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World File Search System近似算法
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
模块手册
MA-INF 1102 L4E2 9 CP 组合优化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 MA-INF 1103 L4E2 9 CP 密码学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 MA-INF 1108 L2E2 6 CP 高性能计算简介：架构特点和实用并行编程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 MA-INF 1201 L4E2 9 CP 近似算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 MA-INF 1202 L4E2 9 CP 芯片设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 MA-INF 1203 L4E2 9 CP 离散和计算几何. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 MA-INF 1205 6 CP 研究生研讨会离散优化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 MA-INF 1206 Sem2 4 CP 研讨会随机化和近似算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 MA-INF 1209 Sem2 4 CP 研讨会密码学高级主题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 MA-INF 1213 L4E2 9 CP 随机算法和概率分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 MA-INF 1217 Sem2 4 CP 研讨会数据科学的理论基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 MA-INF 1218 L4E2 9 CP 算法和不确定性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 MA-INF 1219 Sem2 4 CP 研讨会算法博弈论. . . . . . . . . . . . . . . 19 MA-INF 1220 Sem2 4 CP 研讨会计算分析算法. . . . . . . . . . . . . . . 20 MA-INF 1221 Lab4 9 CP 实验室计算分析. . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 MA-INF 1224 L2E2 5 CP 量子计算算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 MA-INF 1225 Lab4 9 CP 实验室探索 HPC 技术. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 MA-INF 1301 L4E2 9 CP 算法博弈论........................................................................................................ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 MA-INF 1304 Sem2 4 CP 研讨会计算几何. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 MA-INF 1305 6 CP 应用组合优化研究生研讨会. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 MA-INF 1307 Sem2 4 CP 研讨会高级算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 MA-INF 1314 L4E2 9 CP 在线运动规划. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 MA-INF 1315 Lab4 9 CP 实验室计算几何. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 MA-INF 1316 Lab4 9 CP 实验室密码学. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 MA-INF 1321 L2E2 6 CP 二进制线性和二次优化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 MA-INF 1322 Sem2 4 CP 研讨会高性能计算重点主题. ...
在kempe变化下着色的最短重新配置
图形的k颜色图将图的每个顶点映射到{1，2，。。。，k}，因此没有两个相邻的顶点获得相同的颜色。给定图形的k色，kempe变化通过将颜色交换在双色连接的组件中而产生新的k色。我们研究了发现给定的k颜色转换为另一个给定的k颜色所需的最小kempe变化的复杂性。我们表明，这个问题在路径图上接受了多项式的动态编程算法，事实证明这是高度不平凡的。此外，问题即使在星形图上也是np-hard，我们在此类图上表明，它可以接受恒定的因子近似算法，并且当通过颜色数k进行参数时，可固定的参数可触及。硬度结果以及算法结果基于规范转换的概念。
计算机科学与工程系
1。熟悉一些基本算法及其效率分析。2。提供了具有说明性问题的不同算法设计范式的详细介绍。3。学习并实施动态编程和贪婪算法。4。使用近似算法熟悉学生的图表，计算困难问题并解决。Unit 1: Fundamentals of Algorithmic Problem Solving Introduction to Algorithms and their Importance, Understanding the Role of Algorithms in Computing, Algorithmic Paradigms: Overview and Classification, Basic Analysis of Algorithms: Time and Space Complexity, Asymptotic Notations: Big O, Big Theta, Big Omega Unit 2: Divide and Conquer Algorithms Principles of Divide and Conquer,经典示例：二进制搜索，合并排序，快速排序，分歧和征服算法的分析，在大整数的乘法中应用和矩阵乘法，师范定理用于除法和征服重复
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
CECS 528 高级算法课程大纲
本课程旨在提供比本科阶段更深入的算法理解。重点是算法分析。算法需要分析的三个最常见方面包括其正确性、运行时间和实现运行时间的有效实现。分析正确性意味着证明算法对任何给定输入返回正确的输出。对于近似算法，它意味着证明算法与实际问题解决方案的近似程度。除了正确性之外，我们还希望证明算法返回其输出所需的时间或空间的严格上限和下限。此外，在证明这种界限时，通常必须提供支持所需时间和空间界限所需的数据结构。我们将回顾其中一些数据结构。我们以计算复杂性理论的介绍结束本课程，该理论的目标是确定任意决策问题的固有时间和空间复杂性。我们使用这个理论来确定哪些问题可能是“最难但可以有效解决”的，哪些问题可能无法有效解决。
MDPS中的主要代理奖励成型
当一方采取另一方的行动，导致利益冲突时，就会出现主要代理问题。经济文献已经广泛研究了主要代理问题，最近的工作将其扩展到了更复杂的方案 - 诸如马尔可夫决策过程（MDPS）。在此过程中，我们通过调查预算限制下的奖励成型如何改善委托人的效用，进一步探讨了这一研究。我们研究了两人Stackelberg游戏，在该游戏中，校长和代理商具有不同的奖励功能，而代理商为两个玩家选择了MDP政策。委托人向代理人提供额外的奖励，代理人自私地选择其政策以最大程度地提高奖励，这是原始和提供的奖励的总和。我们的结果确定了问题的NP硬度，并为两类的概述提供多项式近似算法：随机树和具有有限范围的确定性决策过程。
Jung Yun Bae研究概要 vinh nguyen研究概要 Major-codes.pdf 分子遗传学和基因组学的研究生助理 主要代码 - 按程度类型 加入微芯片和机器人学习营！解锁... Kuilin Zhang研究概要 Stefka Hristova研究概要 埃文·卢卡斯（Evan Lucas）研究概要
异质自动化导向车辆路线问题的启发式启发式问题解决了异质自动导向车辆（AGV）路由问题，该问题将给定的工作分配给其中一个AGV，并为每个AGV找到一条路线，同时最大程度地减少了旅行成本的总和。多个终端的近似算法，当成本满足三角形不平等时，汉密尔顿路径问题针对多个仓库，多个终端，哈密顿路径问题提出了一种新的2-氧化算法。使用编码的红外光在移动机器人本地化中，使用编码红外光作为人造地标的移动机器人本地化。两个仓库异质无人车路计划的启发式方法计划最小化最大旅行成本为多重仓库异质旅行推销员问题提供了与工作完成时间高度相关的多种仓库的解决方案，并且对无人驾驶汽车有许多申请。
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
滚动预测的储能 - 城堡
滚动预测几乎在可再生能源存储文献中几乎被忽略了。在本文中，我们提供了一种新的方法来处理不确定性，而不仅仅是预测的准确性，而且是随着时间的推移的预测的演变。我们的方法将焦点从建模looka-Head模型中的不确定性转变为随机基本模型中的准确模拟。我们通过创建一个参数修改的lookahead模型来制定强大的策略，以制定存储决策，其中参数在随机基本模型中调整。由于计算无偏的随机梯度相对于参数需要限制性假设，因此我们根据数值导数提出了一种基于模拟的随机近似算法，以优化这些参数。虽然基于嘈杂函数评估的数值衍生物提供了偏见的梯度估计值，但在我们提出的算法的框架内建立的一种在线差异降低技术将使我们能够控制累积的偏置错误并建立算法算法的算法利率。我们的数值实验表明，该算法中的性能超过了确定性基准策略。