Exact scaling for the mean first-passage time of random walks on a generalized Koch network with a trap

In this paper, we study the scaling for the mean first-passage time （MFPT） of the random walks on a generalized Koch network with a trap. Through the network construction, where the initial state is transformed from a triangle to a polygon, we obtain the exact scaling for the MFPT. We show that the MFPT grows linearly with the number of nodes and the dimensions of the polygon in the large limit of the network order. In addition, we determine the exponents of scaling efficiency characterizing the random walks. Our results are the generalizations of those derived for the Koch network, which shed light on the analysis of random walks over various fractal networks.

CENTRAL LIMIT THEOREMS FOR A BRANCHING RANDOM WALK WITH A RANDOM ENVIRONMENT IN TIME

We consider a branching random walk with a random environment m time, in which the offspring distribution of a particle of generation n and the distribution of the displacements of its children depend on an environment indexed by the time n. The envi- ronment is supposed to be independent and identically distributed. For A C R, let Zn（A） be the number of particles of generation n located in A. We show central limit theorems for the counting measure Zn （-） with appropriate normalization.

Environment-dependent continuous time random walk

A generalized continuous time random walk model which is dependent on environmental damping is proposed in which the two key parameters of the usual random walk theory： the jumping distance and the waiting time, are replaced by two new ones： the pulse velocity and the flight time. The anomalous diffusion of a free particle which is characterized by the asymptotical mean square displacement （x^2（t）） - t^a is realized numerically and analysed theoretically, where the value of the power index a is in a region of 0 〈 a 〈 2. Particularly, the damping leads to a sub-diffusion when the impact velocities are drawn from a Gaussian density function and the super-diffusive effect is related to statistical extremes, which are called rare-though-dominant events.

Generalized Master Equation for Space-Time Coupled Continuous Time Random Walk

The generalized master equation for the space-time coupled continuous time random walk is derived analytically, in which the space-time coupling is considered through the correlated function 9（t） ～ t^γ, 0 ≤ γ 〈 2, and the probability density function ω（t） of a particle＇s waiting time t follows a power law form for large t： ω（t） ～t^-（1＋α）, 0 〈 α 〈 1. The results indicate that the expressions of the generalized master equation are determined by the correlation exponent 7 and the long-tailed index α of the waiting time. Moreover, the diffusion results obtained from the generalized master equation are in accordance with the previous known results and the numerical simulation results.

SOME LIMIT PROPERTIES OF LOCAL TIME FOR RANDOM WALK

Let X,X1,X2 be i. i. d. random variables with EX^2＋δ〈∞ （for some δ〉0）. Consider a one dimensional random walk S={Sn}n≥0, starting from S0 =0. Let ζ＊ （n）=supx∈zζ（x,n）,ζ（x,n） =#{0≤k≤n：[Sk]=x}. A strong approximation of ζ（n） by the local time for Wiener process is presented and the limsup type and liminf-type laws of iterated logarithm of the maximum local time ζ＊（n） are obtained. Furthermore,the precise asymptoties in the law of iterated logarithm of ζ＊（n） is proved.

Optimization of Crosswalk Width Based on Bi-Directional Pedestrian Crossing Time at Signalized Intersections

The effects of the interactions between bi-directional pedestrians on the crossing time and the crosswalk width are studied. Firstly,the crossing process of bi-directional pedestrians is analyzed.The total crosswalk time is divided into a discharge time and a crossing time. The interactions between bi-directional pedestrians are quantified with the drag force theory. Then,a model is developed to study the crossing time based on the kinetic energy theory and momentum theory. Subsequently,the related parameters of the proposed model are calibrated with observed information. The relationships among crosswalk width,signal time,pedestrian volume and level of service are simulated with the proposed model. The results are verified and compared with other models. The proposed model has an absolute value of relative error of 9. 38%,which is smaller than that of the Alhajyaseen model（ 15. 26%） and Highway Capacity Manual（ HCM） model（ 12. 42%）. Finally,suggested crosswalk widths at different conditions are successfully estimated with the proposed crossing time model.

