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飞机地面动力学模型与仿真软件
摘要：飞机是一种主要在空中运行的交通工具；然而，它的旅程始于地面，也终于地面。由于飞机的结构复杂，因此需要使用模拟工具来了解和预测其在地面上的运动行为。模拟工具允许调整观察参数，以收集比实际测试更多的数据，并探索飞机及其各个部件与外部物体（如路面缺陷）的相互作用。本综述旨在收集有关如何模拟飞机与交通相关能量收集系统相互作用的信息。本文探讨了概念设计要满足的规格和框架。模拟飞机配置的不同配置导致选择了双质量弹簧阻尼器模型。对于部件，尤其是起落架（一种用于地面运动的可展开元件），还介绍了几种能够平移轮胎的现有模型，从而选择了点接触、Fiala 和统一半经验模型。已验证哪些软件可以解决所提出的模拟问题，例如 SDI-Engineering 的 GearSim 和 MathWorks 的 Matlab/Simulink/Simscape Multibody。
量子分子展开
摘要 分子对接是药物发现过程的重要步骤，旨在计算一个分子相对于另一个分子相互结合时的首选位置和形状。在这种分析过程中，根据分子的自由度对分子的 3D 表示进行操纵：沿可旋转键的刚性旋转平移和片段旋转。在我们的工作中，我们专注于分子对接过程的一个特定阶段，即分子展开 (MU)，它用于通过将分子展开为在目标腔内更易于操纵的展开形状来消除分子的初始偏差。MU 问题的目标是找到最大化分子面积的配置，或者等效地，最大化分子内部原子之间的内部距离。我们提出了一种量子退火方法来解决 MU，将其表述为高阶无约束二元优化，可以在最新的 D-wave 退火硬件（2000Q 和 advantage）上求解。将量子退火器获得的结果和性能与最先进的经典求解器进行了比较。
基于深度学习的惯性里程计使用注意力机制和 Res2Net 模块进行行人跟踪
摘要 — 由于低成本惯性传感器误差积累，行人航位推算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法在处理这一问题上可以取得令人印象深刻的效果。在本信中，我们提出了一种基于深度学习的速度估计方法的惯性里程计。利用基于 Res2Net 模块和两个卷积块注意模块的深度神经网络来恢复水平速度矢量和来自智能手机的原始惯性数据之间的潜在联系。我们的网络仅使用公共惯性里程计数据集 (RoNIN) 数据的 50% 进行训练。然后，在 RoNIN 测试数据集和另一个公共惯性里程计数据集 (OXIOD) 上进行验证。与传统的基于步长和航向系统的算法相比，我们的方法将绝对平移误差 (ATE) 降低了 76%-86%。此外，与最先进的深度学习方法（RoNIN）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。
具有对称性的量子态的一般纠缠熵
摘要：当从希尔伯特空间均匀随机地抽取量子纯态时，该状态通常是高度纠缠的。随机状态的这种特性被称为量子态的一般纠缠，长期以来一直从黑洞科学到量子信息科学等多个角度对其进行研究。在本文中，我们探讨了量子态的对称性如何改变一般纠缠的性质。更具体地说，我们研究从给定对称性的不变子空间均匀随机抽取的量子态的二分纠缠熵。我们首先将众所周知的浓度公式扩展到适用于任何子空间的公式，然后表明：1. 与轴对称相关的子空间中的量子态仍然高度纠缠，尽管它比没有对称性的量子态的纠缠程度要低；2. 与置换对称相关的量子态的纠缠程度明显较低；3. 具有平移对称性的量子态与一般量子态一样纠缠。我们还用数字方式研究了一般纠缠分布的相变行为，这表明即使随机状态具有对称性，相变似乎仍然存在。
使用鲸鱼优化算法实现电池储能系统的最佳布局
近年来，电池储能系统 (BESS) 已成为配电网中的一种流行选择，因为 BESS 提供了许多好处，包括时间平移、电压和电网支持、旋转备用、调峰和功率因数校正 [1]，[2]。同时，对于可再生能源 (RE) 源集成配电系统，BESS 通过提供网络支持（例如平滑可再生能源发电的输出、在发电损失期间提供穿越能力以及在高负载需求期间通过存储电力在负载需求低时供电）来增强可再生能源发电的性能，使其更加稳定和可靠 [3]-[5]。尽管如此，BESS 的安装需要最佳规划，因为在电力系统的每个总线上放置 BESS 可能会给公用事业带来高昂的投资成本 [6]。在 [7] 中，基于总线电压计算了灵敏度矩阵，以获得考虑各种簇数的 BESS 的最佳位置。结果表明，无论簇数多少，BESS 始终位于关键总线上。同时，Benders 分解方法是
