静态、动态贝叶斯网络—GeNIe软件建模 贝叶斯网络模型建立指导:包括条件概率表(CPT)的设定方法(二态或者多状态均可)，软件的使用方法动态贝叶斯网络，分析方法等 如何构建贝叶斯的结构，以及如何获取贝叶斯网络的参数(包括先验概率和条件概率CPT) 贝叶斯网络的敏感度分析以及重要度分析方式，例如龙卷风图，BIM RRW等重要度评估方法 GeNIe软件助力贝叶斯网络建模与分析：结构构建、参数获取及敏感度评估 贝叶斯网络是一种基于概率推理的图形化模型，它能够对不确定性进行推理、学习和预测，广泛应用于风险评估、决策支持、数据挖掘等领域。GeNIe软件是支持贝叶斯网络建模与分析的工具之一，它具备直观的图形界面，方便用户构建和操作网络模型。在贝叶斯网络建模的过程中，模型的结构构建和参数设定是两个核心步骤。结构构建涉及到确定变量之间的依赖关系，以图形化的方式表示变量间的条件独立性，形成一个有向无环图。参数设定则关注于为网络中的条件概率表（CPT）赋予具体的数值，这些数值可以是先验概率也可以是通过数据学习得到的条件概率。 在静态和动态贝叶斯网络中，静态网络适用于那些不随时间变化的场景，而动态网络则涉及到随时间演化的系统。动态贝叶斯网络能够描述时间序列数据，通常会涉及到时间片的概念，每个时间片包含状态变量的更新，通过转移概率来描述时间之间的依赖关系。动态网络的建立需要考虑状态转移模型，以及可能的观测模型。 在使用GeNIe软件进行贝叶斯网络建模时，用户可以通过拖放节点和连接它们的方式来创建网络结构，并通过界面输入或导入数据来设定CPT。软件还提供了学习功能，可以基于实际观测数据自动调整网络参数，以更好地反映实际情况。 一旦构建了贝叶斯网络，分析方法就变得至关重要。分析通常包括概率推理、敏感度分析和重要度分析。概率推理是指在给定部分变量的观测值后，计算其他变量概率分布的过程。敏感度分析则用于评估模型输出对于输入参数变动的敏感程度，这对于验证模型的稳健性非常重要。重要度分析则关注于特定变量对模型输出的影响力，有助于识别模型中最重要的变量。 在GeNIe中，敏感度分析可以通过龙卷风图来展示，而重要度分析可能通过BIM RRW等方法进行。这些方法帮助用户了解哪些参数或变量对结果影响最大，从而可以优先关注和优化这些部分。 GeNIe软件在贝叶斯网络建模与分析中发挥了重要的作用，它不仅提供了结构构建的便利，还简化了参数获取和敏感度评估的过程。通过软件的应用，研究者和工程师可以更加高效地建立模型，快速得到结果，并进行深入的分析和决策支持。 贝叶斯网络作为一种强大的概率模型，在处理不确定性问题时展现出了其独特的优势。而GeNIe软件为这种模型的创建和分析提供了强大的支持，使得用户能够更加直观和高效地利用贝叶斯网络解决实际问题。

LSND结果发布后，无菌中微子引起了人们的注意，并激发了高能物理学，天文学和宇宙学探索超出标准模型的物理学，并考虑了最少的3 + 1（3个活动和1个无菌）至3 + N中微子方案。 在这项工作中，为3 + 1中微子方案开发了中微子转换概率的解析方程。 在这里，我们试图用中微子工厂的四种风味中微子方案来探究违反T和CPT的可能信号。 此分析中考虑的无菌参数值取自两种不同类型的中微子实验，即。 长期基线实验和反应堆+大气实验。 在这项工作中，选择了黄金和发现渠道来调查T违规行为。 在观察T违反的同时，我们规定，如果无菌参数值等于从反应堆+大气实验获得的值，则中子工厂以50 GeV的能量工作时，有可能通过发现通道观察T违反的特征。 中微子工厂抑制CPT违规的能力随着正常中微子质量等级（NH）能量的增加而增强。 Neutrino工厂的暴露时间为500 kt-yr，它将能够捕获NH 3和Φc31≥4的IH的c31≥3.6×10×23 GeV的CPT违规。 10度23 GeV在3度水平。

