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自然包含函数的间隔信号时间逻辑
摘要 - 我们提出了一个称为Interval信号时间逻辑（I-STL）的信号时间逻辑（STL）的间隔扩展。给定STL公式，我们考虑其每个谓词的间隔包含函数。然后，我们使用最小的最小包含函数和最大函数递归构建一个间隔鲁棒性，这是原始STL公式的鲁棒性的自然包含函数。所产生的间隔语义可容纳，例如，不确定的信号模型为间隔的信号和不确定的谓词，以适当的包含功能建模。在许多情况下，为STL开发的验证或合成算法适用于I-STL的理论和算法最小的变化，并且可以在可忽略不计的计算费用下使用间隔算术套件轻松扩展现有代码。为了证明I-STL，我们提供了一个从硬件实验获得的不符合信号跟踪的频率监视的示例，以及一个强大的在线控制合成典型的示例，从而强制执行具有不确定谓词的STL公式。
降低了具有形状函数的级级电化学模型，以快速，准确的预测
本文提出了基于物理的，还原的电化学模型，这些模型比电化学伪2D（P2D）模型快得多，同时即使在高C速率的挑战性条件下，也提供了较高的精度，并且在电池中锂离子浓度的较高极化和强度的极化。尤其是通过使用形状函数来开发创新的方程式弱形式，从而将完全耦合的电化学方程和传输方程降低到普通微分方程，并为多项式系数的演变提供自洽的解决方案。结果表明，称为修订后的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D）的模型提供了对电池操作的高度可靠预测，包括动态驾驶轮廓。他们可以计算电池参数，例如终端电压，过电位，界面电流密度，锂离子浓度分布和电解质电位分布，相对误差小于2％。适用于适度高的C速率（低于2.5 C），RSPM的速度比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高C速率（高于2.5 C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显着提高电池管理系统的功能和性能，并加速电池设计优化。关键字：锂离子电池；减少阶模型；修订后的单粒子模型（RSPM）；快速计算P2D模型（FCP2D）;准确性;效率
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
通过定量评估对早期术后语言函数的预测，并通过视觉和听觉命名任务在清醒的颅脑切开术期间
尚未确定用于监测术中语言症状的语言任务。这项研究旨在检查在清醒颅骨术期间对语言功能的定量评估是否可以预测患者的早期术后语言功能。包括语言为主导半球的三十七名患有脑肿瘤的患者。他们在术前和肿瘤切除术结束时进行了视觉和听觉命名，以进行内部评估。使用西方失语症电池，术前，术后（1周内）和术后晚期（1个月后）对其整体语言功能进行了评估。视觉和听觉命名评分的术前和术中变化与术前和术后早期评估之间的大多数西方失语症电池评分的变化显着相关，这对于听觉命名更为显着。多个线性回归分析表明，听觉命名评分的变化预测了西方失语症电池失语症的早期术后变化的术前变化。接收器的操作特征分析表明，在术后早期早期预测失语症的发展或加剧方面，听觉的曲线或判别能力的面积较高。考虑到针对低级和高级神经胶质瘤的分析，攻击性命名（攻击范围更广泛的语言功能）可能比视觉命名更具信息性，因为在术后早期的失败患者中，在清醒颅骨术中的语言命名评估是对高级囊肿的早期发育。
魔角石墨烯中多体波函数的量子纹理
