ts = df3.diff(periods=1).dropna() #对数据进行白噪声检验。 lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(ts, lags=1)

时间: 2024-05-27 20:09:11 浏览: 120
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使用python实现时间序列白噪声检验方式

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这段代码是用来对时间序列数据进行白噪声检验的。其中，`diff(periods=1)`是对时间序列进行一阶差分，以消除数据中的趋势性。`dropna()`是将产生的缺失值删除。接下来使用`acorr_ljungbox()`函数进行白噪声检验，其中`lags=1`表示只考虑一阶自相关系数。返回的`lbvalue`和`pvalue`分别代表Ljung-Box统计量和对应的p值，用来判断时间序列是否为白噪声序列。若p值小于显著性水平（通常设为0.05），则拒绝原假设，认为序列不是白噪声。
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白噪声的测试MATLAB程序.pdf

MATLAB

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列...

以下代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列...

合并结果的列标题命名：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

这段代码的作用是读取三个 Excel 文件，并对其中的两个文件进行分组计算，然后将计算结果和第一个文件合并，并输出到一个新的 Excel 文件中。其中，第一个文件中的第二列与分组后的结果进行合并，最终合并的结果文件...

# 删除指定列 df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1) # 指定列数据求和 df2_sum = df2_drop.sum df3_sum = df3_drop.sum # 筛选保留85~105区间内的数据 df2_filtered = df2[(df2['column_name'] < 85) | (df2['column_name'] > 105)] df3_filtered = df3[(df3['column_name'] < 85) | (df3['column_name'] > 105)] # 输出不符合要求的物品名称 df2_filtered_names = df2_filtered['item_name'].tolist() df3_filtered_names = df3_filtered['item_name'].tolist() print('df2中不符合要求的物品名称：', df2_filtered_names) print('df3中不符合要求的物品名称：', df3_filtered_names)，以上代码出现了问题，考考你看看怎么修正

在上面的代码中，df2_sum = df2_drop.sum 和 df3_sum = df3_drop.sum 这两行代码没有调用 sum() 方法，应该修改为 df2_sum = df2_drop.sum() 和 df3_sum = df3_drop.sum()。 另外，df2['column_name'] 和...

修改错误：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '...最后，代码计算了每只股票的收益率，并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。

import os import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.metrics import r2_score # 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "/path/to/folder1" files1 = os.listdir(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4]) dfs1.append(df1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "/path/to/folder2" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1]) dfs2.append(df2) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 读取第三个文件夹中的所有csv文件 folder3_path = "/path/to/folder3" files3 = os.listdir(folder3_path) dfs3 = [] for file3 in files3: if file3.endswith(".csv"): file3_path = os.path.join(folder3_path, file3) df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6]) dfs3.append(df3) # 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True) # 训练k邻近回归模型 k = 5 model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) model.fit(df_X, df_y) # 读取测试数据 test_folder_path = "/path/to/test/folder" test_files = os.listdir(test_folder_path) test_dfs = [] for test_file in test_files: if test_file.endswith(".csv"): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, test_file) test_df = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[1,2,3,4]) test_dfs.append(test_df) # 将测试数据合并为一个DataFrame test_X = pd.concat(test_dfs, ignore_index=True) # 对测试数据进行预测 test_y_pred = model.predict(test_X) # 计算模型准确率 test_y_true = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[2,6]).values r2 = r2_score(test_y_true, test_y_pred) print("模型准确率：", r2)这段代码为什么不划分训练集和测试集进行训练再做预测

这段代码没有划分训练集和测试集进行训练再做预测，而是直接将所有数据合并为一个DataFrame进行训练和预测。可能是因为数据量比较小，划分训练集和测试集不会影响模型的性能评估，或者是因为数据量比较大，划分训练...

df3 = df[4].value_counts() data_1 = df3.index.tolist() data_2 = [] for i in df3: data_2.append(i) print(data_1) print(data_2)是什么意思

这段代码是对 Pandas DataFrame 的第 4 列进行值计数，然后将计数结果的索引列表赋值给变量 data_1，计数结果的值列表赋值给变量 data_2。最后通过 print 函数输出 data_1 和 data_2 的值。 换句话说，这...

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。 然后，您使用 drop_duplicates 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra...

