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World File Search System经验分布
企业动力学及其宏观含义的经验分布∗
注释：该图的左上方面板绘制了明年公司收入Y'的分布，该''在当年中位收入y的条件下。右上方面板绘制了明年公司收入Y'的概率位于中央或第三五分位数，这是根据当年收入y的。左下角绘制了寿命收入，这是引言中总结并在第2节中正式定义的术语，这是当前收入的函数。右下方面板绘制了终生收入的固定分配。在这里，Y是由行业和我们基线的西班牙Orbis样本剩余的日志收入，在2005 - 2014年期间，大约一百万家公司涵盖了约500万公司的年度。在每个面板中，红线是根据经验非参数估计来计算的，而蓝线反映了参数AR（1）模型所隐含的估计值。
问答报告：气候变化更新到ARR指南
新指南包括有关新指南输入中不确定性的信息（例如，每个变暖度的降雨深度缩放因子），按置信区间表示。该指南还包括有关与未来气候预测相关的较高“认知”不确定性的注释。作为大坝所有者特别是使用更严格的风险评估工具（例如USACE TotalRisk），它不仅可以使用“最佳估计”洪水频率曲线，因此能够将这些不确定性包括在蒙特卡洛采样和派生频率曲线中是有益的。是否有可用于这些输入的经验分布，以允许（例如）每次变暖程度的降雨深度增加（例如）？
raghav singal
本文代表了我在针对统计鲁棒性的基于邻里的技术的新方法中的工作。这项工作偏离了使用邻里方法来建立稳健估计器的经典思想，通过构造估计器来抵抗与观察到的训练数据经验分布的偏差，而不是与某些参数模型的偏差。通过在分布强大的优化，经验过程理论和所谓的最大遗嘱遗嘱距离之间建立新的联系，这项工作估计了受惩罚回归问题的通用错误。据我所知，这是直接将基于概率指标空间的最佳基于基于运输的度量的最佳度量连接到所考虑的损失函数以提供鲁棒性保证的工作。
等距为祖先条件，在灵长类动物中呼唤和歌曲
图2 t k和r k k发行，用于歌曲和呼叫。（a）每种人声类型的t k的概率密度函数。（b）每种人声类型的节奏比（R K）的概率密度函数。r k分布的本地最大值为：广告歌曲的0.331、0.487和0.688； 0.347、0.482和0.680用于粘合歌曲；领土歌曲的0.339、0.478和0.682；歌曲咆哮的0.444和0.349；警报轰鸣声0.471；和0.497鸣叫。（c）BARPLOT，显示了室内（实心条）和off-Integer（条纹条形）比率的平均标准化R K的发生范围。* p <0.05;经验分布与小整数节律类别之间具有统计学意义的匹配。
基于得分的生成模型破坏
基于得分的生成模型（SGM）在巨大的图像生成任务中取得了显着的成功，但它们的数学基础仍然受到限制。在本文中，我们分析了SGM在学习下高斯概率分布家族时的近似和概括。我们将相对于标准高斯度量的相对密度而言，引入了概率分布的复杂性概念。我们证明，如果对数相关密度可以通过一个神经网络局部近似，该神经网络可以适当地界定参数，那么经验分数与匹配的经验分布产生的分布近似于总变化的目标分布与尺寸与独立的速率。我们通过例子说明了我们的理论，其中包括某些高斯人的混合物。我们证明的一种基本要素是为与前进过程相关的真实分数函数得出无维度的深神网络近似率，这本身就是有趣的。
ITBook-Export Cup/HE2-Design 2024年8月16日18:58 Page-i ...
7.1 f -Divergences 115 7.2数据处理不等式的定义和基本属性； approximation by finite partitions 118 7.3 Total variation and Hellinger distance in hypothesis testing 122 7.4 Inequalities between f -divergences and joint range 126 7.5 Examples of computing joint range 130 7.5.1 Hellinger distance versus total variation 131 7.5.2 KL divergence versus total variation 131 7.5.3 χ 2 -divergence versus total variation 132 7.6 A selection of inequalities between various差异132 7.7高斯人之间的差异133 7.8基于f-差异134 7.9经验分布和χ2-信息136 7.10大多数f -ddiverences在局部χ2 -χ2 -2 -like 138
学习平均野外游戏，具有折扣和平均成本
我们考虑在离散时间随机动态游戏中学习近似NASH的平衡，在均值相互作用中具有大量相同的代理。分析这些游戏模型的常用方法是研究问题的有限人口限制。在Huang等人的作品中使用了这个想法。（2006），Lasry and P. Lions（2007），引入了均值场比赛（MFG），以获得近似的NASH平衡，用于连续时间差异游戏，并通过大量的代理通过均值术语相互作用（即，在本地国家的经验分布）。有关具有各种模型和成本函数的连续时间均值游戏的研究，请参见Huang等。（2007）; Tembine等。（2014）;黄（2010）; Bensoussan等。（2013）; Cardaliaguet（2011）; Carmona and Delarue（2013）; Gomes and Sa´ude（2014）; Moon andBa≥Sar（2016a）。
表征和可视化储能对大容量电力系统中可再生能源削减的影响
摘要：可再生能源的不确定性导致其未得到充分利用；储能单元 (ESU) 有望成为解决这一问题最有前途的解决方案之一。本文评估了 ESU 对可再生能源削减的影响。对于任何固定的可再生能源输出，评估模型最小化削减总量，并被表述为具有对 ESU 充电和放电行为的互补约束的混合整数线性规划 (MILP)；通过将 ESU 的功率和能量容量视为参数，MILP 被转化为多参数 MILP (mp-MILP)，其最优值函数 (OVF) 将参数明确映射到可再生能源削减。此外，考虑到不确定性的概率分布的不精确性，提出了一个分布稳健的 mp-MILP (DR-mp-MILP)，它考虑了代表性场景构建的经验分布邻域中的最差分布。 DR-mp-MILP 具有最大最小形式，并通过对偶理论重新形成为规范的 mp-MILP。所提出的方法已在修改后的 IEEE 九节点系统上得到验证；参数化的 OVF 为存储大小提供了深刻的建议。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。