传统上，对异质弦的现象学研究主要集中在E 8×E 8理论上。 我们考虑所有三个十维异质理论的光滑压缩，以显示非超对称SO（16）×SO（16）理论与相关的超对称E 8×E 8和SO（32）理论之间的许多相似之处。 特别是，我们利用这些相似性来确定具有非超对称弦线束的卡拉比尤（Calabi-Yau）压实的玻色和铁离子光谱。 我们使用多维超对称有效场理论的元素来表征非超对称作用，并确定格林-舒瓦兹诱导的轴力耦合。 使用这些方法，我们构建了一个非超对称的标准模型（SM）类理论。 此外，我们表明，可以使用至少四阶Wilson线从标准嵌入中获得类似SM的模型。 最后，我们提出了以SO（16）×SO（16）理论为基础的五阶状态的建议，并发现在某些假设下，异常因式分解最多仅允许单个阶数求解的令人惊讶的结果。

非相对论的弦理论有望提供更简单的量子引力理论以及AdS / CFT对应关系的易处理限制。 但是，已经构造了几种明显不同的非相对论弦理论。 特别地，一种方法是沿目标空间中的零等距线缩小相对论字符串。 另一种方法是执行相对论弦的适当大的光扩展速度。 如果所得到的两个非相对论性弦论都沿纵向空间方向具有非零缠绕，则它们仅具有定义明确的频谱。 在存在Kalb-Ramond场的情况下，我们证明了这些理论是等价的，前提是后者的方向是等轴测图。 最后，我们考虑非相对论字符串理论的进一步局限性，已证明在AdS / CFT（与自旋矩阵理论有关）的背景下是有用的。 在那种情况下，世界表理论本身变成非相对论的，并且狄拉顿耦合消失了。

游离铁离子制剂中的杂合弦模型产生了一些迄今为止最现实的弦模型，它们具有N = 1时空超对称性。 大型强子对撞机缺乏超对称性的证据激起了人们对非超对称异性串真空的兴趣。 我们探索在这种情况下可以从准现实的自由费米子模型中学到什么。 我们表明，与不现实的例子相比，家庭数量少的建筑会导致先验的太子琴生产部门激增，后者通常可能只包含一个这样的部门。 原因是在实际情况下，内部六维空间被分割为较小的单元。 我们提供了一个准逼真的，非超对称，非速动，杂散串真空的示例，并将其无质量谱的结构与相应的超对称真空进行了比较。 尽管在某些领域中超对称性被明确打破了，例如，玻色子和费米子系产生了无质量的块状态，但其他领域，尤其是那些导致手性家族的领域，继续表现出费米玻色变性。 在这些扇区中，与超对称情况相比，无质量频谱仅在某些局部或全局U（1）电荷上有所不同。 我们讨论了在这些模型中获得无质量水平的nb = nf的条件。 我们的示例模型包含一个异常的U（1）对称性，该字符串在弦摄动理论中以一个循环的顺序生成了一个diagram图。 我们推测，这个diagram图可能会抵消由单环非消失真空能生成的对应图，并且在这

我们研究了将二维非共形，块状物质与致密Riemann表面上的重力耦合所引起的引力作用。 对于质量的任何值，我们用有限且定义明确的数量来表示这种引力作用。 较小的质量膨胀将Liouville动作恢复到无质量极限，将Mabuchi和Aubin-Yau动作恢复为一阶，以及无穷系列的以纯几何量表示的高阶贡献。

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这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分

花血本在网上的一个开源库 ，本人编译后亲测20台清装xp sp2的机器，无问题，win7 和win8 也测试过，无问题。。

渲染器的matlab仿真求代码控制 R-非线性机器人机械手 系统的运动方程为： 线性化模型 问题陈述是控制 Theta-R Robot Manipulator。 由于模型是非线性的，为了使用线性控制方法和技术控制机器人，我们围绕平衡点对系统进行线性化。 所有模拟的平衡点是[pi/4 2 0 0]'。 按极点布置的控制器设计 线性化后我们得到状态矩阵，这些矩阵的特征值位于右半平面，表明开环系统是不稳定的。 我们使用 matlab 中的 place 命令将 clodes 回路系统的极点放置在左半平面中。 控制输入​​由 (U-Ue) = K*(X-Xe) 给出，因为平衡点不为零。 然后实施线性控制器来控制非线性系统并生成动画。 我们假设一个场景，我们没有传感器来测量系统的所有状态，我们实现了一个 luenberger 观察器来估计状态。 由于我们的观察者是线性的，我们必须在将输出和控制输入提供给观察者之前再次对 Ye 和 Ue 进行sybtract。 我们使用极点放置将 (A-LC) 的极点放置在左半平面中。 根据经验，选择观察极点比系统极点快 2-6 倍。 由于我们完全控制了观察者，因此