优化这段代码df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) col = df3.columns.append('预测值')

这段代码的作用是将两个 DataFrame 沿着列方向进行合并，并在新的 DataFrame 中添加一个名为“预测值”的列。这里可以直接在合并时添加新列，避免再次创建一个列名列表。 代码如下： python df3 = pd.concat(...

g1 = df3.groupby('星期').sum() # x_values=list(g1.index)

这段代码将DataFrame df3按照列名为“星期”的列进行分组，并对每个分组内的数据进行求和。然后，将分组结果的索引（即“星期”列）作为横坐标，得到一个由不同星期对应的数值组成的序列。这个序列可以用来绘制...

df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True),这里我想要删除pandas数据集中的指定列，可是他全部都删完了

因此，df2_drop 和 df3_drop 都是 None，这是正常的行为。 如果你想要保留原 DataFrame，并删除指定列生成一个新的 DataFrame，可以不使用 inplace=True 参数。例如： python import pandas as pd # ...

空值已经处理过了，df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True)用了以上代码又出现空值

df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) 和 df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True) 这两行代码只是删除了 DataFrame 中的一些列，并没有对空值进行处理。因此，在删除列之后，如果...

# 读入sheet1和sheet2df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1')df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2')# 纵向合并df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 读入sheet3df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 横向合并df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1)# 计算不同级别员工的营业额总和df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()# 输出计算结果print(df_vertical)print(df_horizontal)print(df_sum)为啥输入完代码，运行不出来，出来超市营业额2.xlsx找不到

1. 文件名是否正确：你的代码中提到的文件名是"数据表.xlsx"，但是错误信息中提到的文件名是"超市营业额2.xlsx"。请确认使用的文件名是否正确。 2. 文件路径是否正确：请确认文件路径是否正确，即文件所在的文件夹...

import pandas as pd # 读入数据表 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序 df = df.sort_values(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False]) # 输出排序后的数据表 print(df) # 计算每个人的平均营业额 df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']] df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台'] # 输出格式化后的数据表 print(df_person) # 计算每个柜台的平均营业额 df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格 df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']] df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额'] # 输出格式化后的数据表 print(df_counter) # 读入sheet1和sheet2 df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 纵向合并 df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 读入sheet3 df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 横向合并 df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1) # 计算不同级别员工的营业额总和 df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index() # 输出计算结果 print(df_vertical) print(df_horizontal) print(df_sum)为啥代码运行不出来

1. 检查文件名和路径：请检查文件名和路径是否正确，确保文件存在，否则会出现文件找不到的错误。 2. 检查pandas是否安装：请检查你的环境是否正确安装了pandas库，若未安装可以使用pip install pandas进行安装。 ...

g3 = df3.groupby('商品名称').sum().sort_values(by='实收金额', ascending=False) g3 = g3.round(2)

这是一段Python代码，使用了Pandas库中的groupby函数对DataFrame对象df3按照‘商品名称’进行分组，并对每组数据进行求和。然后，按照‘实收金额’这一列的值进行降序排列。最后，使用round函数将结果保留两位小数。...

# 首先读取时间列和姓名列 df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_datetime(df3['退会时间']) # 计算参会时间 df3['time_diff'] = df3['退会时间'] - df3['入会时间'] df3['time_diff_minutes'] = df3['time_diff'].dt.total_seconds() / 60 # 筛选出参会时间小于70分钟的参会者 absentees33 = df3['time_diff_minutes'] < 70 # 统计旷课人数并绘制饼图 absentees_count33 = len(df3[absentees33]) presentees_count33 = len(df3) - absentees_count33 counts = [absentees_count33, presentees_count33] labels = ['kk', 'zccj'] plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('tjqk') plt.show()# 将数值按照不同分数段进行分类 bins = [0, 60, 120, 160, 180] labels = ['不合格', '合格', '良好', '优秀'] df['类别'] = pd.cut(df['分数'], bins=bins, labels=labels) # 统计每个类别的数量 count = df.groupby('类别')['分数'].count() # 绘制柱状图 plt.bar(count.index, count.values) plt.title('分数分布') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') plt.show()这段代码怎么改

以下是修改后的代码，它将两段代码合并在一起，可以分别对两个数据集进行分类、统计和可视化。 # 首先读取时间列和姓名列 df3['入会时间'] = pd.to_datetime(df3['入会时间']) df3['退会时间'] = pd.to_...

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取...其中，pd.read_csv 函数用于读取 csv 文件，pd.concat 函数用于合并数据框，df3[df3.duplicated()] 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