THE DIMENSIONS OF THE RANGE OF RANDOM WALKS IN TIME-RANDOM ENVIRONMENTS

Suppose {Xn} is a random walk in time-random environment with state space Z^d, ｜Xn｜ approaches infinity, then under some reasonable conditions of stability, the upper bound of the discrete Packing dimension of the range of {Xn} is any stability index α. Moreover, if the environment is stationary, a similar result for the lower bound of the discrete Hausdorff dimension is derived. Thus, the range is a fractal set for almost every environment.

Exit Probability and First Passage Time of a Lazy Pearson Walker: Scaling Behaviour

The motion of a lazy Pearson walker is studied with different probability (p) of jump in two and three dimensions. The probability of exit ( ) from a zone of radius is studied as a function of with different values of jump probability p. The exit probability is found to scale as , which is obtained by method of data collapse. The first passage time ( ) i.e., the time required for first exit from a zone is studied. The probability distribution of first passage time was studied for different values of jump probability (p). The probability distribution of first passage time was found to scale as . Where, F and G are two scaling functions and a, b, g and d are some exponents. In both the dimensions, it is found that, , , and .

基于离散时间量子漫步的链路预测算法

量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明:相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.

考虑建成环境和社会-心理因素的老年人休闲散步意向研究

我国刚刚正式迈入深度老龄化,老年友好型社会仍处于探索建设阶段,为弥补建成环境、心理状态、社会交往交互作用下对老年人休闲散步意向影响研究不足,本文选取60岁及以上老年人为研究对象,通过问卷调查获取数据,构建包含建成环境要素(可达性、道路质量、安全性)、心理状态因素(态度、主观规范、感知行为控制)及社会交往的结构方程模型,探究三者交互作用下对老年人休闲散步意向的影响研究,包括建成环境要素、心理状态因素及社会交往对老年人休闲散步意向的直接影响,以及建成环境要素通过心理状态因素和社会交往对老年人休闲散步意向的间接影响。基于路径假设结果中的标准化路径系数发现:可达性(0.099)、道路质量(0.079)、态度(0.318)、主观规范(0.089)、感知行为控制(0.312)及社会交往(0.150)对老年人休闲散步意向有直接显著影响,安全性未产生直接影响;可达性通过态度(0.075)、主观规范(0.016)、感知行为控制(0.055)及社会交往(0.029)对老年人休闲散步意向有间接显著影响,道路质量通过态度(0.039)、主观规范(0.015)、感知行为控制(0.028)及社会交往(0.020)对老年人休闲散步意向有间接显著影响,安全性未通过心理状态因素和社会交往产生间接影响。研究结果可为建成环境和社会-心理因素干预下老年人休闲散步方面研究提供理论依据,在保障老年人休闲散步出行顺畅和老年友好型社会建设方面具有指导意义。

长时间站立/行走时鞋垫参数对下肢舒适性的影响

探究了长时间站立/行走时鞋垫设计参数对人体下肢舒适性的影响。选取9名年轻女性分别穿着不同硬度(30°Shore C和40°Shore C)和足弓支撑高度(+1.5 mm、+3 mm)的鞋垫,测试初始站立、站立/行走60、120和180 min时的下肢生物力学和主观舒适度指标。结果表明,随着站立/行走时间的延长,三种鞋垫条件下受试者的主观不适感均显著增大;腿围在站立/行走前后未出现显著性差异;在站立/行走120 min内中足、后跟内侧压强时间积分(PTI)和腓骨长肌肌电均方根显著增加,180 min内前掌外侧和中足峰值压强(PP)显著增加。仅改变鞋垫硬度时,随着时间推移前掌和后跟外侧PP均表现为30°Shore C组大于40°Shore C组,中足PP和PTI则表现为30°Shore C组小于40°Shore C组,而增加足弓支撑高度能够降低中足PP和PTI。因此建议长时间站立/行走职业群体应选择较硬且足弓支撑较高的鞋垫,能够较大程度减少时间累积下的足部压力负荷;此外,鞋垫支撑高度也会对扁平足和高弓足人群产生不同影响,因此还需要综合考虑穿用者的足弓状态以选择适宜的足弓支撑高度。

