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World File Search System随机模型
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
I.在过去的十年中，风和太阳能产生的渗透见证了急剧的增长。但是，太阳能是间歇性的。晚上无法产生任何动力，要求备份备用能力来减轻时间内 /每日爆发。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。在当前阶段，储能的单位容量成本仍然相对较高，尽管它正在不断减少。必须仔细确定储能的大小。iSTING工作分为两类。在代方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在多期经济调度框架下研究了储能选址和规模问题。在[4]中使用双层随机混合构架优化在市场环境中讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述工作中，可再生生成的不确定性由概率分布和通过方案近似，或者操作风险受机会限制的限制。参考。 [5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响参考。[5]提出了两个多参数编程模型，以研究储能对可再生溢出的影响
机器学习
2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
有影响力者的无关紧要：与重新激活和免疫力的信息传播在社交网络模型上成倍长期持续
网络上的信息扩散模型位于AI研究的最前沿。此类模型的动态通常是流行病学的随机模型，不仅用于模拟感染，还为各种现象建模，包括计算机病毒的行为和病毒营销活动。在这种情况下的一个核心问题是如何有效检测主体图中最有影响力的顶点，以使感染表现出最长的时间。在结合了顶点的重新感染的过程中，例如SIS过程，理论研究鉴于参数阈值，其中Prosess的生存时间从对数迅速转变为超级顺序。这些结果与启动配置相关的直觉与之相矛盾，因为该过程将始终快速死亡或几乎无限期地生存。这些结果的缺点是，迄今为止，尚未对结合短期免疫力（或创意广告疲劳）的模型进行过这样的理论分析。我们通过研究SIRS过程（一种更现实的模型）来减少文献中的这一差距，除了再感染外，还结合了短期免疫力。在复杂的网络模型上，我们确定了该过程成倍长期生存的参数制度，并且对于随机图，我们获得了一个紧密的阈值。基础这些结果是我们的主要技术贡献，显示了SIRS流程的生存时间的阈值行为，该过程具有大型扩展器子图（例如社交网络模型）。
影响者的无关性：在社交网络模型中，具有重新激活和免疫力的信息传播持续时间呈指数级增长
网络上的信息传播模型处于人工智能研究的前沿。此类模型的动态通常遵循流行病学中的随机模型，不仅用于模拟感染，还用于模拟各种现象，包括计算机病毒的行为和病毒式营销活动。在这种情况下，一个核心问题是如何有效地检测宿主图中最具影响力的顶点，以使感染存活时间最长。在包含顶点重新感染的过程中，例如 SIS 过程，理论研究确定了参数阈值，其中过程的存活时间迅速从对数转变为超多项式。这些结果与起始配置相关的直觉相矛盾，因为该过程总是会快速消亡或几乎无限期地存活。这些结果的一个缺点是，到目前为止，尚未对包含短期免疫（或创意广告疲劳）的模型进行这样的理论分析。我们通过研究 SIRS 过程（一个更现实的模型，除了重新感染外，还包含短期免疫）来缩小文献中的这一差距。在复杂网络模型中，我们确定了使过程能够以指数级增长存活的参数范围，并得到了随机图的严格阈值。这些结果的基础是我们的主要技术贡献，揭示了 SIRS 过程在具有大型扩展子图的图（例如社交网络模型）上存活时间的阈值行为。
灰色免疫模型给出了定性不同的预测
将宿主总体分为易感，感染和免疫等类别的隔室模型构成流行病学建模的主流。有效地，这种模型将感染和免疫视为二进制变量。我们构建了一个基于个体的随机模型，该模型将免疫视为连续变量，并结合了导致免疫力变化较小的因素。较小的免疫效应（SIE）包括其他感染的交叉免疫力，亚临床暴露的免疫力较小，并且在没有反复暴露的情况下缓慢衰减。The model makes qualitatively different epidemiological predictions, including repeated waves without the need for new variants, dwarf peaks (peak and decline of a wave much before reaching herd immunity threshold), symmetry in upward and downward slopes of a wave, endemic state, new surges after variable and unpredictable gaps, and new surges after vaccinating majority of the population.实际上，SIE模型提出了普遍观察到的矮人和对称峰和反复的潮流的替代原因，在Covid-19-19大流行期间观察到了特别好的原因。我们还建议可检验的预测，以区分重复波的替代原因。该模型进一步显示了可能具有协同作用和拮抗作用的不同干预措施的复杂相互作用。也表明，从长远来看，短期内有益的干预措施也可能是危险的。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验对使用伪距冗余的传统实时误差分析获得的位置误差估计进行了地面实况分析。利用此地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。该动态范围误差模型有效地减少了观察到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
