不確実性が低下した最適な結果のための高次オンライン カジノ 無料 ボーナス方法

ダン・ガブリエル・カクシ教授は、実験的情報と計算情報を組み合わせて、前方/逆の問題を特徴付ける応答とパラメーターの不確実性を低下させた最適な値を予測する一方で、次元の呪いを克服する画期的な方法論を強調しています。

物理システムのオンライン カジノ 無料 ボーナスリングおよび/または間接的な実験測定の結果には、次のオンライン カジノ 無料 ボーナスリングコンポーネントを考慮する必要があります。

• システムの独立変数とパラメーターをシステムの状態（つまり、従属）変数に関連付ける方程式（保全法を表現）を含む数学/計算オンライン カジノ 無料 ボーナスル;
• システムのパラメーターの範囲を区切る確率的および/または決定論的制約;
• 計算オンライン カジノ 無料 ボーナスルを使用して計算される「応答」（または客観的関数、またはパフォーマンスのインデックス）と慣習的に呼ばれる1つまたは複数の計算結果。そして
• 実験的に測定された応答、それぞれの名目（平均）値と不確実性（分散、共分散、歪度、尖度など）を伴う。

測定または計算のいずれかの結果は、完全に正確ではありません。一方で、測定の結果は、実験エラー、不完全な機器、または不完全に既知のキャリブレーション標準の影響を必然的に反映しています。

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「オンライン カジノ 無料 ボーナス」の目標は、認識されたすべてのエラーと不確実性に基づいて将来の結果を予測するために、不確実性を減らして、このような「最良の推定値」最適値を取得することです。オンライン カジノ 無料 ボーナスには、不完全でエラーに影響され、時には矛盾した情報を使用した推論が必要であり、3つの重要な要素、つまり、データ同化とモデルのキャリブレーションで構成されています。

「データ同化とオンライン カジノ 無料 ボーナスルのキャリブレーション」は、コンピューター/数値シミュレーションオンライン カジノ 無料 ボーナスルの根底にあるパラメーターを更新する目的で、実験データの統合に対処します。オンライン カジノ 無料 ボーナスルキャリブレーションの根底にある重要なコンポーネントには、データとオンライン カジノ 無料 ボーナスルの不確実性の定量化、オンライン カジノ 無料 ボーナスル予測と実験データ間のバイアスの定量化、オンライン カジノ 無料 ボーナスルのパラメーターに対するオンライン カジノ 無料 ボーナスル応答の感度の計算が含まれます。

調査中のオンライン カジノ 無料 ボーナスルの根底にある「検証ドメインの定量化」には、関心の適用を特徴付ける高次元空間における一定の不確実性の輪郭の推定が必要です。実際には、これには、不確実性の予測推定が、関心のあるシステムのパフォーマンス、信頼性、または安全性のために指定された要件を満たしている領域の識別が含まれます。

「オンライン カジノ 無料 ボーナスルの外挿」は、パラメーター空間のテストされていない領域と検証階層のシステムの複雑さの高いレベルの両方を含む、新しい環境または条件下での予測の不確実性を定量化することを目的としています。オンライン カジノ 無料 ボーナスルの外挿および結果として生じる不確実性の増加は、特に既存の検証データベースに結合されなかった2つ以上の物理現象の非線形結合に起因する不確実性の推定をよく理解していません。

計算情報と実験情報を組み合わせて「最適な推定値」を取得することを目的とした2つの最も古い方法論は、「データ調整」方法です。^1,2- これは、原子力分野に由来する - および「データ同化」方法^2,3- これは地球物理学科学で実装されています。これらの方法論は両方とも、最小二乗の意味で、計算されたオンライン カジノ 無料 ボーナスル応答と測定されたオンライン カジノ 無料 ボーナスル応答の間の矛盾を表すユーザー定義の機能を最小限に抑えようとします。⁴物理学ベースの「最小エントロピー」原理に主観的な「ユーザー選択機能」を置き換えることにより、Berru-PMオンライン カジノ 無料 ボーナス方法論を開発しましたが、本質的に高次の定式化にも適しています。

Berru-PM方法論

Berruは、Berru Predicive Modeling（PM）方法論の適用により、最適な予測応答と最良の推定予測パラメーターの両方の予測標準偏差が低下するため、「不確実性が低下した最良の結果の結果」を表します。 Berruオンライン カジノ 無料 ボーナス方法論は、パラメーターと応答に利用可能なアプリオリ計算および実験情報の一貫性（一致または不一致）を決定するために、応答感度と応答とパラメーターの共分散行列から構築された定量的指標も提供します。

Berru-PM方法論によって予測される典型的な結果は、図1および図2に示されています。これは、Berru-PM方法論によって提供される改善を示しています⁴サバンナ川国立研究所（米国）の機械式ドラフト（カウンターフロー）冷却塔のデジタルツインオンライン カジノ 無料 ボーナスルの使用。このデジタルツインは、計算されたオンライン カジノ 無料 ボーナスル応答（アウトレットの空気湿度、アウトレット空気、および出口の水温）にかなり影響を与える100を超える不確実なパラメーターで構成されています。

オンライン カジノ 無料 ボーナスルの信頼性

オンライン カジノ 無料 ボーナスル結果の信頼性を分析するには、オンライン カジノ 無料 ボーナスルの不正確に既知のパラメーターに対するオンライン カジノ 無料 ボーナスルの応答の機能的導関数（「感度」と呼ばれる）の計算と使用が必要です。オンライン カジノ 無料 ボーナスルパラメーターには、それぞれのオンライン カジノ 無料 ボーナスルで表される物理システムを特徴付ける不正確に既知の内部および外部境界も含まれます。

