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World File Search System耦合变量
人工智能约束满足问题
动机：这是讲座系列中的一个小删减。我们不再关注顺序决策问题，而是转向存在许多耦合变量的问题。问题是找到与这些变量的耦合一致的值（或稍后的概率分布）。这是一个非常通用的问题设置，它适用于许多问题，而不仅仅是地图着色和数独。事实上，许多计算问题可以归结为约束满足问题或它们的概率类似物，即概率图模型。这还包括顺序决策问题，正如我在一些额外的讲座中提到的那样。此外，用于解决 CSP 的方法与离散优化非常密切相关。从我的角度来看，引入 CSP 的主要动机是作为引入其概率版本图模型的先行者。这些是机器学习、机器人技术、人工智能等领域中制定概率模型的核心语言。马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型以及我们在本讲座中无法讨论的许多其他问题设置都是图形模型的特殊情况。在 CSP 和图形模型这两种设置中，核心是理解进行推理的含义。树搜索、约束传播和信念传播是此上下文中最重要的方法。在本讲座中，我们首先定义 CSP 问题，然后介绍基本方法：使用一些启发式方法的顺序分配、回溯和约束传播。
生态与经济耦合模型。哈密顿形式主义的可持续经济的全球固定国家模型
两种密切相关的危机的严重性，环境和经济危机的严重性也需要以理论上的方式面对；因此，作者提出了一个模型，该模型仅构建了一个生态和经济耦合变量的动力学系统，即乔治库·罗根（Georgescu-Rogen）和赫尔曼·戴利（Herman Daly）的“稳态经济学”的想法。这可能诉诸于广义的伏特拉模型，在汉密尔顿形式主义及其汉密尔顿方程式中翻译，可以使每个变量都可以“结合”每个变量，一种经济，另一种是一种生态学，描述了独特的动力学系统时期的行为。将模型应用于最相关的两个变量最相关的生态经济对，导致模型的“相空间”中的暗示性几何形状：轨迹是包裹“甜甜圈”的曲线，它们的集合是我们正在寻找的“固定状态”。这些轨迹是“准周期性动作”，其特征是两个频率，其值在“小振荡”近似中提供了良好的估计值。在本文中，汉密尔顿方程的解决方案的稳定性来定义一个更一般但更抽象的“固定状态”。使用变量的世界数据时，可以确保模型的全局特征。该模型的一个非常有趣的特征是，使用类似于牛顿动力学的术语给出了可持续性场景的途径。关键字：独特的动力系统，Volterra广义模型，“共轭”哈密顿对，准周期性动作，Lyapunov稳定性，全球固定状态。