Zur Kenntnis des Cyclopentadienons

Cyclopenten-(2)-on-(1) gibt mit N-Bromsuccinimid 5-Brom-cyclopenten-(2)-on-(1) (I) (84 %, Kp₀,₈ 50-51 °C). Dieses spaltet in Ather in Gegenwart von Basen (besonders gut mit Dilthylamin) HBr ab unter Bildung von Cyclopentadienon (II), das sich sofort zum 1.8-Diketo-4.7-methano-3a.4.7.7a-tetrahydroinden (III) (76 %, Fp 103-104 °C, Kp₁₁ 146-148 °C) dimerisiert

Eine rationelle Synthese des Azulens

Alle bisher bekannt gewordenen Synthesen des Azulens (I) und seiner Homologen erfordern in der Endphase eine Dehydrierung unter mehr oder weniger gewaltsamen Bedingungen. Die Ausbeuten an Azulenen sind daher durchweg schlecht

Zur Kenntnis des Cyclopentadienons

Cyclopentadienon bildet sich leicht durch Dehydrobromierung von 5-Brom-cyclopenten-(2)-on-(1). Mit sich selbst oder auch mit anderen dienophilen Partnern reagiert es rasch unter Bildung des Dicyclopentadienons bzw. anderer Bicyclo[2.2.1]hepten-(2)-Derivate. Einige Reaktionen des Dicyclopentadienons werden beschrieben

Polymethine Carbanions

We reported recently on polymethine carbonium salts of type I[1]. The corresponding salts (III) of deeply colored polymethine carbanions, some of which were hitherto unknown, were prepared by splitting polyene ethers (II) with metallic sodium. These ethers are obtained by reacting secondary alcohols [1] with methanol

Über Polymethin-carbeniat-Salze

Kürzlich berichteten wir über Polymethin-carbonium-Salze des Typs I [1]. Die entspr. bisher z.T. unbekannten, tieffarbigen Polymethin-carbeniat-Salze III wurden durch Spaltung der aus den sek. Alkoholen [I] durch Umsetzung mit Methanol zugänglichen Polyenäther II mit metallischem Natrium dargestellt

Zur Kenntnis der Azulene, X. Über Azulen-enamine und deren Umwandlung in tricyclische Pentalen- und Heptalen-Derivate

Die alkalische Hydrolyse von [4.6.8-Trimethyl-azulyl-(1)]-N.N-dialkyl-ketimmonium-Salzen, die leicht aus Azulenen und Carbonsäure-dialkylamiden in Gegenwart von Phosphoroxychlorid entstehen, führt zu stabilen Azulen-enaminen. Diese reagieren mit Alkylierungs- und Acylierungsmitteln unter Bildung tricyclischer Pentalen- und Heptalenderivate, deren Reaktionen Rückschlüsse auf ihre Feinstruktur erlauben

Zur Kenntnis der Azulene, XIII. Elektrophile Substitutionen des Azulens in 2- und 5- bzw. 7-Stellung

1.3-Disubstituierte Azulene reagieren mit elektrophilen Agenzien unter Substitution in 5- und/oder 7- sowie in 2-Stellung. Dabei wird die Substitution von elektrophilen Verdrängungsreaktionen in 1- und/oder 3-Stellung begleitet

Zur Kenntnis der Azulene, IX. Azulen-π-Komplexe

Es werden Darstellung und Eigenschaften einiger kristallisierter Azulen-Tetracyanäthylen-Komplexe und deren Umwandlung in 1- bzw. 3-Tricyanvinyl-azulene beschrieben

Sophisticated Inference

Active inference offers a first principle account of sentient behaviour, from which special and important cases can be derived, e.g., reinforcement learning, active learning, Bayes optimal inference, Bayes optimal design, etc. Active inference resolves the exploitation-exploration dilemma in relation to prior preferences, by placing information gain on the same footing as reward or value. In brief, active inference replaces value functions with functionals of (Bayesian) beliefs, in the form of an expected (variational) free energy. In this paper, we consider a sophisticated kind of active inference, using a recursive form of expected free energy. Sophistication describes the degree to which an agent has beliefs about beliefs. We consider agents with beliefs about the counterfactual consequences of action for states of affairs and beliefs about those latent states. In other words, we move from simply considering beliefs about 'what would happen if I did that' to 'what would I believe about what would happen if I did that'. The recursive form of the free energy functional effectively implements a deep tree search over actions and outcomes in the future. Crucially, this search is over sequences of belief states, as opposed to states per se. We illustrate the competence of this scheme, using numerical simulations of deep decision problems