摘要翻译：
本文总结了我们在多尺度程序方面的工作，主要是模拟。我们首先从描述多尺度是关于什么的开始，它如何帮助从一个？ow数据中的背景噪声中感知信号，例如，为用户的直接感知或为另一个程序的进一步使用。然后我们给出了三个我们过去使用的多尺度技术的例子，维护一个总结，使用环境标记在数据中引入历史，最后使用不同尺度行为的知识来同时真正处理它们。
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英文标题：
《Different goals in multiscale simulations and how to reach them》
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作者：
Pierrick Tranouez (LITIS, IDEES), Antoine Dutot (LITIS)
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最新提交年份：
2009
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Adaptation and Self-Organizing Systems        自适应和自组织系统
分类描述：Adaptation, self-organizing systems, statistical physics, fluctuating systems, stochastic processes, interacting particle systems, machine learning
自适应，自组织系统，统计物理，波动系统，随机过程，相互作用粒子系统，机器学习
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英文摘要：
  In this paper we sum up our works on multiscale programs, mainly simulations. We first start with describing what multiscaling is about, how it helps perceiving signal from a background noise in a ?ow of data for example, for a direct perception by a user or for a further use by another program. We then give three examples of multiscale techniques we used in the past, maintaining a summary, using an environmental marker introducing an history in the data and finally using a knowledge on the behavior of the different scales to really handle them at the same time.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0911.1708