是定性的。但是，研究翻译过程和结果的重要性增加了定量方法的重要性。这提出了一个挑战，因为许多TS学者对这些技术缺乏熟悉。本文提出了一种解决方案，概述了一种有效的定量研究方法，并强调了此类研究的关键方面以解决此问题。定量研究的关键组成部分是明确的研究设计，可以通过几个步骤来确保彻底和准确的结果创建。必须考虑定义所研究的样本和人群，以及信号涉及的变量的范围，并指出研究假设和问题。为了确定所得数据的可理解性和意义，应牢记哪些结果可以肯定或反驳假设，以及哪些类型的结果很重要。虽然定量研究通常是重点，但值得整合定性分析并考虑所得产品。关键词：定性研究，定量研究，翻译研究（TS），统计，研究设计，混合方法。
线性代数和量子概率
本书最初是滑铁卢大学三年级本科纯数学课程 PMATH 343“量子信息数学”的课程笔记。我将把它放到网上，供任何觉得有用的人使用。有一个较长的介绍介绍了本书的内容，但是简短的版本是：这是一本本科教科书，涵盖高级线性代数（以及一些基本的矩阵分析）和量子概率（量子力学的基础数学框架），适合想要学习量子信息和量子计算的读者。本书是从“纯数学”的角度编写的：使用定理和证明来研究概念，我们尝试以独立于基础的方式进行线性代数。希望从这个描述中可以清楚地看出，这不是一本关于量子力学的书。量子概率是量子力学的数学框架，但本书是关于这个框架的数学方面，而不是关于如何实际使用该框架。此外，除了一些非常基本的内容外，本书并没有涉及太多有关信息或计算的内容。如果你主要对量子计算感兴趣，则无需从本书开始；有许多优秀的本科教科书，你只需学习线性代数入门课程即可入门。事实上，大多数从事该领域工作的人只是使用基于基础的线性代数方法。因此，从其他地方开始是完全合理的，如果你发现自己问数学问题，例如“为什么克罗内克积是这样定义的？”，请回到本书。另一方面，从一开始就知道自己想学习量子计算及其背后的所有数学知识的读者（这似乎描述了大多数在滑铁卢大学参加该课程的学生）可以从这里开始：读完本书后，你将熟练掌握量子计算中使用的数学语言，并准备好阅读其他书籍或参加其他课程。本书讨论的大多数线性代数概念在量子信息之外也得到广泛应用。对于主要对其他应用感兴趣的读者来说，量子概率是一种很好的入门方式。
深概率的规范相关分析
我们提出了一个深层生成框架，用于基于规范相关分析（CCA）的概率解释来学习多视图。该模型将潜在空间中的线性多视图层与深层生成网络作为观察模型结合在一起，将多个视图中的变异性分解为共享的潜在表示形式，该变异描述了一个描述变化的共同基础源和一组视图组件。为了近似潜在多视觉层的后验分布，基于概率CCA的解决方案开发了有效的变异推理过程。然后将模型推广到任意数量的视图。拟议的深度多视图模型证实了一个经验分析可以发现多个视图之间的微妙关系并恢复丰富的表示。
定量 /概率风险评估< / div>
tüvLineLand Land韩国，首尔，首尔，首尔，首尔，韩国，25 -gil，25th -Colon Munrae n Tower N 2F thow n 2f电话。+82 2 860 9860 |传真。+82 2 960 9861 | info@kor.tuv.com www.tuv.com
Combinatorics中的概率方法
4秒钟37 4.1典型的随机图是否包含三角形？。。。。。。。。。。。。37 4.2固定子图的阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 4.3阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 4.4随机图的集团数量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 4.5 Hardy – Ramanujan定理有关主要除数的数量。。。。。57 4.6不同的总和。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 4.7 WeiperStrass近似定理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 div>
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。