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投资组合保险策略
同样，由于没有套利，对于风险资产的所有终值，两种收益都不会大于另一种。如附录 3 所示，ν T 的期望值高于 Black 和 Scholes 模型。它特别解释了为什么对于 CPPI，BS 模型的期望值高于 SV 模型（见表 1）。B. 期望值、方差、偏度和峰度的比较。处理期权时，均值-方差方法并不总是合理的，因为收益不是线性的。因此，我们同时检查前四个矩。如果我们比较前两个矩（均值-方差分析），请注意，对于 m 高，CPPI 投资组合的期望值和方差大于 OBPI 投资组合的期望值和方差，因此在均值-方差标准方面不存在优势。对于金融市场的任何参数化，至少存在一个 m 值，使得 OBPI 策略在均值-方差意义上优于 CPPI 策略。
通货膨胀与经济增长的关系
价格稳定与经济增长之间的关系已成为基于通胀目标制的货币政策的基本原因。然而，没有理论证据表明经济决策单位认为哪种通胀水平高或低。因此，需要实证研究来确定哪种通胀水平是经济增长的阈值。本研究的目的是检验采用通胀目标制的选定国家的价格稳定与经济增长之间的关系。我们使用阈值动态面板数据模型对通胀目标制国家进行比较。根据研究结果，通胀目标制国家的阈值为4,182％。低于阈值，通胀与增长关系不显著，高于阈值，通胀对经济增长产生负面影响。这一结果表明，通胀与经济增长关系是非线性的。
超高压力氢化物作为超导性的证据
摘要：Minkov等人报道了在超高压力下H 3 s的通量捕获磁化研究。是该氢化物系统中超导性的确切证据。这对已经引起争议的领域非常有帮助。然而，该结论是基于在低场处的明显零视场冷却（ZFC）线性磁化的质疑。标准BEAN模型将需要大约二次依赖性。在支持方面，我们注意到，所报告的ZFC磁化确实是超线性的，并且与薄盘的模型计算以及报告的ZFC磁化有关YBA 2 Cu 3 o薄膜的计算是一致的。我们得出的结论是，所报告的高压磁化数据与超导性完全一致，并且在此特定数据集中，没有理由拒绝氢化物超导性的原始推断。
MLH1-PMS1核酸内切酶使用ATP将DNA不连续性作为链歧视信号来促进不匹配维修
图2。MLH1-PMS1的固有ATPase活性失去了PCNA刺激。（a）TLC ATPase分析测量了线性4.3 kb DNA上由MLH1-PMS1水解的ATP量。灰色条代表完整的线性4.3 kb DNA（n = 3），蓝色条代表了线性的4.3 kb DNA，具有4个单链断裂（n = 3）。底物。灰色和蓝色条带有对角线，代表了包含PCNA的实验（n = 3）。（b）灰色条代表在4.3 kb放松，无迹线的圆形DNA上水解的ATP百分比（n = 3），蓝色条代表圆形的4.3 kb DNA，其中包含4个迹线（n = 3）。4.3 kb PBR322。使用nt.bstnbi进行单链断裂。（c）MLH1-PMS1在完整DNA上与包含单链断裂的DNA的ATPase活性模型。
纯量子状态估计的最小正常基碱基
量子状态估计[1]，即概念确定量子系统的完整说明的过程，对于NUMER应用至关重要，范围从量子化处理处理到量子模拟。在D维量子系统中，可以通过带有单位迹线的阳性半明确复合物来描述状态。因此，量子状态估计需要了解至少D 2-1线性独立的遗产运算符的期望值。传统的提出这些期望值的方法是测量D 2-1广义的Gell-Mann矩阵[2，3]。但是，这种方法需要大量的实验资源和D大范围的时间。一种替代方法是测量d + 1个不偏的碱基[4-8]。虽然此组提供了更好的缩放，但它仍然是线性的，并且它不知道是否存在相互无偏的基础
