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纳什心中的均衡
常识与精神分裂症之间的哲学关系自然地体现在约翰·纳什 (1928 – 2015) 的个性和创造力中，他曾获得诺贝尔经济学奖 (1994)，被诊断患有偏执型精神分裂症 (1959)。他的一个基本思想是对博弈论和数学哲学中均衡的新解释，认为均衡在非合作博弈中是非竞争性的，甚至是防止博弈者或因素之间任何竞争的一种方式。这与数学博弈论及其在经济学中的应用的创始人之一约翰·冯·诺依曼的观点截然相反。纳什的几篇早期论文 (1950；1950a；1951) 证明了诺依曼方法的推广 (Park, 2011) (Neumann, Morgenstern, 1953; Israel & Gasca, 2009; Nash et al., 1996)。 “纳什均衡”的可引用性呈指数级增长（Mccain 和 Mccain，2010 年）。纳什获得了诺贝尔经济学奖（Milnor，1995 年）。纳什均衡的本质在于，目标在参与者之间分离地分配，从而实现更稳定的均衡（Marsili 和 Zhang，1997 年）。相反，他们与诺伊曼方法中的目标相同，即始终处于直接竞争状态，导致不稳定和瓦解趋势。纳什均衡可以看作是“战略性的”（Crawford，2002 年）。对于为了获利而采用所有其他策略的博弈者来说，预防竞争对手是最好的策略。如果所有博弈者都采用这些策略，那么他们就会处于稳定状态，即纳什均衡。相反，诺伊曼方法中的博弈者忽略了其他人的策略，因此只针对同一个目标。因此，在纳什方法中，所有博弈者的集体收益要大得多，但在诺伊曼方法中，单个赢家的个人收益更大。此外，纳什博弈者应该具有了解或预测所有其他人的策略的能力。如果博弈者是人类，就像经济模型中那样，这是自然而然的。然而，如果他们不是，诺伊曼方法似乎更有意义。然而，所有热力学方法，包括被视为一种特殊广义热力学理论的量子力学，都承认纳什均衡的选择，尽管代理没有意识，可能不“知道”或“意味着”其他人的策略。统计热力学中的必要条件是代理和整体的二元性，即所有代理的系统，只要系统存在，就应该处于平衡状态。我们可以得出结论，如果假设任何集合是一个系统，那么纳什均衡就适用于描述它。相反，如果它是一个随机集合，作为一个整体存在，偶尔会被破坏或随时重新配置，那么诺伊曼方法似乎是相关的。
单位磁盘中的neumann磁Laplacian的特征值
其中⃗ν是正常的外向单位。众所周知，Hβ是一个自动化算子，非负（如果β̸= 0），则具有紧凑的分辨。让λ（β）表示其最低特征值。我们的目标是详细了解λ（β）对参数β（解释为磁场强度）的依赖性。对诺伊曼问题的分析是由物理表面超导性的分析强烈激励的，而诺伊曼边界条件至关重要（请参阅[29]）。在数学层面上，磁盘的情况是理解边界曲率作用的一种方法。我们指的是[3]，[20]和[15]，以介绍2014年的艺术状态，包括（提及其中一些）Bernoff-Sternberg [3]，Bauman-Phillips-Tang [1]（其中磁盘上的分析起着重要作用）和Lu-Pan [25] [25]的作品。请注意，在过去的几年中，对Dirichlet问题进行了相似的技术（请参阅[30，2]和其中的参考文献），但让我们强调，在Neumann案件中观察到的现象是完全不同的。用于分析光谱Hβ，使用域D的径向对称性，我们传递到极坐标（x 1，x 2）=（rcosθ，rsinθ）
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
神经形态计算最近已成为传统冯·诺伊曼（Von Neumann）架构（Zargham，1996）的可能替代品的突出替代品。使用基于经典CMOS的von Neumann机器时通常面临的一些问题是其能量官方的限制，也是由于物理限制而对速度和扩展的绝对限制（Mead，1990; Koch and Segev，2003年）。尽管摩尔的定律长期持续了，并在硬件性能方面取得了迅速而持续的进展（Moore，1965），但现在很明显，这不会持续。因此，需要寻找替代的计算体系结构，包括神经形态计算（Aand Youjie li等，2017； Kim等，2015； Esser等，2016）。冯·诺伊曼（Von Neumann）建筑也有一个固有的问题，通常称为“ von neumann瓶脖子”，因为CPU和Main Div>之间的带宽有限
Mariam Ali Issa
Amrouch H，Genssler P，Imani M，Issa M，Jiao X，Mohammed W，Sepanta G，Wang R，“超越冯·诺伊曼时代：脑启发脑启发到救援的高维度计算”，亚洲和南太平洋设计自动化会议（ASP-DAC），2023.