基于遗传算法优化XGBoost模型的地铁乘客出站走行时间预测

地铁乘客出站走行时间的预测是城市交通运行和管理的重要依据,对其进行准确预测有助于缓解地铁拥堵、优化地铁服务和提高乘客满意度。为了准确预测地铁乘客出站走行时间,首先,基于视频分析软件从监控视频中提取了乘客出站时的走行时间和若干特征变量。其次,为了筛选出对走行时间有显著影响的因素,采用相关性分析和最优尺度回归模型进行影响因素分析,并使用遗传算法进行最优特征组合的提取。最终,将提取出的特征作为输入向量,使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进行走行时间的预测,并以平均绝对误差等作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法在地铁乘客出站行为预测方面具有较好的效果,平均绝对误差为1.55 s,低于未优化的极端梯度提升模型(1.87 s)、支持向量机(2.03 s)和随机森林(1.96 s)等模型。

隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响

本研究通过三个实验,从不同角度考察隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响,以期进一步了解基于时间前瞻记忆的加工特点。实验1A旨在考察不同进行中任务线索条件下基于时间前瞻记忆的表现差异;实验1B旨在考察不同干扰任务条件下的线索对基于时间前瞻记忆的影响;实验2旨在考察嵌入不同的前瞻记忆任务线索和进行中任务线索对基于时间前瞻记忆的影响。结果表明:(1)适当的隐蔽线索对个体的基于时间前瞻表现具有促进作用。对于提示回溯成分的隐蔽线索,时间线索无论隐藏在进行中任务中还是干扰任务中都显著提高被试基于时间前瞻记忆的表现。(2)与出现在干扰任务阶段中的线索相比,出现在进行中任务阶段中的线索更能提高个体基于时间前瞻记忆的表现,说明线索越临近目标时间,促进效应越大。(3)基于时间范式的线索能够促进基于时间前瞻记忆表现,基于事件的线索则不能。本研究结果支持随机游动模型。

基于量子Bernoulli噪声的一维时空非齐次开放量子游荡

用量子Bernoulli噪声方法研究一维时空非齐次开放量子游荡,给出该游荡的演化性质以及极限概率分布,并表明以局部基态作为初始态时,基于量子Bernoulli噪声的一维时空非齐次开放量子游荡具有与经典随机游荡相同的极限概率分布.

基于Unity3D的塞斯纳172绕机检查仿真

目前飞行前绕机检查训练主要以现场人员依照检查单在真机上进行,但真机检查耗时且占用机位资源,导致训练十分消耗飞行资源,因此有必要采用飞行仿真系统来辅助真实场景的飞行前绕机检查训练。针对上述问题,首次提出一种基于Unity3D技术实现绕机检查仿真,结合塞斯纳172飞机模型及HoloLens2混合现实眼镜构建三维场景,实现可视化飞行前绕机检查仿真系统。三维仿真绕机检查过程中,通过混合现实眼镜用手部点击等操作控制完成飞行前绕机检查。上述系统通用性广、可扩展性较好、仿真度高,优于传统的人机交互。仿真结果表明:提出的系统可适用于飞行前绕机检查,具有良好的可操纵性和逼真度,对缓解飞行及机场资源紧张具有重要意义。

