摘要背景:路径积分算法 PATHINT 以前用于多个系统,现已从 1 维推广到 N 维,并从经典系统推广到量子系统,即 qPATHINT。以前的出版物将 qPATHINT 应用于作者开发的两个系统,用于新皮质交互和金融期权。经典 PATHINT 也已发布,展示了欧洲美元期权在工业应用中的发展。目标:使用来自 Strike 数据的历史波动率 (HstVol) 或隐含波动率 (ImpVol)(交易者首选)并需要它们来为金融期权定价。该提案创建了 ImpVol 表,首先是针对经典和量子旧(大约 2000 年)欧洲美元,将所有代码与以前的出版物进行基准测试,然后是针对波动性最大的货币之一的量子比特币。这里的所有计算只需要经典(超级)计算机。方法:该系统是使用量子空间中路径积分的数学物理方法开发的。使用 XSEDE.org 和 StonyBrook.edu Ookami 资源的超级计算机试点研究测试了各种维度的扩展限制。在这项研究中,ImpVols 和所有交易希腊值都是针对量子货币空间中的期权计算的,包括实际冲击(股息等)。结果:这项研究的数学物理和计算机部分对两个系统都取得了成功。两个系统的 qPATHINT 的三维路径积分传播都在超级计算机上的正常计算范围内,但这里只需要一维路径积分。结论:所考虑的两个系统中的每一个都为 qPATHINT 在另一个系统中的应用做出了贡献,从而产生了新的算法,展示了相互作用的量子和经典尺度的时间相关传播。
10/2020-09/2023 Ph.D.英国加的夫的计算机科学与信息信息大学的顾问:史蒂芬·舒卡特(Steven Schockaert)研究领域的Jose Camacho Collados:语言模型的理解,问答生成,NLP,NLP的社交媒体。04 / 2016-03 / 2018 M.E. < / div>在日本卡纳那川电气工程师Keio University中:Masahiro Yukawa论文:基于投影的正规化双重平均随机优化研究领域:随机优化,在线学习,在线学习,稀疏性意识到过滤04 / 2011- 2011-03 / 2016 B.E.在日本卡纳那川电气工程中论文论文:(1)基于正交预测的在线内核方法反映了多个任务顾问:Masahiro Yukawa研究领域的研究领域:多任务学习,自适应学习,自适应学习,内核方法(2)对股票回报(2)对差异的股票回报率,对差异的股票回报率进行研究:nak nak nak nak nak thak triance nak akat nak akat nak akat nak thak atat nak thak tera nak atat sera:随机波动率,MCMC论文论文:(1)基于正交预测的在线内核方法反映了多个任务顾问:Masahiro Yukawa研究领域的研究领域:多任务学习,自适应学习,自适应学习,内核方法(2)对股票回报(2)对差异的股票回报率,对差异的股票回报率进行研究:nak nak nak nak nak thak triance nak akat nak akat nak akat nak thak atat nak thak tera nak atat sera:随机波动率,MCMC
滴剂铸造是一种使用微型移液器的滴水沉积方法,具有不同的纳米结构,可用于在气体传感器中生成敏感层。该技术的特征是简单,低成本和多功能性,使许多具有不同形状和尺寸的纳米结构的沉积[1,2]。这种沉积方法受不同参数的影响,例如所使用的溶剂的表面张力和波动率,要沉积的表面的润湿性,溶液的组成或滴撞击速度。另外,必须根据表面的尺寸来考虑液滴的大小[3]。尽管这是一个简单的过程,但手动沉积并可能损坏沉积表面可能会很乏味。因此,一种称为Dropcaster的设备旨在自动化和优化此过程。
15在2019年,董事会采用了压力测试政策声明,以提供有关董事会的原则和政策有关监督压力测试模型的开发和验证的其他信息。 参见12 CFR第252部分,附录B。 如压力测试政策声明中所述,对监督压力测试模型的高度重大变化在两年内逐步分阶段,以减少从更新到监督模型的逐年波动率。 应力测试政策声明将模型更改定义为高度物质,如果与前几年的监督练习中使用的模型相对于一个或多个公司的CET1资本比率为50个或更多公司的CET1资本比率为50个或更多。 请参见12 CFR第252部分,附录B,第2.3页。 这种方法通过确保模型预测的变化主要反映了潜在的风险因素和情景的变化,这是有助于监督压力测试结果的稳定性。15在2019年,董事会采用了压力测试政策声明,以提供有关董事会的原则和政策有关监督压力测试模型的开发和验证的其他信息。参见12 CFR第252部分,附录B。如压力测试政策声明中所述,对监督压力测试模型的高度重大变化在两年内逐步分阶段,以减少从更新到监督模型的逐年波动率。应力测试政策声明将模型更改定义为高度物质,如果与前几年的监督练习中使用的模型相对于一个或多个公司的CET1资本比率为50个或更多公司的CET1资本比率为50个或更多。请参见12 CFR第252部分,附录B,第2.3页。这种方法通过确保模型预测的变化主要反映了潜在的风险因素和情景的变化,这是有助于监督压力测试结果的稳定性。
