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量子储层计算中的动态相变
封闭的量子系统表现出不同的动力学状态，例如多体定位或热化，这些动力学确定了信息的传播和处理的机制。在这里，我们解决了这些动态阶段在量子储存计算中的影响，量子储存计算是一种非常规计算范式，该范式最近扩展到了量子状态，该量子范围扩展到利用动态系统来求解非线性和时间任务。我们确定热相自然适应了量子储层计算的要求，并报告了在热化过渡时的性能提高。揭示旋转网络最佳信息处理能力背后的基本物理机制对于将来的实验实现至关重要，并为动态阶段提供了新的观点。
与量子退火器的时间动力学平行
近年来，涉及量子计算机的实验和混合模拟空前增加。特别是量子退火器。存在大量有望在不久的将来超越传统计算机的算法。在这里，我们提出了一种并行时间方法来模拟设计为在当今量子退火器上执行的动态系统。本质上，用于解决动态系统的纯经典方法是串行的。因此，它们的并行化受到很大限制。然而，在所提出的方法中，时间演化被重新表述为经典 Ising 模型的基态搜索。量子计算机本质上可以并行解决这样的问题。主要思想是通过实验模拟由两级量子系统（即量子比特）产生的 Rabi 振荡来举例说明的。
合成的方法是理解元级别对可预测性产生合作行为的认知
我们建议“可预测性”是一种元级认知功能，可以说明合作行为，并从基于神经动物实验的动态系统角度描述这一点。为了实现个人之间的合作行为，个人应试图通过制作内部模型来预测其伴侣的行为。但是，伴侣的行为通常是不可预测的，因为个人拥有自由意志来产生自己的独立行动。因此，获取试图完全预测他人行为的内部模型似乎很棘手。在当前的研究中，我们建议，在学习与伴侣互动的内部模型时，合作社应保持可预测性监测机制，通过这些模型，通过这些机制，通过这些机制，人们将注意力更加面向时空的感觉输入空间的可预测段。
呼吁内容2025年AAS/AIAA太空飞行机制会议，皇家Sonesta Kaua'i Resort，Kaua'i，夏威夷摘要摘要截止日期：2024年9月22日
小行星和跨阶层任务和轨迹设计CiSlunarAstrynemics大气重新进入指导和控制态度动态，决心和控制态度传感器和有效载荷 - 传感器校准•动态系统的动态系统应用于空间空间地球轨道和行星的空间范围地球轨道和行星的智慧人工机器人的智能 轨道动态，扰动和稳定性轨道确定和估计轨道碎屑和空间环境Rendezvous，相对运动，接近性操作以及对接停靠空间组装，制造，制造和服务卫星和空间Stelliteand spacecececececrationsSpaceCraft worditationSpacecraft Guidancation （SSA）连接分析和碰撞回避轨迹 /任务 /操纵设计和优化低推力轨迹多体动力学和轨迹设计< / div>
2024年7月19日由电子提交部门的Dockets组成...
放射性疗法是新兴的复杂药物类别。与大多数其他药品不同，它们不是静态的或固定的。它们是动态系统，涉及几个从制造到管理变化的相互作用组件。这些系统必须最大程度地辐射到目标，同时确保放射性保持定位，以避免不利的非目标放射性毒性。一种放射性治疗通常由配体和放射性核素组成。配体旨在与肿瘤细胞表面的特定受体结合，并选择性地向肿瘤部位提供细胞毒性水平。配体本身可以是由多个结构亚组成部分组成的复杂实体，通常包括：（i）靶向部分，（ii）放射性核素螯合剂部分和（iii）连接螯合剂与靶向部分的连接器。
“ Maiss Mausam”地球科学部
此外，随着气候变化的发展，气氛变得越来越混乱。这会导致现象，例如孤立的大雨事件和局部干旱，从而构成了洪水和干旱的同时挑战。在印度地区，云端爆炸，强烈的雷暴，闪电和野蛮人最不了解。了解这些复杂模式需要深入了解云，云外部，表面和上层大气层，海洋和极地区域内的物理过程。这需要（a）在地面以及整个地球系统（大气，海洋和极地区域）上进行高频观察，并具有改进的空间和垂直分辨率，以有效地监视和记录地球动态系统，以及（b）改善NWP模型从12 km到6 km到6 km的水平分辨率，从而生成了panchayat级别的panchayat级别。
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
2012 年奥地利科学分支分类
101 数学 1010 数学 101001 代数 101002 分析 101003 应用几何 101031 近似理论 101004 生物数学 101005 计算机代数 101006 微分几何 101027 动态系统 101007 金融数学 101032 泛函分析 101008 复分析 101009 几何 101010 数学史 101011 图论 101012 组合学 101013 数理逻辑 101028数学建模 101029 数理统计 101014 数值数学 101015 运筹学 101016 最优化 101017 博弈论 101018 统计学 101019 随机数学 101020 技术数学 101021 理论控制论 101022 拓扑学 101023 精算数学 101024 概率论 101025 数论 101026 时间序列分析 101030 可靠性理论
野生系统理论：克服计算问题......
多年来，计算主义认知科学家在心智描述中运用表征和有效因的概念，而以动态系统为导向的生态心理学家则摒弃表征主义和有效因，转而主张多尺度、偶然相互作用和具身化。本文介绍了一种最近发展起来的具身化理论——野生系统理论 (WST)，该理论就是为克服这种矛盾而开发的。WST 将生物体概念化为它们出现并维持自身的系统发育、文化、社会和发展背景的多尺度自我维持的具身化。这种自我维持的背景具身化自然且必然与它们所体现的多尺度背景有关。因此，意义（即内容）是它们的构成要素。这种内容方法克服了计算主义对表征的需求，同时满足了生态对多尺度偶然相互作用的偏好。
Guillaume Lajoie 博士
传记 Guillaume Lajoie 是蒙特利尔大学数学与统计学系 (DMS) 的副教授，也是 Mila - 魁北克人工智能研究所的高级学术成员。他担任 CIFAR 主席（CCAI 加拿大）以及加拿大神经计算和接口研究主席（CRC）。他的研究处于人工智能和神经科学的交叉领域，他开发了工具来更好地理解生物和人工系统中常见的智能机制。他的研究小组的贡献范围从大型人工系统的多尺度学习范式的进步到神经技术的应用。 Lajoie 博士积极参与负责任的人工智能开发工作，寻求在研究和其他领域使用人工智能的指导方针和最佳实践。研究主题：表征学习、深度学习、认知、健康人工智能、科学人工智能。计算神经科学、优化、推理、循环神经网络。动态系统