引文 (APA)：Magnusson, M.、Andersen, MR、Jonasson, J. 和 Vehtari, A. (2020)。La 中的贝叶斯模型比较的留一交叉验证
所提方法的计算成本取决于我们需要计算 ˜ π i 的观测总数，因此在大多数情况下，计算 ˜ π 将占主导地位。这使得了解这些成本与似然函数 P 中的参数总数（而不是模型中的参数总数）和后验抽取总数 S 的关系变得很重要。表 1 列出了所提出的不同近似值的总体成本。计算完整的 PSIS-LOO 的成本为 O(nPS)，因为对数似然的评估与 P 是线性的，即与 WAIC 的复杂度相同，但常数更大。可以根据特定似然做出不同的权衡，其中近似成本范围从最便宜的 plpd 到最昂贵的 WAIC/TIS（具有大量后验抽取 S）。 plpd 仅计算一次对数似然，而完整的 WAIC/TIS 方法需要计算 S 次。
使用高斯混合物学习机器人运动的几何力学
使用来自几何力学的原理构建的机器人运动的数据驱动模型已显示[Bittner，Hatton等。2018; Dan Zhao，Bittner等。2022; Hatton等。2013]为各种机器人提供机器人运动的有用预测。对于具有有用数量DOF的机器人，这些几何力学模型只能在步态附近构建。在这里，我们展示了如何将高斯混合模型（GMM）用作流形学习的一种形式，该形式学习了几何力学“运动图1”的结构，并证明了：[i]与先前发表的方法相比，预测质量的可观改善； [ii]可以应用于任何运动数据集的方法，而不仅仅是周期性步态数据； [iii]一种预先处理数据集以促进在已知运动图是线性的地方外推的方法。我们的结果可以在数据驱动的几何运动模型的任何地方应用。
高科技世界中的循环经济研讨会报告
消费者需求、物联网 (IoT) 以及近期旨在应对气候变化的立法和政策活动增加了对可再生能源、电动汽车 (EV) 和电子设备的需求。电子垃圾已经成为固体垃圾流中增长最快的部分，预计未来几十年报废太阳能电池板和电动汽车电池的数量将急剧增加。此外，由于应用了越来越复杂的材料成分和设计参数，这些高科技产品的设计越来越像比前几代产品更快、更轻、更小、更坚固、功能更多、集成度更高、更耐用。传统上，材料遵循一条基本上线性的路径 — — 提取、生产、分配、消费/使用、处置 — — 但对环境和社会影响以及供应链安全的关注促使人们向更加 CE 的转变。
引用：刘华、金爱康和张哲瀚（2018 年）。社会网络结构方程模型：规范、估计和应用。多变量
心理学家对朋友和夫妻是否具有相似的性格很感兴趣。然而，文献中没有现成的统计模型来测试性格与社会关系之间的关联。在本研究中，我们开发了一个统计模型，用于分析以潜在性格特征为协变量的社交网络数据。由于该模型包含潜在特征的测量模型和网络与潜在特征之间关系的结构模型，因此我们在结构方程模型 (SEM) 的一般框架下对其进行讨论。在我们的模型中，潜在变量和结果变量之间的结构关系不再是线性或广义线性的。为了获得模型参数估计，我们建议使用两阶段最大似然 (ML) 程序。通过社交网络数据中具有代表性的条件下的模拟研究来评估该建模框架。然后通过对大学友谊网络的实证应用来证明其实用性。
时装行业敏捷供应链管理
I.简介：时装业是一个全球相互联系的领域，通常在一个国家设计服装，在另一个国家生产，并以另一个国家的形式出售。时尚是个人表达的一种媒介，术语涵盖了产品或市场的定义，这些元素通常是短暂的。时尚市场的标志是产品生命周期，高波动性，不可预测的需求和大量冲动购买。时尚物品是短暂的，旨在捕捉当前的心情，并且通常只能在短时间内出售，有时仅几周或几个月。在时装界的需求很少是一致的或线性的，受到天气，电影和名人等因素的影响，因此准确地预测了重大挑战。在销售点冲动做出许多购买决定，突出了确保产品可用性的重要性。