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epsilon統計的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦周志明寫的 深入理解Java虛擬機：JVM高級特性與最佳實踐（第3版） 和（新加坡）黃莉婷（新加坡）蘇川集的 白話機器學習演算法都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自機械工業 和人民郵電出版社所出版 。
高雄醫學大學 醫學研究所碩士班 許淑娟所指導 李怡萱的 使用OCT定量評估視網膜以及與APOE基因變異阿茲海默氏症關聯性:它們是否是阿茲海默症的良好共同生物標誌物 （2021），提出epsilon統計關鍵因素是什麼，來自於APOE基因、阿茲海默氏症。
而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 黃美嬌所指導 陳舫儀的 松山機場附近建築物尾流對飛機降落安全之影響 （2021），提出因為有 機場風場、紊流模型、大氣邊界層、七節風標準的重點而找出了 epsilon統計的解答。
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深入理解Java虛擬機：JVM高級特性與最佳實踐（第3版）
為了解決epsilon統計 的問題，作者周志明 這樣論述：
這是一部從工作原理和工程實踐兩個維度深入剖析JVM的著作，是電腦領域公認的經典，繁體版在臺灣也頗受歡迎。 自2011年上市以來，前兩個版本累計印刷36次，銷量超過30萬冊，兩家主要網路書店的評論近90000條，內容上近乎零差評，是原創電腦圖書領域不可逾越的豐碑。 第3版在第2版的基礎上做了重大修訂，內容更豐富、實戰性更強：根據新版JDK對內容進行了全方位的修訂和升級，圍繞新技術和生產實踐新增逾10萬字，包含近50%的全新內容，並對第2版中含糊、瑕疵和錯誤內容進行了修正。 全書一共13章，分為五大部分： ●第一部分（第1章）走近Java 系統介紹了Java的技術體系、發展歷程、虛擬機器家族
，以及動手編譯JDK，瞭解這部分內容能對學習JVM提供良好的指引。 ●第二部分（第2~5章）自動記憶體管理 詳細講解了Java的記憶體區域與記憶體溢出、垃圾收集器與記憶體分配策略、虛擬機器性能監控與故障排除等與自動記憶體管理相關的內容，以及10餘個經典的性能優化案例和優化方法； ●第三部分（第6~9章）虛擬機器執行子系統 深入分析了虛擬機器執行子系統，包括類檔結構、虛擬機器類載入機制、虛擬機器位元組碼執行引擎，以及多個類載入及其執行子系統的實戰案例； ●第四部分（第10~11章）程式編譯與代碼優化 詳細講解了程式的前、後端編譯與優化，包括前端的易用性優化措施，如泛型、主動裝箱拆箱、條件編
譯等的內容的深入分析；以及後端的性能優化措施，如虛擬機器的熱點探測方法、HotSpot的即時編譯器、提前編譯器，以及各種常見的編譯期優化技術； ●第五部分（第12~13章）高效併發 主要講解了Java實現高併發的原理，包括Java的記憶體模型、執行緒與協程，以及執行緒安全和鎖優化。 全書以實戰為導向，通過大量與實際生產環境相結合的案例分析和展示瞭解決各種Java技術難題的方案和技巧。 周志明（博士） 資深Java技術專家-機器學習技術專家和企業級開發技術專家，現任遠光軟體研究院院長。 開源技術的積極宣導者和推動者，對電腦科學相關的多個領域都有深刻的見解，尤其是人工智慧
-Java技術和敏捷開發等，對虛擬機器技術有非常深入的研究。 撰寫了《深入理解Java虛擬機器》《深入理解OSGi》《智慧的疆界》等多本著作，翻譯了《Java虛擬機器規範》等著作。其中《深入理解Java虛擬機器》已累計印刷逾36次，總銷超過30萬冊，成為原創電腦專業圖書領域難以逾越的豐碑。 前言 致謝 【第一部分 走近Java】 第1章 走近Java 2 1.1 概述 2 1.2 Java技術體系 3 1.3 Java發展史 4 1.4 Java虛擬機器家族 12 1.4.1 虛擬機器始祖：Sun Classic/Exact VM 12 1.4.2 武林盟主：Hot
