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World File Search System随机变量
人工智能中不确定性的表现：超越概率和可能性
统计推断证据范式的扩展，而 Shafer 将这些上限和下限概率解释为可信度和信念函数，而不参考具有一对多映射的底层概率空间。这样获得的方法被 Shafer 称为证据理论。它专门用于表示和合并不可靠的证据。相反，由于对随机变量的观察不完整，Dempster 设置中的上限和下限概率也可能模拟未知的概率。第二个想法是使用（凸）概率集，要么是因为统计模型不为人所知，要么是因为生成主观概率的通常协议发生了改变，承认与风险事件相关的彩票的买卖价格可能不同。后者是沃利低预测和不精确概率理论的基础。事实证明，沃利的框架在数学上比 Dempster-Shafer 理论更通用。本章介绍了贝叶斯概率论的这些概括。
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机变量表示随机轨迹的最终状态s n（s 1，。。。，s n）长度为n从s 1 = s \ xe2 \ x88 \ x88s。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
M.Tech（PT）电源电子学教学大纲2021.pdf
CO1: Develop mathematical model and analyse engineering problems CO2: Apply linear programming concepts to solve real life problems CO3 : Formulate and solve complex engineering problems using non programming techniques CO4 : Analyse and solve stochastic engineering problems Module 1: Vector spaces, subspaces, Linear dependence, Basis and Dimension, Linear transformations, Kernels and Images , Matrix representation of linear transformation, Change of basis, Eigen线性运算符模块的值和特征向量2线性编程问题的数学公式，单纯形方法，线性编程中的双重性，双单纯形方法。模块3非线性编程初步，不受约束的问题，搜索方法，斐波那契搜索，金段搜索，搜索，约束问题，拉格朗日方法，库恩 - 塔克条件4随机变量，分布和密度和密度功能，矩和矩和瞬间的功能，自动变量和状态分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，构图，构成，构造，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了序列，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图过程。教科书和参考文献1。J.C. PANT：优化概论，Ja那教兄弟，新德里，2014年2。S.S. Rao：优化理论与应用，新时代，新德里，2012年3月3日肯尼斯·霍夫曼（Kenneth Hoffman）和雷·库兹（Ray Kunze），线性代数，第2版，皮尔逊，2015年2。Erwin Kreyszig，使用应用的入门功能分析，John Wiley＆Sons，2004。3。Irwin Miller和Marylees Miller，John E. Freund的数学统计，第6 Edn，Phi，2002年。4。约翰·B·托马斯（John B Thomas），《应用概率和随机过程简介》，约翰·威利（John Wiley），2000Roy D Yates，David J Goodman，“概率和随机过程”，第2版，Wiley India，2011年5。爸爸，概率，随机变量和随机过程，第三版，麦格劳山，2002 6。
改善基于Lindley分布的系列平行系统的性能
r˚ade[1]获得了某些简单系统的可靠性对等因子（参考）。Sarhan [2，3]提供了四种方法：（i）还原方法（RM）：失败率降低了因子ρ，0 <ρ<1; （ii）热重复方法（HDM）：假设系统的某些组件将连接到并行系统中的组件（每个组件）。（iii）冷复制方法（CDM）：在此方法中，使用冷耦合，假设某些组件将通过完美的开关（每个组件）连接到组件。（iv）不完善的复制方法（IDM）：它与以前的方法CDM有所不同，因为连接过程中使用的开关是不完美的开关。开关具有寿命分布。通过应用参考的概念，请参见[4、5、6、7、8、9、10、10、11、11、12、13、14、16、16、17、19、19、19、20、21、22]随机变量T具有三参数的lindley lindley（tpld），如果它具有
