本文通过扩展的改进多参数指数型（the extended improved multiparameter exponential-type,EIMPET）势能模型,结合实验光谱数据,研究了H2和HD分子的热力学性质.首先利用解析势能曲线计算得到分子的振转能级,其次结合量子统计系综理论计算了分子在100—6000 K温度下的配分函数、摩尔热容、摩尔熵、摩尔焓以及约化摩尔吉布斯自由能.计算结果与美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology,NIST）数据库中的数据具有良好的一致性.本文的理论方法可用于预测某些气态物质的热力学性质.
在不确定信息的复杂环境下进行决策是现实中人们经常面对的困难之一,因此具有能够进行良好决策的能力被视为人工智能的重要能力之一.而游戏类型的博弈作为对现实世界的一种高度抽象,具有良定义、易检验算法优劣等特点,成为研究的主流.其中以掼蛋为代表的扑克类博弈不仅具有他人手牌未知这样的难点,还由于可选出牌动作与他人手牌情况数量庞大等特点,难以进行高效求解.因此,提出了一种软深度蒙特卡洛(soft deep Monte Carlo,SDMC)求解方法.该方法能够更好地融合领域知识,加快策略学习速度,并采用软动作采样策略调整实时决策,提升策略胜率.所提出的SDMC方法训练出的策略模型参加第2届“中国人工智能博弈算法大赛”时获得冠军.与第1届比赛冠军策略和第2届其他策略模型的实验对比证明了该方法在解决掼蛋扑克博弈中的有效性.
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