Spot VM 13 1.4.3 小家碧玉：Mobile/Embedded VM 14 1.4.4 天下第二：BEA JRockit/IBM J9 VM 15 1.4.5 軟硬合璧：BEA Liquid VM/Azul VM 16 1.4.6 挑戰者：Apache Harmony/Google Android Dalvik VM 17 1.4.7 沒有成功，但並非失敗：Microsoft JVM及其他 18 1.4.8 百家爭鳴 19 1.5 展望Java技術的未來 21 1.5.1 無語言傾向 21 1.5.2 新一代即時編譯器 23 1.5.3 向Native邁進 24 1.5.4 靈活的
胖子 26 1.5.5 語言語法持續增強 27 1.6 實戰：自己編譯JDK 29 1.6.1 獲取源碼 29 1.6.2 系統需求 31 1.6.3 構建編譯環境 33 1.6.4 進行編譯 34 1.6.5 在IDE工具中進行源碼調試 36 1.7 本章小結 39 【第二部分 自動記憶體管理】 第2章 Java記憶體區域與記憶體溢出異常 42 2.1 概述 42 2.2 運行時資料區域 42 2.2.1 程式計數器 43 2.2.2 Java虛擬機器棧 43 2.2.3 本地方法棧 44 2.2.4 Java堆 44 2.2.5 方法區 46 2.2.6 運行時常量池 47 2.2.7
直接記憶體 47 2.3 HotSpot虛擬機器對象探秘 48 2.3.1 對象的創建 48 2.3.2 物件的記憶體佈局 51 2.3.3 對象的訪問定位 52 2.4 實戰：OutOfMemoryError異常 53 2.4.1 Java堆溢出 54 2.4.2 虛擬機器棧和本地方法棧溢出 56 2.4.3 方法區和運行時常量池溢出 61 2.4.4 本機直接記憶體溢出 65 2.5 本章小結 66 第3章 垃圾收集器與記憶體分配策略 67 3.1 概述 67 3.2 對象已死？ 68 3.2.1 引用計數演算法 68 3.2.2 可達性分析演算法 70 3.2.3 再談引用 71 3
.2.4 生存還是死亡？ 72 3.2.5 回收方法區 74 3.3 垃圾收集演算法 75 3.3.1 分代收集理論 75 3.3.2 標記-清除演算法 77 3.3.3 標記-複製演算法 78 3.3.4 標記-整理演算法 79 3.4 HotSpot的演算法細節實現 81 3.4.1 根節點枚舉 81 3.4.2 安全點 82 3.4.3 安全區域 83 3.4.4 記憶集與卡表 84 3.4.5 寫屏障 85 3.4.6 併發的可達性分析 87 3.5 經典垃圾收集器 89 3.5.1 Serial收集器 90 3.5.2 ParNew收集器 92 3.5.3 Parallel Scav
enge收集器 93 3.5.4 Serial Old收集器 94 3.5.5 Parallel Old收集器 95 3.5.6 CMS收集器 96 3.5.7 Garbage First收集器 98 3.6 低延遲垃圾收集器 104 3.6.1 Shenandoah收集器 105 3.6.2 ZGC收集器 112 3.7 選擇合適的垃圾收集器 121 3.7.1 Epsilon收集器 121 3.7.2 收集器的權衡 121 3.7.3 虛擬機器及垃圾收集器日誌 122 3.7.4 垃圾收集器參數總結 127 3.8 實戰：記憶體分配與回收策略 129 3.8.1 對象優先在Eden分配 1
30 3.8.2 大物件直接進入老年代 131 3.8.3 長期存活的物件將進入老年代 132 3.8.4 動態物件年齡判定 134 3.8.5 空間分配擔保 135 3.9 本章小結 137 第4章 虛擬機器性能監控-故障處理工具 138 4.1 概述 138 4.2 基礎故障處理工具 138 4.2.1 jps：虛擬機器進程狀況工具 141 4.2.2 jstat：虛擬機器統計資訊監視工具 142 4.2.3 jinfo：Java配置資訊工具 143 4.2.4 jmap：Java記憶體映射工具 144 4.2.5 jhat：虛擬機器堆轉儲快照分析工具 145 4.2.6 jstack：
Java堆疊跟蹤工具 146 4.2.7 基礎工具總結 148 4.3 視覺化故障處理工具 151 4.3.1 JHSDB：基於服務性代理的調試工具 152 4.3.2 JConsole：Java監視與管理主控台 157 4.3.3 VisualVM：多合-故障處理工具 164 4.3.4 Java Mission Control：可持續線上的監控工具 171 4.4 HotSpot虛擬機器外掛程式及工具 175 4.5 本章小結 180 第5章 調優案例分析與實戰 181 5.1 概述 181 5.2 案例分析 181 5.2.1 大記憶體硬體上的程式部署策略 182 5.2.2 集群間同
