XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不可逆性
新闻、不可逆性和结构 VAR - 巴黎圣母院网站
线性化 DSGE 模型的状态空间表示意味着以可观测变量表示的 VAR。如果 VAR 创新不存在可以恢复经济冲击的线性旋转，则称该模型为不可逆。当观测变量不能完美地揭示模型的状态变量时，就会出现不可逆性。对状态的不完美观测会在 VAR 创新和深度冲击之间产生隔阂，可能使从 VAR 的结构脉冲响应分析中得出的结论失效。本文的主要贡献是表明不可逆性不应被视为“非此即彼”的命题——即使模型具有不可逆性，VAR 创新和经济冲击之间的隔阂可能很小，而结构 VAR 仍可能表现可靠。一个越来越流行的例子是，所谓的“新闻冲击”会产生对未来基本面变化的预见——比如生产力、税收或政府支出——并导致无懈可击的缺失状态变量问题，从而产生不可逆的 VAR 表示。来自一个中等规模 DSGE 模型的模拟证据表明，尽管存在已知的不可逆性，但结构 VAR 方法在实践中往往表现良好。从 VAR 获得的脉冲响应与模型的理论响应紧密相关，并且估计的 VAR 响应能够成功区分底层 DSGE 模型的替代嵌套规范。由于不可逆性问题本质上是缺失信息问题，因此以更多信息为条件（例如通过因子增强 VAR）可以改善或完全消除可逆性问题。
量子系统中基于构造函数的不可逆性的出现：理论与实验
引言。不可逆性从时间对称物理定律中产生是当代物理学的核心问题。事实上，物理学中存在几种解决不可逆性的方法：统计力学方法[1-3]；信息论对逻辑上不可逆任务的描述[4-6]；经典和量子热力学第二定律[2,7-9]。在所有这些情况下，描述不可逆现象的定律和微观动力学的时间反演对称性之间都会产生矛盾。在本文中，我们将不可逆性表达为这样一种要求：一种转变是可能的（即，它可以被一个循环运行的系统无限好地实现），而它的逆转变则不能。考虑到焦耳的实验[2]，可以直观地理解这种不可逆性的起源：虽然只能通过机械方式将一定体积的水加热，但不可能通过相同的方式将其冷却。更一般地，如果一个变换可以通过一个循环工作的机器任意地实现，那么对于逆变换，情况可能就不一样了，即使在
有限时间双自旋量子奥托引擎：绝热性与不可逆性的捷径
我们想要强调的是，只有当压缩和膨胀冲程以绝热方式进行时，才能获得上述循环在功输出和效率方面的最高性能，正如所述。然而，只有当 λ t 变化非常缓慢时才能满足这一条件，而这反过来会导致发动机的功率输出因循环时间过长而消失。本文的一个主要目标是通过引入 STA 方案来提出一种克服这一困难的方法，以便人们可以在有限的时间内模拟工质的绝热动力学，从而产生有限的功率。此外，我们还将考虑在系统上不施加任何控制的有限时间驱动，这将导致能级之间的非绝热激发，从而导致工质功输出的不可逆损失。
有限时间内跨越量子相变时的功分布量子性和不可逆性
有限时间动力学中非平衡量子系统的热力学行为包括能量涨落的描述，这决定了一系列系统的物理特性。此外，多体系统中的强相互作用显著影响非平衡动力学中的能量涨落统计。通过驱动瞬态电流来对抗各种动力学状态下的金属-莫特绝缘体转变的前兆，我们展示了增加多体相互作用如何显著影响能量涨落的统计，从而影响有限哈伯德链的可提取功分布。此类分布的统计特性，如其偏度及其在转变过程中的显著变化，可能与不可逆性和熵产生有关。即使对于缓慢的驱动速率，准量子相变也会阻碍平衡，增加过程的不可逆性，并在功分布中引起强烈的特征。在莫特绝缘相中，功涨落-耗散平衡被修改，不可逆熵产生主导功涨落。因此，在设计用于量子技术的小规模设备协议时，必须考虑相互作用驱动的量子相变对热力学量和不可逆性的影响。最终，这种多体效应也可以用于量子尺度的功提取和制冷协议。
布雷顿泵热储能系统的热力学性能：内部和外部不可逆性的影响
摘要：提出了一种泵送式热能存储系统的模型。它基于布雷顿循环，依次作为热泵和热机工作。考虑了实际工厂中预期的所有主要不可逆性来源：工作流体和热库之间的热传递引起的外部损失、压力衰减引起的内部损失以及涡轮机械中的损失。数值分析考虑的温度适用于固体热库，例如填料床。特别强调了导致物理上可接受的配置的参数和变量的组合。获得并分析了效率的最大值，包括往返效率，并提供了最佳设计间隔。预测往返效率约为 0.4，甚至更大。分析表明，耦合系统可以运行的物理区域在很大程度上取决于不可逆性参数。这样，功率输出、效率、往返效率和泵送热量的最大值可能位于物理区域之外。在这种情况下，考虑上限值。这些最大值的敏感性分析表明，膨胀机/涡轮机的变化和压缩机的效率对选定的设计点影响最大。对于膨胀机来说，这些下降主要是由于物理操作区域面积的减小。
什么是量子热力学？
