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EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降非暴力抵抗策略的动态模型
为什么即使有适度的参与人数也能成功进行某些非暴力革命，而尽管大规模动员了，但其他革命也失败了？我们开发了一个基于代理的模型，该模型可以预测三种著名的激进主义策略的结果。第一个迅速招募了许多激进主义者，这使对手的支持网络不堪重负，并鼓励大规模叛逃。在第二个动员的激进主义者中，即使他们无法自行测试，也已经致力于成功，并激发其他平民抗议。在第三个战略中，运动将精力和影响力直接集中在政权的支持支柱上。我们发现，即使广告系列的大小很小，这第三个策略即使在产生赤字方面都优于其他策略。当激进主义者拥有有关支柱对政权忠诚度水平的信息时，他们可以针对最有可能缺陷的统治者说服力。重要的是，对于中小型运动，专注于支柱（尤其是忠诚的支柱）的策略比仅依靠快速动员和数值优势更有可能取得成功。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降 非暴力抵抗策略的动态模型
对于大多数神经精神疾病，尚无可用来帮助早期诊断和及时治疗干预的诊断或预测工具。开发了基于常规的脑电图记录，量子潜在的平均值和可变性评分（QPMV）以高精度识别具有高精度的神经精神和神经认知失误。假定大脑中的信息过程涉及大脑各个区域中神经元活性的整合。因此，假定的量子样结构允许量化连通性作为空间和时间（局部性）的函数以及信息空间（非局部性）中类似量子的效应的函数。eeg信号反映了大脑的整体（不可分割）功能，包括大脑的高度层次结构，该功能由量子电位根据Bohmian力学表达，并结合了数据和PADIC数字的树状图表示。参与者由230名参与者组成，其中包括28名患有严重抑郁症的参与者，42名精神分裂症，65名认知障碍和95个对照。常规的脑电图记录用于基于超级分析的QPMV，与P -ADIC数字和量子理论紧密结合。新型的EEG分析算法（QPMV）似乎是诊断神经精神疾病和神经认知疾病的有用且足够准确的工具，并且可能能够预测疾病的病程和治疗的反应。基于曲线下的面积，在将健康对照与诊断为精神分裂症（p <0.0001）（p <0.0001），阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（AD; p <0.0001）和轻度认知障碍（MCI; p <0.0001）以及与Schizeprenrren的参与者（p <0.0001）以及p <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.0001）中获得了高准确性。 0.0001）或MCI（p <0.0001）以及与AD（P <0.0001）或MCI（P <0.0001）的抑郁症患者区分开来。