步導致的記憶體溢出 184 5.2.3 堆外記憶體導致的溢出錯誤 185 5.2.4 外部命令導致系統緩慢 187 5.2.5 伺服器虛擬機器進程崩潰 187 5.2.6 不恰當資料結構導致記憶體佔用過大 188 5.2.7 由Windows虛擬記憶體導致的長時間停頓 189 5.2.8 由安全點導致長時間停頓 190 5.3 實戰：Eclipse運行速度調優 192 5.3.1 調優前的程式運行狀態 193 5.3.2 升級JDK版本的性能變化及相容問題 196 5.3.3 編譯時間和類載入時間的優化 200 5.3.4 調整記憶體設置控制垃圾收集頻率 203 5.3.5 選擇收集器降低延遲
206 5.4 本章小結 209 【第三部分 虛擬機器執行子系統】 第6章 類檔結構 212 6.1 概述 212 6.2 無關性的基石 212 6.3 Class類檔的結構 214 6.3.1 魔數與Class檔的版本 215 6.3.2 常量池 218 6.3.3 訪問標誌 224 6.3.4 類索引-父類索引與介面索引集合 225 6.3.5 欄位元表集合 226 6.3.6 方法表集合 229 6.3.7 屬性工作表集合 230 6.4 位元元組碼指令簡介 251 6.4.1 位元組碼與資料類型 251 6.4.2 載入和存儲指令 253 6.4.3 運算指令 254 6.4.4
類型轉換指令 255 6.4.5 物件創建與訪問指令 256 6.4.6 運算元棧管理指令 256 6.4.7 控制轉移指令 257 6.4.8 方法調用和返回指令 257 6.4.9 異常處理指示 258 6.4.10 同步指令 258 6.5 公有設計，私有實現 259 6.6 Class檔結構的發展 260 6.7 本章小結 261 第7章 虛擬機器類載入機制 262 7.1 概述 262 7.2 類載入的時機 263 7.3 類載入的過程 267 7.3.1 載入 267 7.3.2 驗證 268 7.3.3 準備 271 7.3.4 解析 272 7.3.5 初始化 277 7
.4 類載入器 279 7.4.1 類與類載入器 280 7.4.2 雙親委派模型 281 7.4.3 破壞雙親委派模型 285 7.5 Java模組化系統 287 7.5.1 模組的相容性 288 7.5.2 模組化下的類載入器 290 7.6 本章小結 292 第8章 虛擬機器位元組碼執行引擎 293 8.1 概述 293 8.2 運行時棧幀結構 294 8.2.1 區域變數表 294 8.2.2 運算元棧 299 8.2.3 動態連接 300 8.2.4 方法返回位址 300 8.2.5 附加資訊 301 8.3 方法調用 301 8.3.1 解析 301 8.3.2 分派 303
8.4 動態類型語言支援 315 8.4.1 動態類型語言 316 8.4.2 Java與動態類型 317 8.4.3 java.lang.invoke包 318 8.4.4 invokedynamic指令 321 8.4.5 實戰：掌控方法分派規則 324 8.5 基於棧的位元組碼解釋執行引擎 326 8.5.1 解釋執行 327 8.5.2 基於棧的指令集與基於寄存器的指令集 328 8.5.3 基於棧的解譯器執行過程 329 8.6 本章小結 334 第9章 類載入及執行子系統的案例與實戰 335 9.1 概述 335 9.2 案例分析 335 9.2.1 Tomcat：正統的類載入
器架構 335 9.2.2 OSGi：靈活的類載入器架構 338 9.2.3 位元組碼生成技術與動態代理的實現 341 9.2.4 Backport工具：Java的時光機器 345 9.3 實戰：自己動手實現遠端執行功能 348 9.3.1 目標 348 9.3.2 思路 349 9.3.3 實現 350 9.3.4 驗證 355 9.4 本章小結 356 【第四部分 程式編譯與代碼優化】 第10章 前端編譯與優化 358 10.1 概述 358 10.2 Javac編譯器 359 10.2.1 Javac的源碼與調試 359 10.2.2 解析與填充符號表 362 10.2.3 注解處理
器 363 10.2.4 語義分析與位元組碼生成 364 10.3 Java語法糖的味道 367 10.3.1 泛型 367 10.3.2 自動裝箱-拆箱與遍歷迴圈 375 10.3.3 條件編譯 377 10.4 實戰：插入式注解處理器 378 10.4.1 實戰目標 379 10.4.2 代碼實現 379 10.4.3 運行與測試 385 10.4.4 其他應用案例 386 10.5 本章小結 386 第11章 後端編譯與優化 388 11.1 概述 388 11.2 即時編譯器 389 11.2.1 解譯器與編譯器 389 11.2.2 編譯物件與觸發條件 392 11.2.3 編譯過
