我们使用Uq（sl2）的半圈不可约表示，在Heisenberg XXZ spin-1 / 2链的无间隙（|Δ|≤1）态中构造拟局部守恒电荷。 这些表示的特征是梯形算子的周期性作用，梯形算子充当上述代数的生成器。 与以前构造的守恒电荷不同，新的守恒电荷不会保留磁化强度，即它们不具有哈密顿量的U（1）对称性。 讨论了由U（1）打破量子猝灭所导致的弛豫动力学中的应用可能性。

热模型matlab代码随机建模和 UQ 最终项目 用于 UQ 类罕见事件估计的 MFCE 的最终项目。 “稳态热传导中罕见事件的多保真交叉熵估计” 作者：弗雷德里克·劳和泰伦斯·阿尔苏普 代码说明。 大多数 Matlab 函数和脚本都包含在名为“code”的目录中。 主要的Matlab文件是： 交叉熵 MFCE.m CE_LogNormal.m MFCE_LogNormal.m 文件 1. 和 2. 使用一系列高斯偏置密度实现 CE 和 MFCE。 文件 3. 和 4. 使用一系列对数正态偏置密度实现 CE 和 MFCE。 要了解如何运行代码，请查看这些文件的文档。 “ellip”目录包含用于划分域和使用有限元求解 PDE 所需的函数和文件。 我们测试运行的数据包含在“sim data”目录中。 一些测试用例包含了几个额外的 Matlab 脚本。 以下是用于生成数据和绘图的函数和脚本的一些快速说明。 CE_biasing_density.m - 绘制从交叉熵中找到的偏置密度以及最佳偏置密度。 sqcov_plot.m -- 读取模拟数据以制作 MFCE 和 CE SQCoV 与运行时的

UQCMS云商是一款B2B2C电子商务软件 ，非常适合初创的创业者，个人及中小型企业。程序采用PHP+MYSQL模板采用smarty模板，二次开发，简单方便，无需学习其他框架就可以自行模板设计。是

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UQLab是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的开源不确定性量化框架，包含蒙特卡洛采样，敏感性分析，可靠性分析（罕见事件概率的计算）进行不确定性传播，建立替代模型等功能，并附有详细的使用说明文件。

matlab copula代码乌克萨 不确定性量化 (UQ) 和灵敏度分析 (SA) 此存储库中分发的代码实现了 Eriksson 和 Jauhiainen 等人（2018 年）在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法。 该代码在 GNU 通用公共许可证 v3.0 下分发。 UQ 文件夹包含运行不确定性量化方法的 R 脚本（ABC-MCMC with copulas）。 需要包 ks、VineCopula、MASS、R.utils 和 R.matlab（将输出数据保存到 MATLAB 兼容文件的最后一个包）。 要运行的主脚本称为 runABCMCMC-Phenotype123.R。 该脚本将使模型适合表型 1-3（如论文中所述），我们将其用作说明性测试用例。 结果数据也以 R 和 MATLAB 格式上传到文件夹中。 我们使用表型 4 作为我们的预测数据集来说明 SA 方法。 SA 文件夹包含运行全局敏感性分析的 MATLAB 脚本。 需要 2014a 之后的 MATLAB 版本。 要运行的主脚本称为 get_predictio

颜色分类leetcode 在分类中使用贝叶斯神经网络进行不确定性量化：在生物医学成像分割中的应用 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的 Keras 实现。 本文扩展了在 . 如果您想引用此作品，请引用扩展版本。 在这个 repo 中，我们使用两个生物医学成像分割数据集展示了所提出的方法：ISLES 和 DRIVE 数据集。 有关更多详细信息，请参阅 和 。 我还强烈建议您查看使用 Walter de Back 的 DRIVE 数据集的良好实现。 []。 例子 一旦你有一个训练有素的贝叶斯神经网络，建议的不确定性量化方法很简单！！！ 在一个二进制segmentaion中，一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat ，然后可以通过以下代码获得认知不确定性和任意不确定性。 epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat*(1-p_hat), axis=0) 所提出的方法与 Kendall