神经形态应用的电解晶体管
摘要：冯·诺伊曼（Von Neumann）计算机目前未能遵循摩尔定律，受到冯·诺伊曼（Von Neumann）瓶颈的限制。为增强计算性能，正在开发可以模拟人脑功能的神经形态计算系统。人造突触是神经形态结构的必不可少的电子设备，它们具有在相邻的人造神经元之间执行信号处理和存储的能力。近年来，电解质门控晶体管（EGT）被视为模仿突触动态可塑性和神经形态应用的有前途的设备。在各种电子设备中，基于EGT的人工突触提供了良好稳定性，超高线性和重复循环对称性的好处，并且可以从多种材料中构造。他们还在空间上分开“读”和“写”操作。在本文中，我们对神经形态应用的电气门控晶体管领域的最新进展和主要趋势进行了回顾。我们介绍了电动双层的操作机理和基于EGT的艺术突触的结构。然后，我们回顾了基于EGT的人工突触的不同类型的通道和电解质材料。最后，我们回顾了生物学功能中的潜在应用。
使用函子的von Neumann熵的表征
von Neumann熵是量子信息理论中的关键概念，它量化了量子状态的歧义。此外，香农熵是古典信息理论中的重要概念，可以被视为古典状态中的冯·诺伊曼熵。baez，Fritz和Leinster衍生的Shannon熵是一种表征从经典系统到经典系统的测量功能的数量[1]。特别是，他们表明，如果以概率度量到非负实数的概率措施的映射被视为类别理论中的函子并满足某些特性，则表示为Shannon入口的不同。在本文中，我们试图通过将其结果扩展到量子系统来得出von Neumann熵（或Segal熵）。parzygnat最近扩大了结果[2]。与参考文献之一相比，我们方法的主要差异。[2]是使用被认为较弱的条件的使用。参考。[1]和[2]，讨论仅限于衡量保留功能（或它们扩展到量子系统，统一 * - 肌形态），但是在本文中，我们考虑了表征任何量子通道的数量。尽管在本文中未提及，但许多不同的方法以表征香农熵和冯·诺伊曼熵（例如[3] - [6]）而闻名。
AI的基本原理和癫痫的突破性应用
eNIAC或电子数值集成商和计算机是第二次世界大战期间由美国政府资助的项目的结果，该项目构建了可以编程的电子计算机。该项目位于宾夕法尼亚大学摩尔工程学院。设计团队包括工程师J. Presper Eckert Jr.和物理学家John Mauchly在Herman Goldstine的领导下。团队于1943年开始从事该项目。当今著名数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）于1944年开始就该项目进行咨询。
当伯利和加尔布雷斯让政治经济学重获新生：相互影响的研究（1933-1967）
6 伯利被任命为理事会主席后，要求组织“支持政治理论家弗朗茨·诺伊曼撰写一本关于权力和政治制度本质的书”（Schwartz 1987）。加尔布雷斯的任务是撰写一份关于政治权力和经济“三大支柱”（即大企业、劳工和农业）相互关系的备忘录。这份备忘录支持了加尔布雷斯、霍夫施塔特和诺伊曼准备的“美国经济和政治权力关系”集体报告。 7 伯利写给加尔布雷斯的信，1960 年 7 月 25 日。JKGPP，系列 3，盒子 59。关于伯利参与这个智库的情况，请参阅 Schwartz (1987, 361-372)。二十世纪基金是由包括亨利·丹尼森在内的进步工业家创建的。加尔布雷思在 1936 年曾与他合作过（Dennison and Galbraith 1938）。8 自伯纳姆（1941）以来，“革命”一词被广泛使用，但由于这一演进过程的渐进性，这一术语具有很大的误导性。9 关于从凡勃伦到加尔布雷思的渊源，埃文斯和莱瑟斯（1973、1980）与卢瑟福（1980、1981、1992）之间存在争议。作为分析凡勃伦的“新秩序”和加尔布雷思的“新工业国家”之间历史进程的中间步骤，伯尔和米斯的论点也存在争议。
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
讲座很长的一章！我们详细讨论战略游戏的话题有两个原因：一方面，在伴随讲座的实习期间，黑白棋游戏程序逐渐以小组形式开发，并在学期末的锦标赛中相互竞争 -基础理论和实际应用概念的知识是必不可少的，当然也是有用的。另一方面，游戏程序有着令人着迷的近代历史：许多著名的数学家和计算机科学家（包括查尔斯·巴贝奇、艾伦·图灵、约翰·冯·诺伊曼、康拉德·祖斯、克劳德·香农和诺伯特·维纳）都曾研究过它们；此外，还开发了许多游戏程序（最初是针对策略和算法要求不高的儿童游戏，例如 Nim 或 Tic-Tac-Toe，后来也针对“困难”且受到社会尊重的游戏，例如国际象棋和围棋）...
