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通过马尔可夫链的复杂扩展
摘要。我们通过快速混合马尔可夫链的镜头研究分区函数的代数特性，尤其是零位置。TE经典Lee-Yang计划通过定位分区函数的复杂零来启动相变的研究。马尔可夫连锁店除了用作算法外，还用于模拟趋于平衡的物理过程。在许多情况下，马尔可夫链的快速混合与没有相变（复杂零）的不存在。先前的工作表明，没有相变的缺失意味着马尔可夫链的快速混合。，我们通过效力概率工具来揭示了相反的联系，以分析马尔可夫链以研究分区功能的复杂零。我们激励的例子是在푘均匀的超图上的独立性多项式，其中最著名的无零智慧政权显着落后于政权，在该政权中，我们迅速将马尔可夫链用于基础超图独立集。特别是，已知GLAUBER动力学在最大程度δ的 - 均匀的超图中迅速混合，规定δ2푘 / 2。另一方面，独立性多项式在푘-均匀超图上的点1周围最著名的零柔性需要δ≤5，与图上的结合相同。通过引入马尔可夫链的复杂扩展，我们将现有的渗透论点升级到复杂平面，并表明，如果δ2푘 / 2，马尔可夫链将在复杂的邻里收敛，而独立多项式本身不会在同一邻居中消失。在同一制度中，我们的结果还意味着均匀随机独立集的大小的中心限制定理，以及针对某些常数훼훼훼훼훼훼푛훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼훼的确定性近似算法的确定性近似算法。
逻辑马尔可夫决策计划 - 人
在过去的几年中，在扩展具有处理对象的能力的概率和随机框架方面有很多工作，例如。（Anderson等，2002; DˇSeroski等，2001; Friedman等，1999; Kersting＆de Raedt，2001; Kersting等，2003; Muggleton，1996）。从归纳逻辑程序或关系学习的角度来看，这些问题是对使用关系或计算逻辑表示的命题表示的升级。已经报道了这一方向的各种成功。的确，Friedman等人。（1999）以及Kersting和De Raedt（2001）升级贝叶斯网络，Muggleton（1996）升级随机传统语法，Anderson等。（2002）和Kerting等。（2003）升级（隐藏）马尔可夫模型。本文的第一个贡献是一种新颖的形式主义的介绍，称为逻辑马尔可夫决策计划（LOMDPS），该计划将马尔可夫决策过程与计算逻辑相结合。结果是
移动杂质算子动力学中的马尔可夫到非马尔可夫相变
我们研究了杂质在混沌介质中移动的随机幺正电路模型。介质和杂质之间的信息交换通过改变杂质的速度vd （相对于信息在介质中传播的速度v B ）来控制。在超音速以上，vd > v B ，信息在进入介质后无法流回杂质，由此产生的动力学是马尔可夫的。在超音速以下，vd < v B ，杂质和介质的动力学是非马尔可夫的，信息能够流回杂质。我们表明，这两个状态由连续相变分隔，其指数与介质中算子的扩散扩展直接相关。通过监测非时间序相关器（OTOC），在中间时间替换杂质的场景中证明了这一点。在马尔可夫阶段，来自介质的信息无法转移到被替换的杂质上，表现为没有显著的算子发展。相反，在非马尔可夫阶段，我们观察到算子获得了对新引入的杂质的支持。我们还使用相干信息来表征动态，并提供两个解码器，可以有效地探测马尔可夫和非马尔可夫信息流之间的转换。我们的工作表明，马尔可夫和非马尔可夫动态可以通过相变来分离，我们提出了一种观察这种转变的有效协议。
约格什·库马尔
Palash Maheshwari 先生，Adv.M/s.Udit Kishan 和合伙人 Kapil Sibal 先生，Sr. Adv.Vikas Singh 先生，Sr. Adv.Shri Venkatesh 先生，Adv.Nitin Saluja 先生，AOR Shryeshth Ramesh Sharma 先生，Adv.Suhael Buttan 先生，Adv.Deepika Kalia 女士，Adv.Priya Dhankhar 女士，Adv.Sumedha Ray Sarkar 女士，Adv.Vineet Kumar 先生，Adv.Shivam Kumar 先生，Adv.Kunal Veer Chopra 先生，Adv.Sajan Poovayya 先生，Sr. Adv.Ishita Jain 女士，AOR Anand Kumar Shrivastava 先生，Adv.Shivam Sinha 先生，Adv.Priya Goyal 女士，Adv.Raksha Agarwal 女士，Adv.Palash Maheshwari 先生，Adv.Yash Sharma 先生，Adv.S.K. 先生Verma，AOR Suparna Srivastava 女士，Adv.Tushar Mathur 先生，Adv.Aastha Jain 女士，Adv.G Umapathy 先生，高级顾问。Suvin Kumaran 先生，Adv.Aditya Singh-1 先生，AOR C.S. 先生Vaidyanathan，高级顾问。Siddharth Mittal 先生，AOR Aniket Prasoon 先生，Adv.Akanksha Tanvi 女士，Adv.Shambhavi Singh 女士，Adv.Nishant Thakur 先生，Adv.Vinit Kumar 先生，Adv.
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。
克里斯蒂安·M·马尔内罗
未接种疫苗的母猪所生仔猪在 0 dpv 时抗体滴度无法检测，而接种疫苗的母猪所生仔猪的 MDA 水平较高（平均 Log10 抗体滴度 > 2.5）。在第 4 组中，MDA 水平在 35 日龄前保持较高水平，在 82 日龄后检测不到（图 2.D）。第 1、2 和 3 组的所有仔猪对疫苗接种均有适当反应，平均 Log10 抗体滴度在 120 dpv 前保持在 2.5 以上（图 2.AC）。接种疫苗后不同时间有或无 MDA 的动物之间的抗体滴度没有统计学上显着差异。此外，在 2 周龄和 5 周龄接种疫苗的动物之间，接种疫苗后不同时间的抗体反应没有显着差异。此外，相关性分析表明 28 dpv 时对 BIOAFTOGEN 的抗体反应与接种疫苗时的 MDA 水平之间没有关联（图 3）。
亚瓦特马尔政府工程学院
53 Hiziroglu, H. R 54 数字信号处理 Salivahanan, S. Tata McGraw - Hill 10 55 Vallavaraj, A. 56 Gnanapriya, C 57 数字信号处理 Babu, P. R Scitech Publication 20 58 现代电视实践 Gulati, RR New Age 10 59 定量能力 Aggarwal, R. S S. Chand 10
博士阿维纳什·库马尔
{ Avinash Kumar，执行编辑（2021 年），在《极地科学》爱思唯尔期刊第 30 卷，2021 年 12 月的特刊标题为“极地研究 - 通往变化的地球的窗口”。特刊由客座编辑编辑：Avinash Kumar，印度 NCPOR；John Turner，英国 BAS；KP Krishnan，印度 NCPOR；Naresh Chandra Pant，印度德里大学；Rahul Mohan，印度 NCPOR；Satoshi Imura，日本国家极地研究所 (NIPR)；Seong-Joong Kim，韩国极地研究所 (KOPRI)。https://www.sciencedirect.com/journal/polar-
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。