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World File Search System状态值
使用COMSOL多物理工具
在图9中，沿不同时间线从0到75s的不同时间线对应于LG方程的值对应于LG方程。可以观察到t = 70s的值V1的变化从-1到最大值，并且在不同的时间帧时，30s的弧长达到了高状态值，如图9所示。波浪看起来混乱，但弧形长度为30的波浪为所有所需时间表提供了最佳视图。在图10中显示了变量沿时间变化的变量V1，首次导数V/S弧长度。值在70年代发生的值发生变化，而弧长为10。此外，观察其他时间表的V1几乎具有0值。在LG方程中，使用衍生物，因此图描绘了
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
有向无环图上的同步动力系统
背景和动机：离散动力系统是研究网络中扩散现象的形式化模型。这些模型的应用领域包括社会传染（例如信息、观点、时尚、流行病）的研究和能源需求建模（例如太阳能的适应）（Adiga 等人 2019 年；Chistikov 等人 2020 年；Ogihara 和 Uchizawa 2020 年；Gupta 等人 2018 年）。非正式地说，这样的动力系统 4 由一个底层（社会或生物）网络组成，每个节点都有一个来自域 B 的状态值。在本文中，我们假设底层图是有向的，域是二进制的（即 B = { 0,1 } ）。传染病的传播由一组布尔局部函数建模，每个节点一个。对于任何节点 v ，v 处的局部函数 fv 的输入是 v 的当前状态及其邻居（即，v 具有传入边的节点）的状态，而 fv 的输出是下一时刻 v 的状态。我们考虑同步更新模型，其中所有节点都评估其局部函数并并行更新其状态。这些动力系统在文献中被称为同步动力系统 (SyDS)（例如，(Adiga 等人 2019；Rosenkrantz 等人 2018)）。在涉及系统生物学的应用中，这样的系统也称为同步布尔网络（例如，(Kauffman 等人 2019)）。
风险和冲动的独特发展轨迹
Actor-Critic方法在许多领域中实现了最新的性能，包括机器人技术，游戏和控制系统（[1]，[2]，[3]）。时间差异（TD）学习可能被认为是演员评论家的组成部分，而TD学习的更好界限通常是参与者 - 批评分析的成分。我们考虑强化学习中的政策评估问题：鉴于马尔可夫决策过程（MDP）和政策，我们需要估算本政策下每个州（预期的所有未来奖励总和）的价值。政策评估很重要，因为它实际上是许多其他算法（例如策略迭代和参与者批评）的子例程。政策评估的主要挑战是，我们通常不知道基本的MDP，并且只能与之互动，并且状态数量通常太大，迫使我们维持对状态值的真实向量的低维近似。我们将重点放在克服这组挑战的最简单类别的方法上，即具有线性函数近似的TD方法。这些方法试图维持低维参数，该参数会根据观察到的奖励和过渡不断更新，以维持跨州估计值的一致性。这些方法的收敛证明首先在[4]中给出。在本文中，我们重点介绍了策略评估的多代理版本：我们考虑具有同一MDP和相同政策副本的n个代理，但是MDP
对奖励预测错误和1加强学习的雌激素控制2
图1：大鼠的试验开始时间是由状态和发情阶段的值调节的。a。行为范式的示意图。b。任务的块结构带有示例会话（顶部）和每个块中的奖励分布（底部）。c。一个示例大鼠的跨块的平均降解试验启动时间。在低和高块中的起始时间显着不同，p << 1×10-20，双面Wilcoxon秩和测试，误差线是置信区间（CIS）。d。跨population的启动时间对块（低 - 高块）的敏感性与零，一侧Wilcoxon签名的等级测试p << 1×10-20，n = 303。e。示意图描述强化学习模型。启动时间与试验（t）中的状态价值（V t）成反比，当该试验提供奖励（R T）时，该启动时间通过奖励预测错误（δ）而更新。学习率（α）确定在状态值估计中权衡先前的奖励（r t-n）的程度。f。在所有大鼠的混合块期间，在混合块中，脱机试验启动时间的中值回归系数是奖励的函数。
![arxiv：2502.09868v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\88d98eb24caef51125338478298718c2a91279e2.webp)
arxiv：2502.09868v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月14日
II型超导体的磁场（H） - 温度（t）相位二克由混合状态支配，只要固定涡旋[1]，该状态就可以保留零耗散。在二维（2D）限制中，情况可能会大不相同，因为促进的热和量子波动破坏了导管的顺序并引起耗散。值得注意的是，在许多薄膜超导体中，在垂直磁场中观察到的有限电阻比正常状态值低得多，该磁场一直持续到零温度的极限[2-4]。这种异常金属状态（AMS）的存在与本地化缩放理论所提出的不存在2D金属性的主张相矛盾[5]。在过去的几十年中的研究导致了这样的观点，即该状态可以被视为失败的超导体[6]，但其起源仍然无法解决[7-17]。高度结晶的2D超导体非常适合研究AMS，因为它们具有出色的清洁剂[18]。通常可以看到磁场诱导的超导金属转变[19-24]，而低场耗散状态势必是金属的。但是，受分钟数量的限制，Crys-Talline 2D超导体中AMS的实验探针尚未超过DC传输，并且尚未进行新技术。这些结果指向玻色症Versatile probes are available for films with much larger size, revealing a particle-hole symmetry arising from uncondensed Cooper pairs based on vanishing Hall response [ 25 – 28 ], absence of cyclotron resonance mea- sured by microwave spectroscopy [ 29 ], and charge-2 e ( e is the elementary charge) quantum oscillation in nano- patterned films [ 26 , 28 ].