程 397 11.2.4 實戰：查看及分析即時編譯結果 398 11.3 提前編譯器 404 11.3.1 提前編譯的優劣得失 405 11.3.2 實戰：Jaotc的提前編譯 408 11.4 編譯器優化技術 411 11.4.1 優化技術概覽 411 11.4.2 方法內聯 415 11.4.3 逃逸分析 417 11.4.4 公共子運算式消除 420 11.4.5 陣列邊界檢查消除 421 11.5 實戰：深入理解Graal編譯器 423 11.5.1 歷史背景 423 11.5.2 構建編譯調試環境 424 11.5.3 JVMCI編譯器介面 426 11.5.4 代碼中間表示 429
11.5.5 代碼優化與生成 432 11.6 本章小結 436 【第五部分 高效併發】 第12章 Java記憶體模型與執行緒 438 12.1 概述 438 12.2 硬體的效率與一致性 439 12.3 Java記憶體模型 440 12.3.1 主記憶體與工作記憶體 441 12.3.2 記憶體間交交交互操作 442 12.3.3 對於volatile型變數的特殊規則 444 12.3.4 針對long和double型變數的特殊規則 450 12.3.5 原子性-可見性與有序性 450 12.3.6 先行發生原則 452 12.4 Java與執行緒 455 12.4.1 執行緒的實現
455 12.4.2 Java執行緒調度 458 12.4.3 狀態轉換 460 12.5 Java與協程 461 12.5.1 內核執行緒的局限 461 12.5.2 協程的復蘇 462 12.5.3 Java的解決方案 464 12.6 本章小結 465 第13章 執行緒安全與鎖優化 466 13.1 概述 466 13.2 執行緒安全 466 13.2.1 Java語言中的執行緒安全 467 13.2.2 執行緒安全的實現方法 471 13.3 鎖優化 479 13.3.1 自旋鎖與自我調整自旋 479 13.3.2 鎖消除 480 13.3.3 鎖粗化 481 13.3.4 羽量級
鎖 481 13.3.5 偏向鎖 483 13.4 本章小結 485 附錄A 在Windows系統下編譯OpenJDK 6 486 附錄B 展望Java技術的未來（2013年版） 493 附錄C 虛擬機器位元元組碼指令表 499 附錄D 物件查詢語言（OQL）簡介 506 附錄E JDK歷史版本軌跡 512
使用OCT定量評估視網膜以及與APOE基因變異阿茲海默氏症關聯性:它們是否是阿茲海默症的良好共同生物標誌物
為了解決epsilon統計 的問題，作者李怡萱 這樣論述：
背景由阿茲海默病 (AD) 組成的癡呆症是一個日益嚴重的健康問題，同時在國際上引起了顯著的社會和經濟問題。在最近的一項研究中，載脂蛋白 E (APOE) 基因的多態性是遲發性AD的重要遺傳威脅因素。其中，APOE ε4 等位基因為增加危險，而 APOE ε2 等位基因與常見的 APOE ε3 等位基因成比例地降低風險。由於癡呆症的複雜診斷，需要更簡單的檢查，可以作為預測疾病進展發生的輔助生物標誌物。考慮到大腦和眼睛在結構上的同源，利用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 作為疾病共同生物標誌物是一項前瞻性目標。在這項研究中，我們將使用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 掃描分析與視
網膜厚度相關的載脂蛋白 E (APOE) 遺傳變異。這項研究可能使我們能夠確定結合這兩個因素預測阿茲海默病 (AD) 發展或進展的可能性。結果將有助於早期發現預防AD。目標該研究的目的是通過使用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 掃描來分析載脂蛋白 E (APOE) 遺傳變異與黃斑視網膜厚度的關聯。方法在這項橫斷面研究中，我們使用 SD OCT (Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany) 來檢查黃斑區的不同視網膜厚度層。我們僅將 CDR1 分級的患者納入本研究。在這一原則下，我們的研究招募了具有至少一個 APOE 變異基因的 AD 患者。參
