基于傅里叶变换的不确定性原理

以波函数的规范化模平方积分作为概率密度函数,我们给出了在L 2意义下的位移函数与速度函数的方差乘积有正下界的海森伯不等式;并用傅里叶变换的微分性质、Plancherel等式以及Cauchy-Schwarz不等式作了证明.另外,Hardy不确定性原理表明可积函数和它的傅里叶变换不能同时迅速衰减,其最优的衰减方式是取高斯函数形式达到等式;基于Phragmen-Lindelof定理(无界区域上的最大模原理),给出了Hardy不确定性的复分析方法证明;最后我们给出了推广的Morgan不等式和Beurling不确定性.

面向大规模增强确定性网络架构及验证

确定性网络相比传统IP网络的“尽力而为”服务提供确定性服务质量保证,满足日益增长差异化的IP业务承载要求。在以太网局域和IP限制域网络,IEEE和IETF国际标准组织分别成立了时间敏感网络和确定性网络工作组,并发布了系列标准。目前,产业界已经开展面向大规模确定性网络的研究,已经有共识需要对确定性网络技术进行必要的增强,发展新的增强确定性网络架构。在IETF确定性网络架构基础上提出了一种三维增强确定性网络架构,并基于该架构研制的原型样机进行了测试验证,验证结果显示,该架构满足大规模确定性网络的需求并具备很好的兼容性。

工业PON中确定性网络传输技术研究(特邀)

无源光网络(PON)凭借其大带宽、低成本和抗电磁干扰等优势,被认为是下一代工业互联网的重要组网技术之一。然而,以“带宽提升”为主要技术发展思路的常规PON,其传输控制机制难以满足以“时间敏感”为特征的高品质工业业务传输需求,对常规PON的网络传输能力提出了重要挑战,迫使其融入新的特性,即确定性。文章以时分复用(TDM)-PON为主要研究对象,首先阐述了工业互联网的业务特征及传输需求,分析了工业互联场景下常规TDM-PON面临的两大技术挑战:一是传统带宽分配方案引起的时延不确定性;二是队列调度机制僵化引起的时延不确定性。围绕上述挑战,文章介绍了提升TDM-PON确定性网络传输能力的关键技术,如协作传输接口、单帧多突发和确定性带宽分配(DetBA)等。其次,文章介绍了一种基于网络演算的时延边界建模思路作为确定性工业PON系统设计与性能评估的理论模型。最后,文章从业务层、媒质接入控制(MAC)层、物理层及控制管理平面等多个角度探讨了确定性工业PON的潜在技术及发展方向。

购买确定性:高考家庭志愿填报的付费实践及其价值生成

文凭社会下教育被赋予“地位竞逐”功能而称为“稀有物品”,其不确定性和层级化使得教育焦虑成为现代化转型以来难以回避的个人困扰与公共议题。文章基于对嵌入于升学序列的高考志愿填报付费市场的观察,发现家庭采用付费行为是在不确定性下对“确定性”的寻求,这种寻求是家庭对“缓解升学紧张”“弥合信息区隔”“指导发展航向”需求的体现。从价值和时间意义上,购买结果呈现的“有用-无用”评价分化,揭示出社会情境下大众购买确定性的背后隐含着对未知恐惧的社会心态,即追寻确定性实际上只是对不确定性程度的衡量,是一种工具性上可能无用,但情绪上有用的行为。文章希望能够有助于教育消费研究领域的知识积累和思考优化。

长短期财政政策不确定性、企业创新决策与全要素生产率

笔者通过构建包含财政政策反应函数的成分GARCH模型测度了长期和短期财政政策不确定性,基于中国A股上市公司的面板数据推断了长期和短期财政政策不确定性对全要素生产率的因果效应,并从理论和实证角度分析内在作用机制。研究发现:长期和短期财政政策不确定性对全要素生产率的影响方向不同,长期财政政策不确定性有利于全要素生产率提升,短期财政政策不确定性则降低全要素生产率。其中,企业创新决策是长短期财政政策不确定性影响全要素生产率的重要机制,长期财政政策不确定性鼓励企业选择增加创新的决策,而短期财政政策不确定性导致企业选择推迟创新的决策。短期财政政策不确定性对非国有企业全要素生产率的负面影响更大,而长期财政政策不确定性对不同所有权属性企业全要素生产率的影响无差异。

“无知”、确定性与不确定性--克尔凯郭尔死亡观的伦理立场

关于死亡的思考,我们多源于对他人死亡的直接或间接经验;如果进行形而上学的追问,又多趋向于对经验的抽象概括。而克尔凯郭尔对于死亡问题的思考,则把思考的方向侧重于伦理的面向。在厘清死亡的主语之后,克尔凯郭尔站在对死亡“无知”的立场,把对死亡的形而上学追问转向了“死亡意味着什么”的伦理追问。克尔凯郭尔对死亡的“无知”是一种关切的无知,进而推动个体反思死亡在自身生存中所扮演的重要作用。死亡的确定性包含了结果的确定性以及精神不朽的确定性,而不确定性则是死亡时间和精神不朽的不确定性。个体在面对死亡确定性与不确定性中,将重新去思考死亡对于生存的重要意义。

