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基于路径结构的多边缘 Schrödinger 桥方法用于概率学习控制软件对硬件资源使用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种解决路径结构化多边际Schr"{o}dinger桥问题的概率学习方法，该方法能够预测在所需时间点硬件资源可用性的时变分布，并保证线性收敛。该方法在控制器的硬件资源利用率准确预测上表现出快速收敛性，可以广泛应用于任何软件，以在任意时间预测网络物理环境下的性能。
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关键要点
- 该文介绍了一种解决路径结构化多边际Schrödinger桥问题的概率学习方法。
- 该方法能够预测在所需时间点硬件资源可用性的时变分布，并保证线性收敛。
- 该方法在控制器的硬件资源利用率准确预测上表现出快速收敛性。
- 该方法可以广泛应用于任何软件，以在任意时间预测网络物理环境下的性能。
- 利用最近在解决结构化MSBP时的算法进展，控制软件学习随机硬件资源使用情况。
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