本文提出了一种随机动力学模型，在这种模型中，拥有不同折现因子的人们选择以不同的周期定期购买资本股票，并在算术级数的时间受到随机性的影响。 我们证明，实现随机均衡可能给人们带来不平等的利益。 它的证明是基于任何符号序列的算术级数求和变为无穷大的Erdös差异问题，该问题最近由Terence Tao [1]解决。 本文的结果暗示，在某些情况下，不平等的根源来自纯粹的运气。

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。

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为提高传统窄带接收机的解调增益，提出了基于级联随机共振的窄带信号宽带化接收方法。该方法一方面对接收信号进行随机共振运算，将信号中的噪声转化为信号能量；另一方面通过级联方式将接收信号转化为方波信号，并利用其先验信息构造本地序列进行宽带化相关运算，最终提高了信号处理增益。理论分析与仿真结果表明，该方法相比于传统的处理方式，其信噪比增益提高大于3 dB，并且对于接收信噪比为?7～1 dB的QPSK信号，其增益提高约为20 dB。

1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

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海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。