• さまざまなパラメーターの重要性をランク付けすることでオンライン カジノ 無料 ボーナスルを理解する;
• 重要でないパラメーターおよび/またはプロセスを排除することにより、「減少したオンライン カジノ 無料 ボーナスリング」を実行する;
• オンライン カジノ 無料 ボーナスルパラメーターの不確実性によるオンライン カジノ 無料 ボーナスル応答で誘導される不確実性の定量;
• 計算を実験と比較して「オンライン カジノ 無料 ボーナスルは現実を表しているのか」という質問に対処することにより、「オンライン カジノ 無料 ボーナスル検証」を実行します;」
• オンライン カジノ 無料 ボーナスルの改善の優先順位付け;
• データの同化とオンライン カジノ 無料 ボーナスルのキャリブレーションの実行「フォワードオンライン カジノ 無料 ボーナスリング」の一部として、予測される不確実性が低下して最良の推定予測結果を得る。そして
• システムの設計と最適化。

従来の決定論的および/または統計的方法による感度の計算は、パラメーター値を変更した元のオンライン カジノ 無料 ボーナスルを使用して繰り返し再構成する必要があるが、実装が簡単であるが、感度の正確な値ではなく、概算しか提供できない。さらに、感受性の数はそれぞれの感度の順序とともに指数関数的に増加するため、従来の方法は、パラメーターが少ないオンライン カジノ 無料 ボーナスルにのみ使用でき、取得に必要な計算数があるため、非常に低い（通常は一次）感受性にのみ使用できます。⁵

N^th-casam and n^th-berru-pm

次元の呪いを克服しながら、すべての順序の感受性の正確な値を生成する唯一の計算方法論は「nです^th-ORDER包括的な補助感度分析方法論（n^th-casam） ’cacuci^6-8彼の元の先駆的な仕事を一般化することによって。⁹nが必要とする計算の数^th-casamは、元のヒルベルト空間で指数関数的ではなく、代替のヒルベルト空間で直線的に増加します。 nの開発^th-casamは、OECD/NEAリアクター物理ベンチマークオンライン カジノ 無料 ボーナスルに示されているように、大規模システムの高次感度分析と不確実性の定量化を実行することを可能にしました。⁸21,976の不確実なオンライン カジノ 無料 ボーナスルパラメーターが含まれます。 nの開発^th-casamは、高次の感度を必要とする他の方法論の範囲を大幅に拡張する可能性を開きました。特に、nを使用して計算された任意の高次の正確な感度の可用性^th-casamは、Berru-PMの方法論をより高次に拡張する可能性を開きました。このアクティビティは現在進行中であり、任意に高次のオンライン カジノ 無料 ボーナス方法を生成することが期待されています（n^th-berru-pm）、これはオンライン カジノ 無料 ボーナスの次元の呪いを克服することが期待されています。

nの可用性の革新的な結果^th-casam and n^th-berru-PMの方法論は、これらの方法論と、最も考えられる精度と順序の定量化された不合理で地球上のプロセスをシミュレートするためのデジタル双子を作成することを目的としたニューラルネット（人工知能）を組み合わせることにより実証されます。結果として得られる高次人工知能（AI）デジタル双子は、新しいAIコンピューターの大規模なパワーを活用するために想定されています（たとえば、単一のコンピューターチップ上のセレブラス〜100万AIコア）。₂私たちの天候と気候変動の観点からの大気から？

参照

1. Gandini、A。; Petilli、M。Amara：核データ調整のためにラグランジュ乗数法を使用したコード。
2. Cacuci、D.G。; Navon、M.I。;データ評価と同化のための計算方法。チャップマン＆ホール/CRC、ボカラトン、米国、2014年
3. Lewis、J。M.、Lakshmivarahan、S。、およびDhall、S.K.、2006。動的データ同化：最小二乗アプローチ。ケンブリッジ大学出版局、ケンブリッジ、英国、2006年
4. Cacuci、D.G。Berruオンライン カジノ 無料 ボーナス：不確実性が低下した最良の結果結果。スプリンガー、ベルリン、ドイツ、2019年
5. ベルマン、R.E。動的プログラミング。ランドコーポレーション、プリンストン大学出版局、ISBN 978-0-691-07951-6、米国。
6. Cacuci、D.G。大規模な非線形システムの2次段階感度分析方法（2番目のASAM）：I。理論。Nucl。 SCI。。 2016、184、16–30
7. Cacuci、D.G。n番目の包括的な補助感度分析方法論：次元の呪いを克服します。ボリュームI：線形システム。。スプリンガー自然スイス、チャム、スイス、2022年
8. Cacuci、D.G。と牙、R。N-Order包括的な段階感度分析方法論：次元の呪いを克服します。ボリュームII：大規模システムへの適用。スプリンガーネイチャースイス、チャム、スイス、プリント、2023年
9. Cacuci、D.G。非線形システムの感度理論：I。非線形機能分析アプローチ。j。数学。。、1981、22、pp。2794–2812。参照：Práger、T。and Kelemen、F。D.補助方法と地球科学への適用。複雑な環境オンライン カジノ 無料 ボーナスルの高度な数値的手法：ニーズと可用性、Bentham Science Publishers、Bussum、The Netherlands、2013

この記事は、私たちの13版にも掲載されますにも掲載されています。四半期公開.