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由二维量子 Tsallis 熵引起的致病生物的离散动力学模型
摘要：不对称器官系统的许多方面都受致病生物体通路的对称模型 (R&L) 控制，但体节和肢芽等敏感物质需要避免其影响。由于对称和不对称结构由相似或附近的物质发展而来，并利用许多相同的信号通路，因此实现对称变得更加困难。在此，我们旨在从二维量子演算（q 演算、q 类似物或 q 疾病）的角度概括一些重要的测量，包括分形的维数和 Tsallis 熵（二维量子 Tsallis 熵 (2D-QTE)）。该过程基于从量子演算的角度对 Tsallis 熵的最大值进行概括。然后，通过考虑最大的 2D-QTE，我们设计了一个离散系统。作为应用，我们利用 2D-QTE 描绘了一个受到致病生物 (DCO) 感染的离散动态系统。我们研究系统的正解和最大解。研究了平衡和稳定性。我们还将基于 2D-QTE 开发一种新颖的基本生殖率设计。
基于忆阻器的可靠安全混沌通信，可抵御窃听者和不受信任的代工厂
混沌是一种确定性现象，在特定条件下，状态向量的轨迹变得周期性且对初始条件极为敏感，发生在非线性动态系统中。虽然传统的基于电阻的混沌通信主要关注网络上信息的安全传输，但由于外包制造，收发器本身可能会受到损害。随着资源受限的植入式和可穿戴设备中无线传感器的增长，如果传输的信息可靠且发射机设备安全，混沌通信可能是一个不错的选择。我们相信，作为第四个基本两端电路元件的忆阻器可以缩小可靠通信和安全制造之间的差距，因为它的电阻可以由设计人员而不是代工厂编程和保存。因此，在本文中，我们提出了一种基于忆阻器的蔡氏混沌收发器，它在存在窃听者的情况下都是可靠的，并且在不受信任的代工厂面前是安全的。具体来说，我们考虑相同忆阻器值下的发射器和接收器对，以显示
人类连接组的定向连通性的全脑估计
了解人脑是我们这个时代的主要科学挑战。来自非侵入性神经技术数据的分析方法的进步为研究人脑提供了前所未有的机会（Friston，2009； Poldrack和Farah，2015）。尤其是，针对功能磁共振成像（fMRI）数据量身定制的系统模型使研究人类大脑作为互连神经元种群的动态系统（Park and Friston，2013）。这助长了全脑连接学的出现，这是一门年轻的学科，这对于理解大脑的组织原理并在网络神经科学中起着核心作用至关重要（Bassett and Sporns，2017年）。自“ Connectome”一词最初是引入的（Hagmann，2005; Sporns等，2005），因此该领域的发展迅速，现在是Neuroscience中最充满活力的学科之一（Craddock等，2013）。连接组学的目标之一是涵盖整个神经系统的神经元连接的综合图。开创性成就包括秀丽隐杆线虫（White等，1986）或
经批准的机械工程技术选修课
MEMS 1010 MSE 中的实验方法 MEMS 1011 结构与性能实验室 MEMS 1012 计算材料科学 MEMS 1016* 非线性动态系统 MEMS 1020* 机械振动 MEMS 1030 材料选择 MEMS 1032 汽车制造 MEMS 1033 断裂力学 MEMS 1035 复合材料 MEMS 1045* 自动控制 MEMS 1046* 人机机器人与控制 MEMS 1047 有限元分析 MEMS 1048 纳米级分析与表征 MEMS 1049* 机电一体化 MEMS 1051 应用热力学 MEMS 1053 晶体结构与衍射 MEMS 1055 传输现象的计算机辅助分析 MEMS 1057 微/纳米制造 MEMS 1058 材料的电磁特性 MEMS 1059 相平衡材料学 MEMS 1060 数值方法 MEMS 1063 相变与微观结构演化 MEMS 1065 热系统设计 MEMS 1070 材料机械行为 MEMS 1071 应用流体力学 MEMS 1074 纳米材料与生物分子组装
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
结构化分解
我们引入结构化分解。这些是类别理论数据结构，它们同样从图理论中概括了概念（包括树宽度，分层树宽度，共树宽度和图形分解宽度），地理群体理论（特定的低音低音理论）和动态系统（例如，混合动力学系统）。此外，结构化的分解使我们能够将这些上述组合不变性概括为新的环境中的结构和算法组成的研究，它们在结构和算法的组成性研究中起着Central的作用。例如，在任何类别中，它们都描述了算法上有用的结构组成：作为我们理论的应用，我们证明了用于组成问题的算法元理论。从具体的术语中，当在图表的猫效中实例化时，该元理论会产生NP- hard问题的组成算法，例如：m aximim b ibartite s ubgraph，m aximim p lanar s ub -
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
动态系统的在线多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用的解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法实时逼近最优解值函数和相关控制策略。在仿真中说明了所提出的自适应跟踪机制，以在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机。
国际理论与计算物理学杂志
量子通信革命区块链技术从根本上改变了数字交易格局，并迎来了数据管理和安全的新时代。Chris McGinty的创新发展McGinty方程（MEQ）的整合代表了该领域的关键进步。MEQ将高级加密原理与区块链技术融合，最终在MEQ-Blockchain模型中，这是一种范式转移，提供了无与伦比的安全性和效率。本文深入研究了MEQ在区块链网络中的复杂应用，提供了全面的数学观点，并提出了视觉帮助，以阐明MEQ集成在区块链安全协议中的比较优势。基于分形原理，MEQ在识别和利用动态系统中的模式方面表现出色。其在区块链技术中的应用大大放大了数据安全性和完整性，增强了区块链网络的可靠性和威胁性。传统的加密技术是区块链安全的基岩。MEQ通过复杂的加密方法和对新兴威胁的持续适应来增强它们。
最大坐标中的线性季度最佳控制
摘要 - 线性季度调节器（LQR）是线性和线性化系统的效率控制方法。典型，LQR在最小坐标（也称为广义或“关节”坐标）中实现。然而，其他坐标是可能的，最近的研究表明，在使用高维非微小状态参数化对动态系统时，可能存在数值和控制理论的优势。这样的参数化是最大坐标，其中多体系统中的每个链接都通过其整个六个自由度进行参数化，并且链接之间的关节用代数约束对其进行建模。这样的约束也可以代表封闭的运动循环或与环境接触。本文研究了最小和最大坐标LQR控制定律之间的差异。将LQR应用于简单的摆和模拟的案例研究，比较了最小和最大坐标LQR控制器的吸引力和跟踪性能的盆地，这表明与在非线性系统中应用最小值的LQR相比，最大值的LQR可实现更大的鲁棒性，并提高了更高的稳健性，并提高了跟踪性能。