面向图数据的量子行走模型及算法研究进展

作为量子计算的通用计算模型,量子行走广泛应用于安全通信、快速搜索、相似性计算以及图挖掘等领域。现阶段研究者对量子行走的设计思路、未来发展以及模型与算法间的相互关系关注甚少,忽略了量子行走的量子特性在图计算等应用中的理论优势。聚焦面向图数据的量子行走模型及算法,首先,分析量子行走的核心设计策略及其理论优势,归纳相关算法核心算符的构造形式与空间维度特征,厘清模型与算法间的逻辑联系;其次,依据离散时间和连续时间的分类,梳理不同图数据上量子行走模型的研究进展及设计难点,总结量子行走从规则图向不规则图上扩展的演化趋势;进一步,围绕图相似性计算、空间搜索以及图挖掘三项应用系统地介绍量子行走算法的研究进展,分析相关算法的技术特征、优势及不足;最后,从效率优化、精度提升、幺正约束以及图重构等角度,对面向图数据的量子行走模型与算法未来发展方向进行了展望。

GNSS对流层湿延迟随机游走过程噪声时空变化特征分析

全球导航卫星系统GNSS对流层天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)随机噪声不仅影响ZWD估计值大小,还会影响ZWD的趋势项变化。为揭示ZWD随机游走过程噪声(random walk process noise,RWPN)的时空变化特征,本文选取全球20个IGS(International GNSS Service)测站,基于JPL(Jet Propulsion Laboratory)、GFZ(Helmholtz-Centre Potsdam-German Research Centre for Geosciences)和CODE(Center for Orbit Determination in Europe)分析中心2010至2020年对流层产品,从不同地理位置和不同时间序列分析GNSS ZWD随机游走过程噪声的变化范围和特征;并且在扣除ZWD的趋势项和主要周期项后,进一步揭示了ZWD残差信号分量构成。结果表明:不同地理位置湿延迟RWPN具有显著差异,年均值范围在0.01~0.146 mm/√s之间,且在大气集中的中低纬地区湿延迟RWPN值较大,在大气相对稀薄的极地地区其值较小;同一测站的湿延迟RWPN具有明显的周年、半周年和季节性特征,极差值高达0.12 mm/√s以上;通过对ZWD残差值分析,发现ZWD残差信号除包含白噪声外,还具有4.8 h至2.43 d的高频信号分量。

连续时间量子行走算法在截断单形晶格上的搜索研究

为证明连续时间量子行走算法在结构型数据库上的搜索可以实现二次加速的效果,对结构型数据库中的截断单形晶格类型,进行了连续时间量子行走算法的应用研究。首先对截断单形晶格进行对称性分析,确定系统演化所处的希尔伯特空间,然后用哈密顿量本征态与基础态的平方叠加、和简并微扰理论两种方法来求解系统演化需要的临界跳跃率。最后通过对图中的边进行加权的方法,合并了量子搜索的步骤,缩短了系统演化的时间,从而实现了平方加速的效果,并表明了边的权重对量子搜索过程的影响。

随机环境随机游动的小偏差原理

本文给出了随机环境随机游动的小偏差原理,其特色在于我们允许时间和空间的规模配比可以是对数阶的.在Mogul’ski■(1974)给出的独立同分布随机游动的小偏差原理中,空间规模{y_(n)}可以以任意小的速度趋于无穷.在Lv和Hong将此小偏差原理推广至随机环境随机游动这一模型中,但要求空间规模{y_(n)}至少以幂阶速度趋于无穷.本文探讨了当随机环境随机游动满足何种条件时,其空间规模可以放宽至对数阶速度趋于无穷.

双足步行机器人嵌入式控制系统设计分析

双足步行机器人因其仿人类运动方式和优良的适应性,近年来成为机器人研究的热点。该文设计并实现一种基于嵌入式系统的双足步行机器人实时控制系统。通过引入滑模控制算法和自适应平衡模块,实现对机器人在不同环境下的稳定控制。实验结果表明,所设计的控制系统在跟踪领导者状态和同步控制左右两足运动方面表现出卓越的实时性和稳定性。该文的研究为双足步行机器人的智能化控制提供新的思路和方法。