考虑双重不确定性的机械产品元动作可靠性分配方法

针对元动作可靠性分配中专家评价的不确定性问题,提出了一种同时考虑认知不确定性和随机不确定性的可靠性分配方法。利用功能运动动作(FMA)的层次方法将机械产品进行合理分解,得到产品的基本运动形式(元动作);将专家进行分组并以概率语言术语集(PLTS)进行评价,以降低专家评价的随机不确定性;将各组专家综合评价结果作为证据进行推理,根据证据融合理论综合所有专家信息,并减小专家的认知不确定性影响;计算各元动作权重值,进而将产品可靠性指标分配给元动作。通过应用实例,验证了所提方法的有效性和实用性。

外部经济不确定性与中国家庭经济活动

当今世界,国外环境日趋复杂,不确定性因素明显增加,将对中国家庭经济活动产生深远影响。在测算中国面临的外部经济不确定性的基础上,利用中国家庭金融调查数据(CHFS)和分位数回归方法,实证研究了外部经济不确定性对中国家庭收入、消费和风险资产配置的影响。研究发现:外部经济不确定性对家庭总收入和家庭总消费均存在显著的负向作用,且这种负向作用随着收入水平和消费水平的提高而增大;外部经济不确定性对不同消费水平群体的家庭耐用品消费均有明显的负向影响,对中等消费水平群体的负面影响最大。此外,外部经济不确定性对中国家庭收入和消费的影响表现出区域差异性和城乡差异性,在外向型产业占比更大的东部地区和经济发展水平较低的农村地区,家庭收入和消费受到外部经济不确定性的冲击更大。而拥有社会保险或商业保险是缓解外部经济不确定性对家庭经济活动负面影响的重要调节方式。进一步分析表明,当家庭面临更大的外部经济不确定性时,会减少对风险资产的持有,增加持有无风险资产。

广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素(带宽、时隙等)来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度(End-to-end Deterministic resource scheduling,E2eDet)算法,该算法可统一化、端到端地为混合数据流协同分配多种确定性网络资源,满足不同应用的差异化确定性需求.实验表明,E2eDet比DeepCQF和Random算法分别提升了28.4%和6.38倍数据流调度数量,同时E2eDet可以较好地权衡计算时间和调度能力.

经济政策不确定性、投资者情绪与银行系统性风险传染

面对经济政策不确定性和投资者情绪,银行业需承担应对经济衰退、化解银行风险和实现经济高质量稳定增长的责任。本文利用MVMQ-CAViaR模型测度了2008—2021年所有上市银行的系统性风险,构建面板门限回归模型和面板平滑转换模型,研究在投资者情绪转换作用下经济政策不确定性影响银行系统性风险多重传染的边际效应结构变化。研究表明:投资者情绪具有显著的区制转换效应,使经济不确定性影响银行系统性风险多重传染的净边际效应,以指数转换模式发生结构变化。据此提出正确处理经济政策不确定性与银行系统性风险的关系,投资者要保持理性情绪以及监管部门要加强监管的建议。

宏观经济不确定性与审计收费

本文选取我国A股非金融业上市公司2008—2020年数据,考察宏观经济不确定性与审计收费的关系及作用机制。研究发现,宏观经济不确定性越高,审计收费越高。机制检验结果表明,宏观经济不确定性致使企业经营不确定性上升,企业融资约束程度加剧,代理成本提高,诱发或加大审计风险,最终导致审计收费提高。进一步检验审计供给方和需求方不同特征对宏观经济不确定性与审计收费关系的影响,结果表明审计供给方不具备行业专长和声誉,审计服务需求方为非国有及成长期、衰退期企业时,审计收费更高。此外,宏观经济不确定性较高时,审计收费提高改善了审计质量。

基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法

四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。

冷能梯级利用的港口多能微网双层不确定性经济调度

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜力,建立低温碳捕集-冷能发电-直接冷却的冷能梯级利用模型,并以此为基础形成捕集-存储-利用协同的碳处理流程。其次,根据等概率逆变换生成考虑预测误差时序相关性的风电场景,并基于Wasserstein距离的0-1规划模型进行场景削减。再次,针对风电预测误差随时间尺度增加而增大的特性,构建多时间尺度优化的鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型,上层通过分布鲁棒优化保证日前预调度决策鲁棒性,下层通过随机优化保证日内滚动调度决策经济性。最后,仿真结果表明,所提考虑冷能梯级利用的鲁棒-随机双层调度模型在解决日前长时间尺度预测精度低与日内短时间尺度易陷入局部最优矛盾的同时,可赋予港口MEMG更多经济性、低碳性及供电灵活性。

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.