议程（最终）
Raja Jayaraman博士传记：Raja Jayaraman是美国拉斯克鲁塞斯新墨西哥州立大学工业工程系的副教授。Jayaraman博士当前的研究兴趣集中在应用系统工程，过程优化，卓越运营以及数字化转型以表征，模型和解决复杂系统的多学科方法上。他的研究针对供应链，多模式物流，维护计划和医疗保健提供的应用。Jayaraman博士在跨越印度，美国和阿联酋的高等教育机构拥有16年以上的经验。他在供应链和物流，优化，随机模型，系统工程和质量管理中教授研究生和本科课程。拥有130多个期刊在工程，技术和业务领域的期刊出版物，他的研究贡献已出现在顶级期刊中日记和其他人。Jayaraman博士在2022年和2023年被认为是斯坦福大学世界的前2％的科学家和最有影响力的研究人员：运营研究，人工智能以及信息和通信技术。Jayaraman博士是工业与系统工程研究所（IISE）的高级成员，也是运营研究与管理科学研究所（Inforss）的成员。 目前，他是质量和可靠性杂志的副编辑以及几本期刊的编辑委员会。Jayaraman博士是工业与系统工程研究所（IISE）的高级成员，也是运营研究与管理科学研究所（Inforss）的成员。目前，他是质量和可靠性杂志的副编辑以及几本期刊的编辑委员会。
自然光合复合物的单光子吸收和排放
光合作用是由太阳的单个光子1-3引发的，作为弱光源，在叶绿素吸收带1中，每秒最多每秒几十个光子每秒传递几十个光子。在过去的40年中，在过去的40年中，许多实验和理论工作探索了在光合作用中吸收光合作用的事件，从而吸收了强烈的超短激光脉冲2-15。在这里，我们使用单个光子在环境条件下激发了紫色细菌的紫obacter sphaeroides的轻度收获2（LH2）复合物，分别包含9和18个细菌氯植物分子的B800和B850环。B800环的激发在大约0.7）ps中导致电子能量转移到B850环，然后在约100-FS的时间尺度上快速B850至B850 Energy Transfers在850–875时（参考）NM（参考）。16–19）。使用宣传的单光子源20,21以及一致计数，我们建立了B800激发和B850 Fuoresence发射的时间相关函数，并证明这两个事件都涉及单个光子。我们还表明，每个检测到的插入光子光子的概率分布支持这样一种观点，即吸收后单个光子可以驱动随后的能量传递和实现发射，因此，通过扩展，光合作用的主要电荷分离。一个分析随机模型和蒙特卡洛数值模型捕获了数据，进一步缔结了单个光子的吸收与自然光收获复合物中单个光子的发射相关。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验使用传统的伪距冗余实时误差分析获得了位置误差估计，并对其进行了地面实况分析。利用这些地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算出的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。这种动态范围误差模型有效地减少了观测到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
一般量子马尔可夫过程的打击时间
随机步行（或马尔可夫链）是随机模型，在理论计算机科学中广泛使用。从经典上讲，通过图定义随机步行，其中节点是过程的可能状态，边缘代表可能的过渡。在每个步骤中，根据某些概率分布选择了当前状态的外向边缘，并达到相应的状态。马尔可夫链的理论是对许多算法的分析的基础：一个显着的例子是Schönin的算法，这是最知名的令人满意的经典算法之一（SAT）问题[1]。马尔可夫连锁店的一个重要属性是所谓的打击时间，它量化了我们需要执行的步行数量（预期），以达到或达到一些固定的目标状态，但给定一些初始条件。对打击时间的分析是搜索问题的强大工具[2,3,4,5]，因为这些数量通常与复杂性指标密切相关。作为一个例子，请考虑令人满意的问题：给定F（x），我们从某个分配x 0开始（例如，x 0 =（0，。。。，0）），在每个步骤中，我们选择一个变量以随机均匀地翻转。这可以正式化为在超立方体上的随机步行，并且给定F的分配x ∗，从x 0到x ∗的击中时间平均告诉我们要达到该分配所需的步骤数。一种运行Markov链的算法并在每个步骤检查当前状态是否满足F的时间复杂性与打击时间成正比。在过去的几十年中，几项研究工作致力于将随机步行的概念扩展到量子设置，目的是实现某些速度