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BCS問題模型通過融入光刻系統非線性效應（如掩模三維衍射、光致抗蝕劑響應），構建了“物理機理-統計建?！比诤峡蚣埽构庠?掩模優化的擬合誤差控制在2.5%以內；先驗分布與邊緣概率密度建模方面，動態貝葉斯先驗設計適配不同圖形特征，結合馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法提升了邊緣概率密度估計精度，復雜圖形優化的魯棒性提升40%；最優信號估計與迭代優化環節，改進型貝葉斯迭代算法解決了傳統方法收斂遲緩問題，收斂效率提升

這類似于馬爾可夫鏈，其中每一步都會通過添加高斯噪聲來略微降低數據質量。? 在數學上，這可以表示為：? xt?是步驟 t 處的噪聲數據， αt控制添加的雜色量。5 反向擴散工藝反向過程旨在通過分一系列步驟對噪聲數據進行去噪來重建原始數據，反轉正向擴散。? ?

在形式化涉及單個 RL 代理的順序決策問題時，馬爾可夫決策過程 (MDP) 是最流行的解決方法。

現階段馬爾可夫決策過程的模型也開始被越來越多的應用于自動駕駛系統行為層面的決策算法實現當中。簡而言之，行為決策層面需要結合環境預測模塊的結果，輸出宏觀的決策指令供后續的規劃模塊去更具體地執行。 動作規劃模塊 自動駕駛汽車規劃模塊包括動作規劃和路徑規劃兩部分。