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World File Search System马尔可夫
马尔可夫的独立和分散学习...
算法1独立和分散学习动力学初始化：n 0（s）= 0，∀s∈S; 〜n 0 i（s，a i）= 0，〜q 0 i（s，a i）= 0，π0i（s，a i）= 1 / | A I | ，∀（i，a i，s）和θi∈（0，1）。在迭代0中，每个玩家都会观察S0∈S，选择其动作A 0 I〜π0 I（S 0），然后观察R 0 I = U I（S 0，A 0）。在每个迭代中t = 1，2，...，每个玩家都会观察到S t，并且独立更新{n t，〜n t i，〜q t i，πt i}。更新n t，〜n t i：
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
使用孟加拉国沿海地区的马尔可夫链模型预测降水
这项工作探讨了孟加拉国降水模式的详细研究，特别着重于使用马尔可夫链在六个沿海城市进行年度降雨变化。为了创建具有四个不同降水状态的强大马尔可夫链模型，并提供了对这些状态之间过渡概率的洞察力，该研究将历史降雨数据整合到了近三十年（1994- 2023年）。为选定数量的沿海电台计算了固定测试统计量（χ²），并使用此历史数据预测了不同降雨状态之间的过渡概率。发现的结果表明，测试统计量的观察值χ²对所有沿海站都很重要，表明可靠的模型拟合。这些结果强调了了解降水模式的时间演变的重要性，这对于该地区的有效水资源管理，农业规划和灾难准备至关重要。该研究强调了降雨模式的动态性质以及自适应策略减轻气候变化影响的必要性。此外，这项研究强调了气候研究的相互联系，以及增强数据收集方法和国际协作的关键需求，以弥合有关气候变异性知识差距的差距。通过参考有关气候变化，极端降雨事件以及降水模式变化的全面学术著作，该研究详细概述了该领域当前的研究景观。总而言之，这项研究不仅有助于理解孟加拉国沿海城市的降水动态，而且还为参与参与气候适应和韧性计划的政策制定者和利益相关者提供了宝贵的见解。马尔可夫链模型与广泛的历史数据集的集成是预测未来降雨趋势并制定知情策略的强大工具，以应对改变降水模式所带来的挑战。
约束马尔可夫决策过程的原始对偶方法及其在队列调度和库存管理中的应用
即 [ a ] k ≤ [ b ] k ∀ k ∈ [ K ] 。给定一个向量 x ∈ RK ， [ x ] + = (max { [ x ] 1 , 0 } , ..., max { [ x ] K , 0 } )。
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。
基于测量的量子马尔可夫链验证
摘要：模型检查技术已扩展到分析以量子马尔可夫链（经典马尔可夫链的扩展）表示的量子程序和通信协议。为了指定定性时间属性，使用基于子空间的量子时间逻辑，该逻辑建立在 Birkhoffer-von Neumann 原子命题之上。这些命题确定量子态是否位于整个状态空间的子空间内。在本文中，我们提出了基于测量的线性时间时间逻辑 MLTL 来检查定量属性。MLTL 建立在经典线性时间时间逻辑 (LTL) 的基础上，但引入了量子原子命题，可在测量量子态后推断概率分布。为了便于验证，我们扩展了 Agrawal 等人 (JACM 2015) 描述的基于符号动力学的随机矩阵技术，以通过特征值分析处理更一般的量子线性算子（超算子）。此扩展使得开发一种有效的算法来根据 MLTL 公式对量子马尔可夫链进行近似模型检查成为可能。为了证明我们的模型检查算法的实用性，我们使用它来同时验证量子和经典随机游动的线性时间特性。通过此验证，我们证实了 Ambainis 等人（STOC 2001）先前发现的量子游动相对于经典随机游动的优势，并发现了量子游动独有的新现象。
对马尔可夫决策过程的Q学习方法的审查
本文讨论了如何将Q学习和深度Q-Networks（DQN）应用于马尔可夫决策过程（MDP）描述的状态行动问题。这些是机器学习方法，用于在每个时间步骤中找到最佳的动作选择，从而导致最佳策略。讨论了这两种方法的局限性和优势，主要局限性是Q学习无法用于无限状态空间的问题。Q-学习在算法的简单性方面具有优势，从而更好地理解了该算法实际上在做什么。Q学习确实设法找到了本文研究的简单问题的最佳策略，但无法解决高级问题。深层Q-NETWORK（DQN）方法能够解决这两个问题，因此很难理解算法实际上在做什么。
马尔可夫决策过程的因果模仿：部分...
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况，并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战，已追求因果模仿学习的最新进步。但是，这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构，从而带来实际挑战。在本文中，我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程（MDP）内的强大模仿学习，即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下，也允许代理商实现专家性能。特定的，首先，我们从理论上证明，当MDP中存在未观察到的混杂因素（UCS）时，学习者通常无法模仿专家的表现。然后，我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中，转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法（Ho＆Ermon，2016年），我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法，这些算法可以获得有效的政策，以确保实现专家绩效。
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
使用马尔可夫链对船网络安全进行建模
摘要信息在经济中的作用，尤其是在运输中，伴随着网络威胁的增长。国际海事组织已经开发并采用了许多基础网络安全文件，这些文件定义了船上网络安全管理的要求。这些文件迫使海上公司的管理，以确保正确考虑网络风险并在安全管理系统中应用保护方法。对于海事公司和船只而言，相关统一规则的制定和建立是一项紧迫的任务。确保信息安全的最有希望的方向当然是使用数学模型。这样的模型描述了违反网络空间和保护系统的相互作用的过程，该过程应考虑到船上可能的网络攻击，并确保尽可能多地保存和不可能。分析网络空间中发生的流程数学模型的研究领域的研究表明，首先，这是一个真正相关的研究方向，其次，目前有许多不同的理论构成了建模的基础。这项工作的作者为船上网络安全管理系统的数学建模提出了一种新方法，即马尔可夫链理论的使用，因为在船上的网络攻击可以在任何随机的时刻发生，而且此事件并不总是取决于发生在某个时候的网络攻击。因此，使用数学建模方法构建了船上网络安全管理系统作为企业安全管理系统子系统的模型。诸如船舶的网络安全状态，国家之间的概率关系，根据国家对行动的监管。网络安全管理系统的数学模型基于离散的马尔可夫进程的模型，其中马尔可夫链的挖掘物的顶点是船舶的网络安全状态。使用专家方法研究了船体网络安全系统状态之间的连接。根据船舶的网络安全状况的示例说明了开发的模型。在距离“船舶计算机系统和网络的网络安全”中，在Kherson海事学院的教育过程中实施了船体网络安全系统的考虑方法和技术。