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1.
文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法,在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法,通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率;阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异,进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究,证明两种算法的等价性;推导有效样本量的计算方法,提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响,最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性,揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明:不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大,对于复杂的目标分布,pCN算法和CS算法的抽样效率较高,延迟拒绝MMH算法次之;采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低;增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。 相似文献
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随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论. 相似文献
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2021年1月1日,俄罗斯开始木材流通可跟踪性试验,将持续到2021年6月30日。2021年7月1日起,根据试验结果改进的木材及其交易可跟踪性系统将在全国范围内开始常态运行。俄罗斯在该系统中创建了追踪整个木材供应链的能力,在木材转运的所有主要点进行跟踪,如果未确认合法性,则无法销售木材。据俄罗斯林业信息组织数据,俄罗斯每年非法木材贸易量为1000万~3000万m3。 相似文献
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正在机器智能获得长足发展的当下,人们得以把机器创造的问题从理论层面推动到应用层面,人工智能事实上更加需要垂直专业领域的深入、踏实、跨学科的探索。超速迭代下的人工智能对城市格局与建筑体系发展产生颠覆性影响。虚拟空间与实体空间的对弈会产生各种前所未有的变化,建筑的生产方式、产品的生产方式等等发生变化,导致传统空间形态的变化。此次我们探讨的重点在于:人工智能算法和实际应用可以帮助我们探索城市和空间科学的未知领域和隐形逻辑;对于专 相似文献
9.
分析了节能减排设计的意义,重点探究了在建筑给排水设计中常见的问题,并提出了节能减排措施,这样既可以提高整个建筑的舒适度,达到节约能源的效果,而且还可以提高水资源的利用率,推动资源的健康、可持续发展。 相似文献
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