中国股市反弹交易的修昔底德上限:中国间谍活动激增改变投资者的方程式人们经常问我有关地缘政治风险的问题。也许他们读过欧亚集团 2017 年出版的《地缘政治衰退》之类的出版物,其中包括以下荒谬的开场白:“今年是战后最动荡的政治风险环境,对全球市场而言至少与 2008 年的经济衰退一样重要”。我觉得欧亚集团每年都将今年视为战后最动荡的政治风险环境,但无论如何:将 2017 年的市场风险与 2008 年经济衰退(大萧条以来最严重的全球经济衰退)进行比较是荒谬的。欧亚集团对地缘政治对市场影响的判断有多错误? 2017 年全球股市(MSCI 全球股票指数)上涨 23%,每日年化波动率为 5.6%,为 1972 年该指数成立以来的最低波动率。自那以来,全球股市也上涨了 150%。我并不经常撰写有关地缘政治的文章,主要是因为它对美国股票投资者来说不是一个很有用的信号。我更新了我们的投资信号分析来解释原因。对于每个变量,我们计算变量显示强势读数和弱势读数时的市场回报;最后一栏中两者的净值显示了完美预见的好处。在过去 25 年里,对投资者来说预测能力最好的变量是:就业人数、工业生产 1、领先指标和财务状况。相比之下,地缘政治风险指数接近底部且符号为负,表明投资者使用它会产生适得其反的效果。这一发现与我们发表的其他研究一致,这些研究表明,在所有战后地缘政治事件中,只有 1973 年的阿以战争在几个月后仍然影响着全球市场,这主要反映了美国能源依赖时期的欧佩克石油禁运以及尼克松的工资和价格管制。
顾问应该如何考虑CBP的利息信用部分中的投资选择?nichols:对CBP的投资倾向于最大程度地减少波动率,而不是最大化回报。由于CBP是一个定义的收益计划,因此任何资产损失都必须通过额外的捐款来弥补。现金资产资产的广泛波动可能会导致雇主捐款金额的差异。许多精算师使用固定的利息信用。例如,在DWC上,我们使用3%的利息信用率,这在非歧视测试中提供了稳定性。一些公司允许实际收益率(顶部和底部的门)。但是,即使范围很小,它仍会在测试中产生一些波动性和所需的贡献量,这反过来又会极大地影响计划的成本。
美国(美国)从小企业的角度处于暂停动画状态。国内选举周期充满了诺言,重点是政府支出解决未来四年的消费者和小企业所感知的挑战。当我们从选举周期中脱颖而出时,预计会有清洁的过渡,言论将成为现实是在贷方和小型企业之间造成不确定性。宏观经济指标倾向于积极,而顽固的通货膨胀增加了价格和借贷成本。贷方的目标是一个宽松的环境,因为现金流仍然积极,小型企业感到度假购物的匆忙。增长将于2025年推出;问题是,公司可以在接下来的6个月的政策和全球波动率中准备和操纵多快。
,我们认为Hafslund的业务是受运营成本非常低的高效和灵活的水力资产的支持。,我们认为Hafslund的水电生成是与其他发电资产相比的竞争优势,因为Hydro与低运营成本和排放率非常低有关。生产通常非常灵活,因为可以在几分钟内打开和关闭涡轮机,前提是储层水平保持在临界阈值之上。由于近年来电力价格波动率有所提高,我们认为这种内置的灵活性将比过去实现更高的电价(可能高于系统价格,以及支持Hafslund的盈利能力和现金流量的产生)更重要。我们预计Hafslund的水力资产平均每年产生约18个TWH,使其成为第二大水电
供应链干扰可能会导致生产成本大幅上升。为了减轻这些风险,企业可能会采取措施减少其对波动供应商的依赖。我们构建了内源网络形成的模型,以研究这些决策如何影响生产网络的结构以及宏观经济骨料的水平和波动性。当模型的不确定性增加时,生产商更喜欢从更稳定的供应商那里购买,即使他们可能以较高的价格出售。由此产生的网络重组倾向于降低宏观经济的波动率,但造成总产出的成本下降。该模型还预测,在均衡网络中,更易加力和稳定的公司具有更高的Domar权重,这是其作为供应商的重要性的衡量标准。我们使用美国数据对模型进行了基本校准,以评估这些机制的重要性。
使用GC/MS的典型法医毒理学分析方法是由于分析物波动率,衍生技术和其他物理化学特性而导致的吞吐量有限(即每个样品> 15分钟)。Sciex三重四分之一LC-MS/MS系统提供了速度和灵敏度的优势,可以简化对法医样品中存在的滥用药物的可靠鉴定。图5显示了使用入门级LC/MS平台(如Sciex Triple 3500 LC-MS/MS系统)测量的著名USDOT法医化合物(THC-COOH和6-乙酰莫尔吗啡)的代表性XICS。进行了三组重复的注射集,用于所有化合物的RSD值少于10%,获得了出色的可重复性。多个类的完整定量分析性能