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电动汽车对住宅电源分配的影响考虑能源管理策略和随机蒙特卡洛算法
摘要：微电网（µ g）的面积是一个非常快速增长且有前途的系统，用于克服功率屏障。本文研究了基于随机元启发式方法的电动汽车网格整合（EVGI）的微电网系统的影响。放缓全球气候变化的最大挑战之一是向可持续发展的过渡。与电动汽车集成的可再生能源（RES）被认为是解决可持续发展目标7（SDG7）和气候行动目标13（CAG13）所需的权力和环境问题的解决方案。可以通过使用车辆到网格（V2G）技术将电动汽车与实用程序网格和其他RES进行耦合来实现上述目标，以形成混合系统。超载是一个挑战，这是由于负载数量未知（EV的数量未知）。因此，这项研究有助于通过提出要解决的随机蒙特卡洛法（SMCM）来确定不确定性（到达和出发EVS）的系统影响。这项研究的主要目的是使用元启发式算法进行尺寸调整系统配置，并分析不确定的电动汽车数量对Rigoli-Libya中住宅电源分布的影响，以获得一种具有成本效益，可靠性，可靠和可再生系统的影响。改进的鹿角优化（IALO）算法是一种优化技术，用于确定考虑多个来源的混合系统的最佳配置数量，而基于规则的能源管理策略（RB-EMS）控制算法用于控制电力系统中电力的电源。已经考虑了对效应参数的灵敏度分析，以评估未来的预期影响。讨论了从大小，控制和灵敏度分析中获得的结果。
基于蒙特卡洛树搜索的变分量子电路混合优化
变分量子算法是近期和未来容错量子设备模拟的前沿。虽然大多数变分量子算法只涉及连续优化变量，但有时可以通过添加某些离散优化变量来显著增强变分假设的表示能力，广义量子近似优化算法 (QAOA) 就是一个例子。然而，广义 QAOA 中的混合离散-连续优化问题对优化提出了挑战。我们提出了一种称为 MCTS-QAOA 的新算法，它将蒙特卡洛树搜索方法与改进的自然策略梯度求解器相结合，分别优化量子电路中的离散变量和连续变量。我们发现 MCTS-QAOA 具有出色的抗噪特性，并且在广义 QAOA 的具有挑战性的实例中优于先前的算法。
蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。
蒙特卡洛传输分析以评估GAN光电导体的强度依赖性响应，包括库仑相互作用，带状结构和
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随机系列膨胀量子蒙特卡洛（Rydberg Arrays）
Almheiri，Dong和Harlow的开创性论文[1]证明，量子误差纠正（QEC）自然出现在ADS / CFT对应关系中。这个想法很简单：可以使用边界的不同部分重建相同的散装区域。因此，如果边界的某些部分丢失或受到量子噪声的影响，则可以完美保存散装中的信息，并且可以使用边界的不同部分恢复。这导致了各种有趣的结果，例如纠缠楔重建[2]和Ryu – Takayanagi公式的推导[3]。使用批量中的完美和随机张量网络构建了几种玩具模型[4]，[4]，[4]，[5]。在这些示例中，边界具有一个空间维度，并且大量是二维的庞贝雷磁盘。这些模型的一个缺点是它们没有哈密顿人，因此它们不是动态的。这些结构类似于量子多体系统的近似波函数构建
将路径积分蒙特卡洛快速混合，用于一维菌
路径积分量子蒙特卡洛（PIMC）是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火，但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据，即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中，我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间，包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链，以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来，我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数，这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法，用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合，随着系统大小而生长，因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
nanopore的蒙特卡洛模拟-NSF -PAR
图2。（a）使用GCMC模拟在87.3 K.交叉点（绿色圆圈）和通道（黄色圆圈）孔（黑色圆圈（黑色圆圈））中使用的GCMC模拟获得的PCN-224的AR吸附等温线。封闭和开放圆圈分别对应于吸附和解吸等温线。（b）从吸附发作到完整填充的不同压力，在通道（绿色）和相交（黄色）孔之间的吸附分子分布的特征快照。每个隔室中的平均分子数在每个快照下面指示。（a）中的垂直虚线表示（b）中快照的压力。框架原子颜色代码：o，红色； H，隐藏； C，灰色； n，蓝色； ZR，紫罗兰。
技术经济过程建模和蒙特卡洛模拟数据的不确定性定量数据
本数据文章与研究文章有关，“ M.J. McNulty，K。Kelada，D。Paul，S。Nandi和K.A.麦当劳，将不确定性定量引入了制造田种植的植物性产品的技术经济模型，食品生物蛋白酶。过程。128（2021）153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成，分析和优化有关。 使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟，该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。 本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。128（2021）153–165。”呈现的原始数据和既定数据与非确定性下高价值重组蛋白的超大规模尺度生长植物生产的生成，分析和优化有关。使用Crystal Ball插件中的SuperPro De-signer中使用确定性的技术经济过程模型模拟，该数据是使用SuperPro De-signer中的确定性技术 - 经济过程模型模拟的。本文的目的是使技术经济和提出的不确定性数据可用于其他研究目的。