方法样品制备使用“撕扯和堆叠”方法制造器件。用聚乙烯醇（PVA）拾取石墨烯和hBN。然后，将异质结构翻转到由甲基丙烯酸甲酯共聚物（Elvacite 2550/透明胶带/Sylgard 184）组成的中间结构上，并转移到具有 Ti/Au 电极的预先图案化的 SiO 2/Si 芯片上。将残留聚合物溶解在N-甲基-2-吡咯烷酮、二氯甲烷、水、丙酮和异丙醇中。我们进一步使用AFM尖端清洁和高温形成气体退火程序清洁样品表面。最后，将器件在170°C的超高真空中退火12小时，并在400°C下退火2小时，然后将其转移到STM中。 STM 测量 STM/STS 测量是在自制的稀释制冷机 STM 上进行的，其钨尖端在 Cu(111) 表面上制备。MATBG 的载流子密度由施加到简并掺杂 Si 的栅极电压 V g 和通过 Au/Ti 电极施加到 MATBG 的样品电压 V s 控制。dI/dV 是通过锁定检测由添加到 V s 的交流调制 V rms 引起的交流隧道电流来测量的。测量是在样品偏置电压 V s 接近零的情况下进行的，以避免由于 K 点或 M 点声子 43 引起的非弹性隧穿。序参数分解有关此过程的完整详细信息和说明，我们请读者参阅 SI。简而言之，大型低偏置 STM 图像被分割成较小的 0.25 - 1 nm 2 子区域。每个子区域都相对于每个子区域的中心进行傅里叶变换。我们对 FFT 峰值应用位置相关的相位因子，以强制跨子区域保持一致的原点。在 IVC 波矢处获得的每个局部 FFT 的三个独立复值分解为三个复 IVC 序参数（“IVC 键”、“IVC 位点 A”和“IVC 位点 B”），它们对应于 C 3 点群的三个不可约表示 {(1, 1, 1)、(1, ω, ω 2) 和 (1, ω 2 , ω)，其中 ω ≡ e 2πi/3 }。根据构造，如果 LDOS 是莫尔周期的，则这些序参数也是莫尔周期的。参考文献：1. Cao, Y. 等人。魔角石墨烯半填充时相关绝缘体的行为
来自经典单向函数的量子陷门函数
我们引入了量子陷门函数的概念。这是一个可高效计算的幺正函数，以“公共”量子态和经典字符串 x 作为输入，并输出一个量子态。该映射具有这样的特点：(i) 难以反转，即给定输出状态（和公共状态的许多副本）很难恢复 x，并且 (ii) 存在一个允许高效反转的经典陷门。我们证明了量子陷门函数可以由任何量子安全的单向函数构造而成。该结果的直接结果是，假设存在量子安全的单向函数，则存在：(i) 具有量子公钥的公钥加密方案，以及 (ii) 两消息密钥交换协议，假设存在适当的量子认证通道概念。
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
量子非线性函数的通用量子混淆
关于量子加密的研究在最近几十年中迅速发展，并结合了量子力学和加密理论。在现有的量子加密原始图中，量子混淆是不可忽视的新兴力量。量子混淆是指通过量子力学使电路混淆以提高安全性。它用于隐藏功能并防止量子电路的反向工程。然而，由于量子混淆的构建研究相对不成熟，这是由于其在实施和应用方面的困难。另外，尚未提出量子非线性函数的混淆，尽管量子非线性函数涵盖了可以混淆的广泛量子函数。在本文中，我们启动了量子混淆的通用定义，该定义利用量子传送来构造量子非线性函数的混淆器和解释器。此外，我们证明了将混淆性应用于量子不对称的加密方案的有效性，并严格地证明，量子混淆所实现的加密满足了IND（难以区分） - 苏格拉。这项工作为量子非线性函数提供了量子混淆的积极可能性，并将补充量子混淆和量子不对称加密的理论。
量子多体系统配分函数的经典算法、相关衰减和复零点
我们提出了一个准多项式时间经典算法，用于估计在热相变点以上温度下量子多体系统的配分函数。众所周知，在最坏情况下，同样的问题在该点以下是 NP 难的。结合我们的工作，这表明量子系统相位的转变也伴随着近似难度的转变。我们还表明，在相变点以上的 n 个粒子系统中，距离至少为 Ω（log n）的两个可观测量之间的相关性呈指数衰减。当哈密顿量具有交换项或在一维链上时，我们可以将 log n 的因子改进为常数。我们结果的关键是用配分函数的复零点来表征相变和系统的临界行为。我们的工作扩展了 Dobrushin 和 Shlosman 的开创性工作，该工作涉及经典自旋模型中相关性衰减与自由能解析性之间的等价性。在算法方面，我们的结果扩展了 Barvinok 提出的一种用于解决量子多体系统经典计数问题的新方法的范围。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。