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当空间圆的大小达到无穷大时，我们讨论了在热力学极限中由较高的qKdV电荷修饰的2d CFT的分配函数。 在此极限下，鞍点近似是精确的，并且在无限中心电荷下，可以明确计算出广义划分函数。 我们表明，可以将对自由能的领先的1 / c校正重新表示为Young tableaux的总和，我们可以为前两个qKdV电荷进行计算。 接下来，我们将广义集合与包含单个主要状态的“本征状态集合”进行比较。 在无限的中心电荷下，对于qKdV逸度的任何值，集合都在本地操作员的期望值级别上匹配。 当中心电荷很大但很有限时，对于任何逸度值，上述集合都是可以区分的。

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。

Pierre Bremaud的著作，学习随机过程的最好教材，英文版pdf

动机 当我在进行数据挖掘课程的第三个家庭作业：将简短的文本聚类时，我在参考资料部分找到了这篇论文，原来是张老师在课堂上推荐的。 因此，我当然要借助在线资源来实现自己提出的GSDMM算法。 注意 该实现仍在进行中。 资料格式 vacabulary.json ，每行带有一个单词及其对应的id。 train_tokens.json ，每行带有一个doc-id及其令牌列表。 train_topics.json ，用于验证。 参考 纸 Yin，J. and Wang，J.，2014年8月。 基于Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类方法。 在第20届ACM SIGKDD国际会议上，有关知识发现和数据挖掘的会议（第233-242页）。 Nguyen，DQ，Billingsley，R.，Du，L.，＆Johnson，M.（2015年）。 用潜在特征词表示法改进主题模型。 ，3，299-313

吉布斯采样matlab代码贝叶斯近似估计 该项目采用三种方法来计算MAP推断和后验推断 吉布斯抽样 用均值场法计算推论和推论。 此外，通过Jupyter Notebook的变量消除方法可以计算出准确的结果。 ================================================== ============================ [[Bayesian_roximate_Inference]的代码和报告 先决条件 所提出的方法是通过Jupyter Notebook实现的。 所需的软件包包括： Matlab的 的Python 3 Jupyter笔记本 入门 通过对“数据集”文件夹中文件的分类来修改路径； 运行matlab代码的'Gibbs_sampling''mean_field'功能； “消除变量”方法位于“ Proj1”的Jupyter文件中 贝叶斯网络 吉布斯算法 平均场算法 表现

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研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用 EM 算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计( MLE),并用 Gibbs抽样的方法给出了未知参数的 Monte-C arlo估计.

结合Gibbs随机场的加权模糊C均值图像分割算法.doc