القائمة
Funessian过程：一种连续时间正可分非马尔可夫过程，具有初始状态记忆。平稳态下关联函数指数衰减（通常被视为马尔可夫特征），但记忆贯穿演化。互信息作为非马尔可夫性度量。应用于随机游走，展示记忆效应打破遍历性并改变扩散系数。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/hiyenwong/ai_collection --skill funessian-process-non-markovianيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Graph-native Python reimplementation of the Information Dynamics of Music (IDyOM) model that represents predictive memories as explicit graph objects for musical expectation modeling and network analysis.
Physics-aware end-to-end deep reinforcement learning methodology for quadcopter control with actuator dynamics modeling.
Reinforced Dreamer methodology for asymmetric reinforcement learning using latent guidance to improve world model representations and behaviors in model-based RL.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | funessian-process-non-markovian |
| description | Funessian过程：一种连续时间正可分非马尔可夫过程，具有初始状态记忆。平稳态下关联函数指数衰减（通常被视为马尔可夫特征），但记忆贯穿演化。互信息作为非马尔可夫性度量。应用于随机游走，展示记忆效应打破遍历性并改变扩散系数。 |
Funessian过程：一种连续时间正可分非马尔可夫过程，具有初始状态记忆。平稳态下关联函数指数衰减（通常被视为马尔可夫特征），但记忆贯穿演化。互信息作为非马尔可夫性度量。应用于随机游走，展示记忆效应打破遍历性并改变扩散系数。
连续时间正可分非马尔可夫过程构造：满足微分Chapman-Kolmogorov方程
初始状态记忆：平稳态下关联函数指数衰减但记忆保持
互信息作为非马尔可夫性度量：可靠表征过程的非马尔可夫特征
随机游走应用：记忆效应打破遍历性，修正扩散系数等输运性质
non-Markovian process, memory effect, Chapman-Kolmogorov, ergodicity breaking, diffusion