與者進行了廣泛的眼科評估，包括眼壓測量、裂隙燈生物顯微鏡檢查、眼底檢查以及 SD-OCT。然後我們做出不同視網膜層的黃斑厚度圖，包括黃斑神經纖維層（NFL）、神經節細胞層（GCL）、內叢狀層（IPL）、內核層（INL）；外叢狀層 (OPL)、外核層 (ONL)、內視網膜層 (INL)、外視網膜層 (ORL) 和所有視網膜厚度。我們分析了上述視網膜層的厚度與擁有APOE等位基因的關係。根據APOE等位基因狀態將患者分為2組：無ε4等位基因組和具有1個或2個ε4等位基因組。使用廣義線性混合模型 (GLMM) 模型分析視網膜厚度與 APOE 等位基因狀態之間的關聯。結果我們的研究包括 16 名受試者
的 25 隻眼睛。在這些 CDR1 患者中，APOE ɛ4 攜帶者的整個視網膜（中央和下層）以及在 OCT 掃描中檢測到的特定象限中的某些單獨層的厚度普遍增加，NFL（內上象限，β = 3.53； P = .0331), GCL (外下象限, β = 5.57; P = .008), IPL (外下象限, β = 3.37; P = .0182), OPL (外下象限, β = 3.83; P = .0015 和顳外象限，β = 4.43；P = .0141）和 ORL（中央象限，β = 5.4；P = .00249；鼻內象限，β = 4.1；P = .0032；顳內象限，β = 3.87；P
= .0126 和內下象限，β = 4.9；P = .0001）顯示出統計學意義。然而，在兩個研究組之間，在性別和年齡方面沒有發現統計學上的顯著差異。結論在擁有 APOE ɛ4 攜帶者的受試者中，黃斑區域在許多不同的視網膜層中顯示出統計學上顯著的厚度增加。結合 APOE 基因變異，OCT 可能是一種有前瞻的、經濟的、非侵入性的檢測方法，可用作阿茲海默病的共同生物標誌物。
白話機器學習演算法
為了解決epsilon統計 的問題，作者（新加坡）黃莉婷（新加坡）蘇川集 這樣論述：
與使用數學語言或電腦編程語言講解演算法的書不同，本書另闢蹊徑，用通俗易懂的人類語言以及大量有趣的示例和插圖講解10多種前沿的機器學習演算法。內容涵蓋k均值聚類、主成分分析、關聯規則、社會網路分析等無監督學習演算法，以及回歸分析、k最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網路等監督學習演算法，並概述強化學習演算法的思想。
松山機場附近建築物尾流對飛機降落安全之影響
為了解決epsilon統計 的問題，作者陳舫儀 這樣論述：
當大氣邊界層風場流經機場航廈及附近建築物時，容易在背風側產生渦流，而這些渦流可能到達跑道，嚴重時影響飛機降落安全。本研究以松山機場做為研究對象，透過RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)紊流模型進行計算流體力學模擬(CFD)，探討不同數值模型(航廈模型、住宅區簡易模型、及住宅區複雜模型)在不同風向(南南東風、東南風、及東南東風)、不同參考風速(25.7m/s、15m/s、及4.9m/s) 下，渦流對跑道附近流場之影響，研究並以四種不同紊流模型(k-ε standard、k-ε RNG、k-ε realizable、及k-ω SST)，探討最適合描述此類流場
之紊流模型。在進行模擬結果分析時，主要先透過流線圖及局部速度分布來評斷流場結構的合理性，接著透過本論文中蒐集整理各文獻後所得到的三種飛安標準進行飛安分析，包含廣義七節風標準(7 knots criteria)、低空風切警告標準(Low-level Wind-shear Alert System, LLAWS)、及紊流動能標準。本研究並針對廣義七節風標準提出兩種量化指標：危險距離比例及危險指標，企圖將危險性量化。研究結果發現，在吹南南東風時，因西側住宅區所引起的建築物尾流對降落區風場影響最劇烈，因此降落危險性也最高；而東南東風下較無渦流形成，降落安全性較高。使用四種不同紊流模型進行模擬所得到的流
場結構大致相同，但k-ε realizable模型所得到的局部風速分布與其餘三者差異較大，合理判斷應避免使用此模型。此外，依據飛安規範的定量分析可知，使用k-ε RNG及k-ω SST兩種模型得到的風場最為危險，在考慮安全至上的前提下，判定使用此兩種模型進行降落安全評估最為合適。經由比較住宅區複雜、簡化模型的模擬結果可知，使用簡化模型確實會低估降落危險性，但若需考慮計算成本及時間，可先以簡化模型進行初步流場結構分析。