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World File Search System随机
随机概念和反向数学
随机性。通过算法测试的随机性理论在Schnorr [37，38]的工作中以及[16]等DeMuth的工作中，在Martin-Lof的论文[28]中开始使用。这些作者中的每一个都使用算法工具来介绍一个有限位序列是否是随机的测试。而不是算法随机性的绝对概念，而是根据允许的算法工具的强度出现的随机性概念的层次结构。martin-lof引入了现在以他命名的随机概念，该概念基于康托尔空间中均匀计算的开放场景序列。schnorr根据可计算的投注策略考虑了更限制的测试，这导致较弱的概念现在称为可计算的随机性，而现在称为schnorr随机性的甚至更弱的概念。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。 对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。 有关正式定义，请参见第3和第5节。 算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。 这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。有关正式定义，请参见第3和第5节。算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。可以辨别随机性概念研究的两个主要方向：
氨基酸，定量随机，尿液
Test Includes: Taurine, threonine, serine, asparagine, hydroxyproline, glutamic acid, glutamine, aspartic acid, ethanolamine, sarcosine, proline, glycine, alanine, citrulline, alpha-aminoadipic acid, alpha-amino-n-butyric acid, valine, cystine, cystathionine, methionine,异亮氨酸，亮氨酸，酪氨酸，苯丙氨酸，β-丙氨酸，β-氨基糖酸，鸟氨酸，碱性，赖氨酸，1-甲基组织，组氨酸，3-甲基激素，三甲基激素，精氨酸氨基糖苷，精氨酸糖酸酸，异糖酸酯，异糖素，粘膜酸氨基酸氨基酸盐，硫糖酶蜂窝状菌株， - 糖胞和蜂窝状菌株，糖胞和糖胞和蜂窝状菌株，色氨酸和精氨酸。在NMOL/mg肌酐中报道。
目标-HTN随机临床试验
印度全印度医学科学研究院（AIIMS），印度乔德布尔，印度b林基医学院，阿尔·金迪医学院，巴格达大学，巴格达大学，巴格达大学，伊拉克C C C C C C C C C C内科学系，Seth GS GS GS医学院和KEM医院，孟买，印度孟买，印度医学院D学院。 f拉合尔综合医院，拉合尔，巴基斯坦G内科系，巴罗达医学院和SSG医院，印度瓦多达拉，印度沃达达拉，德克萨斯大学里奥格兰德大学，美国德克萨斯大学里奥格兰德山谷，I Virgen Milagrosa University Foundation of Virgen Milagrosa大学医学院，菲律宾大学，菲律宾大学J. San Carlos City of Healty Carrine of Sancience北卡罗来纳州大学，美国新墨西哥大学健康科学中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基印度全印度医学科学研究院（AIIMS），印度乔德布尔，印度b林基医学院，阿尔·金迪医学院，巴格达大学，巴格达大学，巴格达大学，伊拉克C C C C C C C C C C内科学系，Seth GS GS GS医学院和KEM医院，孟买，印度孟买，印度医学院D学院。 f拉合尔综合医院，拉合尔，巴基斯坦G内科系，巴罗达医学院和SSG医院，印度瓦多达拉，印度沃达达拉，德克萨斯大学里奥格兰德大学，美国德克萨斯大学里奥格兰德山谷，I Virgen Milagrosa University Foundation of Virgen Milagrosa大学医学院，菲律宾大学，菲律宾大学J. San Carlos City of Healty Carrine of Sancience北卡罗来纳州大学，美国新墨西哥大学健康科学中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基印度全印度医学科学研究院（AIIMS），印度乔德布尔，印度b林基医学院，阿尔·金迪医学院，巴格达大学，巴格达大学，巴格达大学，伊拉克C C C C C C C C C C内科学系，Seth GS GS GS医学院和KEM医院，孟买，印度孟买，印度医学院D学院。 f拉合尔综合医院，拉合尔，巴基斯坦G内科系，巴罗达医学院和SSG医院，印度瓦多达拉，印度沃达达拉，德克萨斯大学里奥格兰德大学，美国德克萨斯大学里奥格兰德山谷，I Virgen Milagrosa University Foundation of Virgen Milagrosa大学医学院，菲律宾大学，菲律宾大学J. San Carlos City of Healty Carrine of Sancience北卡罗来纳州大学，美国新墨西哥大学健康科学中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基
过渡-CHD随机对照试验
年轻人具有过渡-CHD随机对照Charlene Bredy，M.D。A，1，Oscar Werner，M.D。A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。 c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士 A，B，Annie Auer，M.D。 b，Anne Requiend，M.D。 A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士 ，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士A，B，Annie Auer，M.D。b，Anne Requiend，M.D。A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士A，B，Marie Vincent，M.D。Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。a，b，英国，医学博士A，B，Yves Dulac，M.D。Nathalie Soulety，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士R.N. Marie BergeG，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。i，Elodie百万，医学博士I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）
没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
合作随机动态规划模型...
其他分析通过放宽完全预见假设或将套利与其他用途结合起来考虑，扩展了这些工作。Mokrian 和 Stephen[24]描述了一个随机动态规划（SDP）模型，用于在考虑能源价格不确定性的同时最大化预期套利收入。Sioshansi 等人[35, 34]通过检查“回溯”启发式方法放宽完全预见假设，其中使用假设重复的历史价格模式来调度存储。Walawalkar 等人[39]研究了纽约 ISO 市场的存储经济学，同时考虑了套利和辅助服务（AS）。AS 是公用事业或系统运营商（SO）储备的过剩发电能力，以便为实际和预测的能源需求或供应之间的实时偏差提供缓冲。他们发现，如果在纽约市安装储能系统，则很有可能产生正的净现值。 Drury 等人 [9] 研究了美国多个市场中储能的套利和 AS 价值。其他论文研究了储能和可再生能源之间的相互作用。这包括使用储能来缓解可再生能源的变化和不确定性 [26、1、15]；储能和可再生能源的经济和排放影响 [6、17、32、31]；以及使用储能来减少对专用输电线路将可再生能源输送到负荷中心的需求 [7、33]。
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
Bragg从随机电势-CIQM
单色光或进入特定周期性培养基的物质波显示出尖锐的bragg散射到特定的角度。然而，随机干扰完美的晶格位置会导致布拉格峰之间的弥散散射。随着分散体的增加，弥散散射最终占主导地位，最后，布拉格峰消失了。弥散散射是结构化的，在介质中揭示了相关性。例如，用于在水中X射线散射[1,2]，可见光在单分散聚苯乙烯珠的无序堆积中的散射[3,4]，这对相关函数具有宽峰，具有特征长度尺度，这又在结构函数中产生宽峰。在无序培养基的研究中，布拉格峰与周期性结构有关[5,6]。但是，没有预期的是，在任何规模上没有完美顺序的随机介质可以产生尖锐的散射角度，但我们在这里报告了这样的情况。对于我们选择的潜力，空间自相关函数具有宽峰，因为原子对相关函数在水中，但散射角度仍然非常清晰。这很令人震惊；下面定义的随机电势中的散射就像是在周期性电势中的布拉格散射，而不是相关液体中的散射。最接近的类似物（尽管不是完美的类似物）是粉末衍射，许多随机定向的微晶被密切包装。下面定义的电势没有这样的“微晶”，但它具有bragg峰。但是，散射的时间演变与Fermi的黄金法则不兼容，如下所述。我们通过检查电势的傅立叶成分来计算散射矩阵元素或等效地来解释这一惊喜。我们考虑以下形式的随机电势