DSGE 模型的思想和方法是什么？该如何应用？ DSGE全称是dynamic stochastic general equilibrium，是目前在宏观经济学研究占重要地位（甚至是主导地位…
深度学习如何影响运筹学？ Openquestion就多了。别的不论，如何针对各类。https：//papers.nips.cc/paper/7214-learning-combinatorial-optimization-algorithms-over-graphs.pdf？ papers.nips.cc 。
贝叶斯正则化预测比较好？ 贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。图像复原从数学角度考虑，它等价于第一类fredholm积分方程，是一种反问题，具有很大的病态性，因此，必须进行正则化处理。从统计的角度看，正则化处理其实就是一种图像的先验信息约束。假设图像退化过程用如下模型描述：g=hf+n（1）则图像复原即根据观测图像g恢复原始图像f。正则化图像复原从贝叶斯角度来说，可以用map(最大后验概率估计)方法实现，即：f=argmax{p(f|g)＝p(g|f)p(f)/p(g)}（2）先验分布函数 p(f)可以看成一正则化项。图像复原关键问题是先验模型p(f)的选取，也可以说图像建模在图像复原中起者中心作用。早期的图像复原方法假设 服从平稳高斯分布，从而导致约束最小二乘图像复原方法；但许多统计试验表明大部分自然图像都不能用平稳高斯分布准确的描述，模型的不准确导致复原的图像质量较差，图像边缘不能很好的保持。mrf(markov random field)在图像复原中起很重要的作用，如果将。