计及不确定性的风光抽蓄发电系统容量优化

风光等新能源的大规模利用是实现双碳目标的重要途径,其不确定性影响电力系统稳定运行和对新能源的消纳能力。对此,本文提出了一种计及不确定性的风光抽蓄联合发电系统容量优化配置方法。首先,采用不同的随机分布函数来描述风电、光伏发电的出力特性和负荷分布情况,建立了互补发电系统数学模型;其次,构建了基于信息间隙决策理论与熵权法的双层容量优化配置模型;最后,采用多元宇宙优化算法求解容量优化配置方案。算例结果表明,投资者可以根据投资意愿,对源荷不确定性采取不同的配置策略,所得的运行结果均能很好地满足不同运行模式和多种运行场景的要求;能有效地降低综合成本、提高新能源消纳能力,并且能保持抽蓄电站的长久运行。

不确定性中的确定性--中国经济风险识别

为了揭示不确定性冲击下中国经济风险的确定性规律,本文基于预期经济增速分布,将不确定性与经济增长纳入“在险增长”的统一框架,以刻画经济不确定性与金融不确定性对经济风险的异质性影响。研究发现:不确定性冲击下的经济风险具有明显的确定性特征,伴随着不确定性升高,经济下行风险显著增加,经济上行风险较为稳定;当不确定性较低时,经济增速的潜在波动空间相对狭小,当不确定性较高时,经济增速具有较大的波动空间;不确定性与经济增长之间存在“双向反馈”的溢出循环机制,能够加剧不确定性的实际冲击效应;经济不确定性与金融不确定性对经济风险具有明显的异质性影响,无论是就冲击强度还是持续周期而言,经济不确定性的影响均更为显著。

基于KL散度距离处理风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化

在构建以新能源为主体的新型电力系统的背景下,在恢复控制过程中积极利用新能源并充分应对其对运行安全带来的潜在风险对于减小停电损失具有重要意义。首先,为了表征风电出力的不确定性,采用KL散度(Kullback-Leibler)距离作为筛选极端风电出力场景的控制条件,并据此构建模糊集作为风电出力典型场景。在满足相关运行安全约束的前提下,建立了以最大化加权负荷恢复量为优化目标的分布鲁棒优化模型以制定计及风电的负荷恢复方案。经松弛处理和对偶转换所得到的混合整数二阶锥模型可调用商业求解器求解。以接入规模风电场的IEEE 10机39母线系统为例进行仿真,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。

考虑风光出力不确定性及相关性的配电网规划方法

新能源在电力系统中的渗透率日益提高,大大增加了电网中的不确定因素,对配电网的规划运行和控制提出了更高的要求。配电网规划是电力系统安全稳定运行的重要基石,传统配电网规划中各参数都已确定,缺乏对不确定因素的适应性。因此,提出一种基于概率潮流的配电网规划方法,首先对配电网中的不确定因素定量建模,建立源荷出力模型,其次将风速、太阳辐射与用电负荷之间的相关性用秩相关系数矩阵表征,建立计及相关性的半不变量概率潮流计算方法,最后构建以规划成本最小为目标函数,以潮流平衡、馈线容量、节点电压、网架辐射型结构为约束条件的配电网规划模型,并通过改进惯性参数与引入变异操作对粒子群算法进行改进,利用改进后的算法求解规划模型。以33节点系统为例进行仿真,结果验证了该方法能够有效降低网损,减少网络规划费用。

基于混合蒙特卡洛/多项式混沌展开方法的多参数随机等离子体不确定性分析

多项式混沌展开(polynomial chaos expansion, PCE)方法对于分析随机等离子体电磁传播不确定性已经展示出了相当大的潜力。然而,由于构建多项式混沌模型的计算量随着不确定性输入维数的增加呈指数增长,数值模拟耗时长,导致“维数灾难”问题。因此,本文基于非侵入式多项式混沌(non-intrusive polynomial chaos,NIPC)方法,采用混合蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)/PCE方法研究了多层等离子体平板电子密度不确定性对透射系数的影响,并验证了所提出方法的实用性。与MC方法相比,本文方法可以大大加快仿真的速度,有效缓解了多项式展开项的数量随着随机变量维数的增加而快速增加的缺点,同时大大降低了MC方法的仿真次数,有利于电磁模型的多参数不确定性分析。

基于全纯嵌入的电力系统不确定性仿射潮流方法

仿射潮流算法是求解新型电力系统状态量分布特征的重要手段。针对现有仿射潮流算法保守度较高、算法效率较低且需要选择合适的迭代初始值等不足之处,该文提出一种基于全纯嵌入的不确定性仿射潮流计算方法。首先,构建电力系统节点电压和功率仿射模型,并建立系统仿射潮流方程。在此基础上,将嵌入因子引入到仿射潮流方程中,构造具有泰勒级数形式的全纯嵌入仿射潮流模型;接着,将仿射潮流求解问题转换为泰勒幂级数系数的求解问题,获取状态量初始解及递推关系,计算不确定性潮流的仿射解。最后,算例验证所提算法具有保守性低、计算效率高和量化分析分布式电源出力对电压影响等优势。