AXCPT，全称为Attentional X-Continuous Performance Test，是一种基于认知心理学的注意力测试范式。这个测试变种，即AX-CPT，是经典CPT（连续性能测试）的扩展，旨在评估个体在长时间任务执行过程中的持续注意力、反应速度以及抑制冲动的能力。在AX-CPT测试中，被试者需要在一系列刺激中识别特定的序列，通常包含目标刺激和非目标刺激，以此来挑战他们的认知控制和注意力持久性。 ePrime 3.0是一款广泛用于心理学实验设计和执行的软件平台，由Psychology Software Tools公司开发。它提供了用户友好的界面，能够创建复杂的实验程序，包括各种认知测试范式。在AX-CPT测试中，ePrime 3.0被用来呈现刺激、记录反应时间和错误率，同时可能还包含了对被试者疲劳度、分心情况的量化评估。 在AX-CPT测试中，通常会有以下核心组成部分： 1. **刺激呈现**：随机出现的字母或数字作为刺激，被试者需要判断它们是否符合特定的规则序列（如"AX"序列）。 2. **反应时间**：记录被试者对目标刺激的反应速度，过快或过慢都可能表明注意力的波动。 3. **错误率**：测量被试者对非目标刺激的错误反应，这可能反映了注意力分散或冲动控制问题。 4. **随机干扰**：为了增加任务难度，非目标刺激会频繁出现，要求被试者学会忽略它们，这考察了抑制控制能力。 5. **持续时间**：测试的持续时间较长，以评估被试者在长时间任务中的注意力维持水平。 在实际操作中，研究者可能会根据实验目的调整AX-CPT的具体参数，例如改变目标序列的出现概率，或者引入不同类型的干扰项。通过分析收集到的数据，可以得出关于被试者的注意力集中能力、冲动控制能力和认知疲劳等方面的信息，这些信息对于理解认知功能，特别是在压力、疲劳或某些临床条件下的表现非常有价值。 在ePrime 3.0中执行的AXCPT测试，文件"AXCPT.es3"很可能是该实验的脚本文件，包含了实验的设计、刺激呈现逻辑和数据记录格式。实验结束后，研究人员可以通过ePrime的数据分析工具或第三方统计软件对".es3"文件进行分析，以获得详细的实验结果和统计指标，进一步探讨注意力与认知功能的相关性。

强子物理学中的洛伦兹和CPT违反必须与基础夸克和胶子层的对称违反联系在一起。 手性摄动理论提供了一种方法，可以将带电荷的Parton场的拉格朗日密度中可能出现的新颖算子转换为等效介子形式，以用于介子和重子级的有效理论。 我们将从最小标准模型扩展中将该技术的应用扩展到违反Lorentz违规和可能违反CPT的运营商的研究。 对于4维算子，与具有相同Lorentz结构的基础夸克算子和胶子算子有关的重子级算子的系数之间存在非平凡的关系。 此外，在3维算子从夸克和胶子能级到强子能级的映射（这是首次在此处考虑）中，许多强子可观测量根本不包含新的低能耦合常数，这使得可能 将使用一种强子的实验得出的范围直接转换成强子区完全不同的角的范围。 这样一个显着的结果是，对于SU（3）f八位位重子的Lorentz和CPT违反系数的差aBμ-aB'μ的界线（在10-15-15-20 GeV范围内），通过替换a来改变其结构 单价d夸克by夸克。 从来没有人提出过如何限制这种差异的建议。

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xjtlu的computer science这门课(CPT101)的笔记汇总，学长亲测，几乎涵盖所有考试内容。

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