结果表明，当考虑测量结果的不同子集时，使用Kolmogorov概率论描述EPRB（Einstein-Podolsky-Rosen-Bohm）实验的量子概率结果需要格外小心。 JS Bell和他的追随者犯下了与此类子集的旋转量规和概率测度有关的严重误差，因为他们对所有数据集和数据子集仅使用单个概率空间。 还表明，贝尔和追随者对空间分离的后果使用了过于严格的认识论要求。 它们的要求远远超出了爱因斯坦的分离原理，并且不能被包括相对论乃至古典力学在内的现有主要物理理论所满足。 例如，独立的自由意志不能使实验者在两个EPRB机翼中选择多个独立的自旋应变计。 事实证明，在一定距离处产生瞬时影响的建议（据称是“从纠缠的量子实体的实验中”得出的）是上述不准确的结果，并且一旦Kolmogorov概率测度与一致的全局自旋量规有关时便重新获得排名。并针对不同的数据子集而有所不同：对于某些结果子集使用统计解释和不同的概率空间，而不是与单个量子实体相关的概率振幅，可以进行物理解释而不会违反爱因斯坦的分离原理。

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生成不同组合对象的随机集： n 个元素的不同随机排列（顺序、排名）（n 个！可能）。 n 个元素中 k 个不重复的不同随机组合（可能在 nchoosek(n, k) 之外）。 n 个元素中的不同随机子集（无重复的组合）（可能有 2^n 个）。 可以强制包含“identity”或“null”元素。 结果集已排序。

matlab行列式的代码行列式点过程学习 (DPPL) 论文“机器学习遇到随机几何：无线网络的行列式子集选择”的 Matlab 脚本 作者：Chiranjib Saha 和 Harpreet S. Dhillon 通信电子邮件： 论文链接： 该存储库包含论文“机器学习满足随机几何：无线网络的确定子集选择”中提出的 DPPL 的 matlab 脚本。 运行“TrainDPP.m”以生成结果。 在“GenerateTrainingSet”文件夹下，使用 generateTrainingSet.m 生成新的训练集。 如果代码被重用，请引用以下论文。 @article{saha2019load, title={Machine Learning meets Stochastic Geometry: {D}eterminantal Subset Selection for Wireless Networks}, author={Saha, Chiranjib and Dhillon, Harpreet S}, note={available online: arxiv.org/abs/1905.0

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为探究氧化物组成对煤灰熔融特性的影响，选取煤灰中的氧化物含量作为自变量，在SPSS软件平台上对变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT和流动温度FT分别进行全子集回归和逐步回归，比较得到显著性最强的新定义的熔融指数FI和最优的回归预测方程。结果表明，单一氧化物组分对灰熔温度的影响不显著；对DT影响最显著的熔融指数为FID=Al2O3+Fe2O3，且煤灰中FID含量低于30%时，DT几乎不变化，含量大于30%时DT发生较大幅度降低；对FT影响最显著的熔融指数为FIF=SiO2+Al2O3+Fe2O3，且随着FIF含量升高，流动温度呈上升趋势；对半球温度HT影响最显著的熔融指数FIH= SiO2+Al2O3，对软化温度ST影响最显著的熔融指数FIS=SiO2+Al2O3+Fe2O3，但FIH和FIS对ST和HT的显著性略低，为得到更准确的预测模型，进一步以十种氧化物为起点通过逐步回归方法分析得到ST和HT的预测方程。

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