在连续变量量子密钥分发(CVQKD)多维数据协调过程中, 低密度奇偶校验码(LDPC)的纠错性能直接影响协调效率和传输距离。构造了一种双边类型的低密度奇偶校验码(TET-LDPC), 引入了类似于重复累积码中的累积结构以提高其纠错性能, 在多维数据协调算法中得到了更小的收敛信噪比、更高的协调效率以及更远的传输距离。仿真结果表明：当TET-LDPC的码率为0.5, 分组码长为2×105时, 收敛信噪比降至1.02 dB, 协调效率达到了98.58%, 安全密钥率达到17.61 kb/s, CVQKD系统的传输距离提高为44.9 km。

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七、变量筛选 从所用的方法看，有强迫法、前进法、后退法和逐步法。在这些方法中，筛选变量的过程与线性回归过程的完全一样。但其中所用的统计量不再是线性回归分析中的F统计量，而是以上介绍的参数检验方法中的三种统计量之一。 为计算方便，通常向前选取变量用似然比或比分检验，而向后剔除变量常用Wald检验。

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使用Python设置环境变量

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肯纳德·斯通·马哈拉诺比斯 由于Tensorflow Kennard-Stone算法使用欧式距离，因此在处理变量之间相关性未知的大向量空间时，需要适应性，这可能会改善许多神经网络的性能。

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