XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机方法
用于空气污染建模多维灵敏度分析的创新数字随机方法
摘要：如今，世界上许多地方都制定了区域空气污染战略，以限制和降低跨政府边界的污染水平，并控制其对人类健康和生态系统的影响。环境保护是世界范围内的首要任务之一。由于这一研究领域是社会的痛点，也是医疗保健系统的基本课题，因此存在许多挑战。敏感性分析在验证大规模空气污染计算模型以确保其准确性和可靠性的过程中起着根本性的作用。我们应用最佳的随机算法对 UNI-DEM 模型进行多维敏感性分析，该模型在管理构成预测和分析可能气候变化后果基础的许多自治系统和数据方面发挥着关键作用。我们开发了两个具有特殊生成矩阵的新的高度收敛数字序列，与用于测量数字生态系统敏感性指标的现有最佳随机方法相比，它们显示出显着的改进。通过敏感性分析获得的结果将发挥极其重要的多方面作用。
混合稳健随机方法评估三层能源市场中多能源零售商的利润
C. 参数和变量 A 水库能量水平。cop P2H 性能系数。EL 电力需求。G 天然气能量。GC 设施的天然气消耗量。GL 天然气需求。GP 设施的天然气产量。H 热能。HL 热需求。HP 设施的热量产量。IE 电力需求变化的激励率。IH 热需求变化的激励率。M 足够大的数字。P 输出功率。RU，RD 上升/下降速率限制。sug，sdg 启动和关闭成本。SU，SD 启动和关闭燃料消耗。VOC 压缩机的运行和维护成本。VOE 膨胀机的运行和维护成本。I 表示设施状态的二元变量。Γ 不确定性预算。π 每种情景的概率。λ 批发能源市场价格。ζ MER 和 MEC 之间的合同价格。α DRP 中的需求参与率。η 充电/放电效率。 γ , β , m 稳健模型的对偶变量。τ 损失，τ 增益 热能损失系数。∆ E 执行 DRP 后电力需求发生变化。∆ H 执行 DRP 后热需求发生变化。
来自经典随机过程的非平衡量子自旋动力学
摘要 . 继我们最近的工作之后，我们研究了一种非平衡量子自旋系统的随机方法。我们展示了该方法如何应用于各种物理可观测量和不同的初始条件。我们提供了广泛适用的精确公式，用于描述量子猝灭后期望值和相关函数的时间依赖性，这些公式以经典随机过程的平均值表示。我们进一步探讨了在动态量子相变存在下经典随机变量的行为，包括它们的分布和相关函数的结果。我们详细介绍了相关随机微分方程的数值解，并研究了经典描述中波动的增长。我们讨论了随机方法当前实施的优势和局限性以及进一步发展的潜力。
使用替代模型通过不确定性和敏感性分析评估 Vircators 的可靠性
摘要 不同的研究报告了 Vircator 的性能，结果表明模拟和测量的输出峰值功率和辐射频率之间存在很大差异。应用一次一个变量的方法的研究很少。进行全面分析需要在大量实验（模拟或测量）中应用统计方法，这是一个挑战，因为模拟 Vircator 需要大量的计算时间。最近，有人提出了一种替代模型来大幅缩短计算时间。在本文中，我们建议评估 Vircator 的性能变化，同时考虑机械制造公差以及脉冲电源的变化。分析是通过广为传播的随机方法（经典蒙特卡罗、谱技术）和其他灵敏度分析方法进行的。
在不断发展的电气分配系统中工程微电网
摘要：非系数的替代方案和微电网技术正在成熟，并为电力公司提供了巨大的机会，以增加其为客户提供的收益。他们有潜力减少解决传统电气系统加载问题的成本，有助于减少碳排放，并改善电气配电系统对极端天气事件的弹性。本手稿的作者介绍了有关微电网研究及其实际应用的研究。这是通过本手稿的作者和其他作者的过去工作来利用的，以开发微电网的特定目标，在部署微电网时要考虑的工程师的实际标准，以优化微电网设计的随机方法和黑色起始需求。然后将此指南用于设计具有自适应边界的实际网络微电网。
生物医学信号处理BME 511-秋季2021
描述：这是一个生物医学的“数据科学”课程，涵盖了Sig Nal处理和随机方法在生物医学信号和系统中的应用。在整个课程中采用了一种“动手”方法（请参见“必需软件”部分）。虽然生物医学数据的方向是本课程的关键，但此处涵盖的工具和概念将提供许多在许多领域中使用的基础技能。主题包括：生物医学信号概述；傅立叶变换审查和过滤器设计，滤过滤波和抑制噪声的线性偏置视图（例如，频率过滤，回归，回归，噪声策略，PCA，ICA）；信号和图像的统计推断；估计理论应用于逆成像和系统识别；光谱，频谱图和小波分析；模式分类和诊断决策（机器学习方法和工作流）。
飞机适航性。第 1 部分。随机模型
摘要。有人认为，由于飞机性能固有的随机变化，有必要采用随机方法进行适航性分析。然后表明，机队服务中任何性能变量的历史最好被视为“随机校正过程”，其特点是缓慢恶化，大修时迅速改善。特别考虑飞机发动机熄火起飞爬升性能，提出了一个模型，该模型考虑了由于机身、发动机和螺旋桨（如果有）的恶化而导致的梯度变化、大修的频率和有效性，以及在任何飞行中实现的梯度与飞机真实能力的偏差。在分析大修的影响时，需要区分整改维护和更换维护。在提出的模型中，共有 14 个参数控制着机队历史中实现的梯度的概率分布，从而控制着起飞爬升期间的事故率。
可再生能源
随着可再生能源快速融入电网，主要问题仍然存在：我们如何管理和最佳地运营这些波动的资源？然而，迄今为止，可再生能源应用中的大量优化方法已被广泛用于帮助决策减轻计算的局限性。本文全面回顾了可再生能源应用中随机优化的一般步骤，分别从不确定性建模和相关信息采样开始。此外，还强调了随机优化方法的优点和缺点。此外，还强调了与随机优化步骤有关的值得注意的优化方法。本文的目的是介绍最近的进展和值得注意的随机方法以及未来可再生能源应用方法的趋势。确定了相关的未来研究领域，以支持随机优化从传统确定性方法的转变。根据所调查的文献，我们得出结论，在可再生能源系统的社会、技术和经济方面，随机优化方法几乎总是优于确定性优化方法。因此，本综述将促进在可再生能源应用范围内推进随机优化方法研究的努力。© 2019 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
![arXiv:2005.06337v1 [quant-ph] 2020 年 5 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fe8edc3844021e592ceedfb09a0764d80a2da664.webp)
arXiv:2005.06337v1 [quant-ph] 2020 年 5 月 13 日
量子算法的实现和实用性在很大程度上取决于量子处理器内操作的质量。因此，在量子计算模拟平台中包含真实的错误模型对于测试这些算法至关重要。现有的经典量子信息处理设备模拟技术在可扩展性（可以模拟的量子比特数）和准确性（模拟与目标错误模型的接近程度）之间表现出权衡。在本文中，我们介绍了一种新的模拟方法，该方法依赖于在纯态模拟环境中通过单元和测量通道的随机和来近似密度矩阵演化。与已知的最佳随机方法相比，该模型在准确性方面至少提高了一个数量级，同时允许模拟比精确密度矩阵模拟更多的量子比特。此外，我们使用这种方法逼真地模拟了 Grover 算法和表面代码 17，使用门集层析成像表征量子操作作为噪声模型。