熵的物理意义是什么？不可逆性的物理起源是什么？熵和不可逆性只存在于复杂和宏观系统中吗？对于日常实验室物理，统计力学的数学形式（正则和巨正则、玻尔兹曼、玻色-爱因斯坦和费米-狄拉克分布）可以成功地描述物质的热力学平衡性质，包括熵值。然而，正如薛定谔在 1936 年就已经认识到的那样，统计力学在解释熵的含义以及在系统状态概念的蕴含方面都存在概念模糊性和逻辑不一致性。Gyftopoulos、Hatsopoulos 和本文作者开发了一种替代理论，以消除这些概念上的障碍，同时保持在应用中非常成功的普通量子理论的数学形式。为了解决熵的含义问题和不可逆性的起源问题，我们将熵和不可逆性纳入了微观物理定律。结果是一种具有将力学和热力学结合起来的所有必要特征的理论，它统一了两种理论的所有成功结果，消除了统计力学的逻辑不一致和不可逆性的悖论，并为不可逆性、非线性（因此包括混沌行为）和最大熵生成非平衡动力学的微观起源提供了一个全新的视角。在这篇长篇介绍性论文中，我们讨论了量子热力学的背景和形式，包括其非线性运动方程以及它所涉及的非平衡不可逆动力学的主要一般结果。我们的目标是讨论和启发一种非线性量子动力学群的生成器形式，这种“设计”是为了实现量子力学 (QM) 和热力学的统一，即我们称之为量子热力学 (QT) 的非相对论理论。它的概念基础不同于 (冯·诺依曼) 量子统计力学 (QSM) 和 (杰恩斯) 量子信息理论 (QIT)，但对于热力学来说
脑动力学中的功能层次结构，其特征是雪貂皮层中的信号可逆性
大脑信号不可逆性已被证明是研究神经动力学的一种有前途的方法。然而，尚不完全了解与皮质层次结构的关系以及不同电生理特征的影响。在这项研究中，我们使用植入雪貂中的自定义微皮层图（μECOG）阵列记录了自发行为（包括清醒和睡眠期）的本地田间电位（LFP）。与人类相比，在整个睡眠效果周期中，雪貂在每个状态中的时间保持较小。我们部署了各种指标，以衡量不同行为状态的复杂性水平。尤其是，大脑不可逆性是由信号的箭头捕获的非平衡动态的标志，揭示了雪貂皮层的分层组织。我们发现在三种不同的大脑状态（主动清醒，安静的清醒和深度睡眠）的不可逆性和功能性层次结构的不同签名，与另一个相比，在深度睡眠阶段的不可逆性水平较低。不可逆性也使我们能够在此过程中解散不同皮质区域和频带的影响，显示顶叶皮层和theta带的占主导地位。此外，当通过隐藏的马尔可夫模型检查嵌入式动态时，深度睡眠阶段被发现具有较低的开关速率和较低的熵产生。这些结果表明组织中的功能层次结构可以通过热力学特征和信息理论指标来揭示。
Walters-B纳米材料OW中的熵产生优化和激活能量
布里电动发动机，冷却发动机汽车，热量控制，局部冰箱，压碎工艺，采矿和锅炉气体出口，温度控制和核过程。纳米材料从特殊的听觉特征中获得易于使用，该特征易于在超声波恶魔中使用。纳米材料的其他功能包括即时压缩射线的剪切转换，随着其浓度的增加而变得更加可操作。鉴于其对流应用的稳定性，纳米UID的流变学实施信息更为更大。 纳米UID的开创性工作是由Choi [1]完成的。 最近Waini等。 [2]研究了非线性多孔表面上的杂化纳米材料OW和热机构。 可以通过尝试[3 {11]咨询一些有关纳米uid的研究的研究。 在热力学中，任何系统的熵都是无法接近能量的数量。 它符合研究系统的不可逆性，主要用于热力学设计设置。 更高的熵损失会导致更大的能耗，并对系统的效率产生负面影响。 熵rep-鉴于其对流应用的稳定性，纳米UID的流变学实施信息更为更大。纳米UID的开创性工作是由Choi [1]完成的。最近Waini等。 [2]研究了非线性多孔表面上的杂化纳米材料OW和热机构。 可以通过尝试[3 {11]咨询一些有关纳米uid的研究的研究。 在热力学中，任何系统的熵都是无法接近能量的数量。 它符合研究系统的不可逆性，主要用于热力学设计设置。 更高的熵损失会导致更大的能耗，并对系统的效率产生负面影响。 熵rep-最近Waini等。[2]研究了非线性多孔表面上的杂化纳米材料OW和热机构。可以通过尝试[3 {11]咨询一些有关纳米uid的研究的研究。在热力学中，任何系统的熵都是无法接近能量的数量。它符合研究系统的不可逆性，主要用于热力学设计设置。更高的熵损失会导致更大的能耗，并对系统的效率产生负面影响。熵rep-
Tipmip传单绘制
TipMip是一个国际模型对比项目，旨在系统地促进我们对各种地球系统组件中的小费动态的理解，并评估相关的不确定性。通过连接和评估各种模型，TipMip将通过改善整体人为强迫和长期承诺（不可逆性）的评估来填补地球系统中的关键知识差距和气候建模。它将促进跨学科知识转移，并阐明当前在地球系统模型和分析中代表性不足的关键过程。这样做，它将为相关的政策和决策者提供有关地球系统中倾斜界限的信息。