在小型孤立电力系统中PV和风能利用的可靠性/成本含义 - 能量转换，IEEE交易
摘要 - 由于公众对不利的环境影响和通过使用常规能源的不利能源成本升级的关注，可再生能源在电力系统中的应用正在迅速增长。光伏和风能来源越来越被认为是由昂贵的柴油燃料提供的小型隔离电源系统中成本效益的发电源。使用这些工具来源可以大大降低系统燃料成本，但也可能对系统的可靠性产生重大影响。现实的成本/可靠性分析需要评估模型，这些模型可以使这些能源的高度不稳定性质，同时是其固有的随机变量的时间顺序和相互依存关系。本文提出了一种模拟方法，该方法提供了客观指标，以帮助系统规划人员确定适当的安装站点，操作策略，以及在小型隔离系统中使用Utiz Liz Liz Liz Liz Liz Liz Liz Liz Liz Liz-liz Liz-liz liz-liz faction的选择。
基于林德利分布的串并联系统性能改进
R˚ade[1]得到了一些简单系统的可靠性等价因子（REF）。Sarhan[2,3]提出了四种方法：（i）缩减法（RM）：将故障率降低一个因子ρ，0<ρ<1；（ii）热复制法（HDM）：假设系统中的某些组件将连接到并联系统中的某些组件（每个组件一个）。（iii）冷复制法（CDM）：该方法采用冷耦合，假设某些组件将通过完美开关连接到其他组件（每个组件一个）。（iv）不完美复制法（IDM）：它与以前的CDM方法不同，连接过程中使用的开关是不完美开关。开关具有寿命分布。通过应用 REF 的概念，可以改进各种系统，参见 [ 4 、 5 、 6 、 7 、 8 、 9 、 10 、 11 、 12 、 13 、 14 、 15 、 16 、 17 、 18 、 19 、 20 、 21 、 22 ] 如果一个随机变量 T 具有如下 pdf，则它具有三参数林德利分布 (TPLD)
用于推理的脑启发硬件解决方案......
由于浮点运算需要大量资源，使用传统计算范式在贝叶斯网络中实现推理（即计算后验概率）在能源、时间和空间方面效率低下。脱离传统计算系统以利用贝叶斯推理的高并行性最近引起了人们的关注，特别是在贝叶斯网络的硬件实现方面。这些努力通过利用新兴的非易失性设备，促成了从数字电路、混合信号电路到模拟电路的多种实现。已经提出了几种使用贝叶斯随机变量的随机计算架构，从类似 FPGA 的架构到交叉开关阵列等受大脑启发的架构。这篇全面的评论论文讨论了考虑不同设备、电路和架构的贝叶斯网络的不同硬件实现，以及解决现有硬件实现问题的更具未来性的概述。
简历.pdf - Chirag Falor
麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥 GPA：5.00/5.00 人工智能与决策工程硕士候选人 预计 2025 年 2 月 数学、计算机科学和物理学学士学位，辅修音乐与技术 2020-2024 − 计算机科学：机器学习、密码学、算法、编程、优化方法、高级 NLP、计算理论、深度学习、高级复杂性理论、量子复杂性理论 − 数学和物理：推理和信息、统计学、离散应用数学、抽象代数、实数和复数分析、量子力学 III、统计物理学、电磁学 II、广义相对论、量子场论 I、量子信息 III − 其他：指导和教学、谈判分析、管理探索 − 教学：研究生密码学和密码分析助教（18.425，2023 年秋季）、概率和随机变量（18.600，2023 年春季）、线性代数（18.06，2022 年秋季）、离散应用数学原理（18.200，2022 年春季） Pragati 公立学校，德瓦卡，德里，印度 2018-2020 CBSE，高级中学。科目：数学、物理、化学、计算机科学、英语 98.4% 奖项
与增加希尔伯特空间过滤和广义雅可比 3â•fi 对角关系相关的量子理论
摘要。我们证明，经典随机变量或随机场的量子分解是一种非常普遍的现象，仅涉及希尔伯特空间的递增过滤和一族使过滤增加 1 的厄米算子。定义这些厄米算子的量子分解的创建、湮灭和保存算子（CAP 算子）满足对换关系，该对换关系概括了通常的量子力学关系。实际上，对换关系有两种类型（I 型和 II 型）。在 I 型对换关系中，对换子由算子值半线性形式给出。当此算子值半线性形式为标量值（恒等式的倍数）时，非相对论自由玻色场的特征为相关对换关系简化为海森堡对换关系。到目前为止，II 类对易关系尚未出现，因为当随机场的概率分布为乘积测度时，它们完全满足。从这个意义上讲，它们编码了有关随机场自相互作用的信息。