一维 QED 的量子细胞自动机
在本文中，我们提出了一种一维量子电动力学 (QED) 的离散时空公式，以量子细胞自动机 (QCA) 的形式表示，其本质上是局部量子门的平移不变电路。从实用角度来看，QCA 定义了一种用于相互作用 QFT 动力学的量子模拟算法（不过，先不考虑状态准备和测量问题）。但是，从理论角度来看，它也构成了一个原理证明，表明相互作用 QFT 的原生离散公式是可能且优雅的。在此图中，QFT 被定义为 QCA 的“收敛”序列，由时空格子间距参数化——与连续极限和重正化的概念相呼应。我们讨论了为什么我们希望以这种方式规避 QFT 标准公式的一些技术问题。这种构造直观，几乎不需要任何先决条件。它基于量子信息概念，建立了一个简单、可解释的量子场论模型。鉴于量子场论可能相当复杂，我们认为这也构成了重要的教学资产。
对称态的量子边际问题
摘要 在本文中，我们提出了一种解决对称 d 级系统量子边际问题的方法。该方法建立在一个高效的半定程序之上，该程序使用 m 体约化密度与对称空间上支持的全局 n 体密度矩阵的兼容性条件。我们通过几个示例性案例研究说明了该方法在中心量子信息问题中的适用性。即 (i) 一种快速变分假设，用于优化对称状态下的局部哈密顿量，(ii) 一种优化对称状态下的对称少体贝尔算子的方法，以及 (iii) 一组充分条件来确定哪些对称状态不能从少体可观测量中进行自我测试。作为我们研究结果的副产品，我们还提供了 n 量子比特 Dicke 态的任意叠加与键维数为 n 的平移不变对角矩阵积态之间的通用分析对应关系。
量子处理器上的长寿命拓扑时间晶体序
物质的拓扑有序相逃避了朗道的对称破缺理论，其特点是各种有趣的特性，如长程纠缠和对局部扰动的内在稳健性。将它们扩展到周期性驱动系统会产生在热平衡中被禁止的奇异新现象。在这里，我们报告了对这种现象的迹象的观察——预热拓扑有序时间晶体——其中可编程超导量子位排列在方格上。通过用表面码哈密顿量周期性地驱动超导量子位，我们观察到离散时间平移对称破缺动力学，这种动力学仅表现在非局部逻辑算子的亚谐波时间响应中。我们进一步通过测量非零拓扑纠缠熵并研究其后续动力学，将观察到的动力学与底层拓扑序联系起来。我们的研究结果证明了使用嘈杂的中尺度量子处理器探索物质的奇异拓扑有序非平衡相的潜力。
SSC20-VII-02
随着立方体卫星技术在轨测试和实施的日益增多，对高效、低质量推进系统的需求也不断增长。离子推进系统已成为填补立方体卫星推进空白的潜在技术。BeaverCube 是麻省理工学院学生建造的 3U 立方体卫星，将在低地球轨道上进行离子推进系统演示。BeaverCube 计划于 2020 年 10 月之前发射，旨在展示 Accion Systems Inc. 的平铺离子液体电喷雾推进系统。该系统利用离子液体作为推进剂，使 BeaverCube 能够进行高效、低推力机动。成功的系统演示将能够使用 BeaverCube 上的 NovAtel OEM-719 全球定位系统接收器检测平移机动。可探测性要求机动的高度变化至少为 9 米，这比预期的 GPS 高度误差高出 3 个标准差。这项工作的目标是确定平移机动的持续时间，从而产生最高的探测概率，同时产生最小的推力计算误差。根据 Systems Tool Kit 中执行的模拟，确定 3.5 小时的机动是最佳的，导致高度变化为 280.6 米。
拉吉夫·甘地 Proudyogiki Vishwavidyalaya, 博帕尔
1. MATLAB 工具介绍。2. 实现连续时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。3. 实现离散时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。4. 实现连续时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。5. 实现离散时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。6. 利用代数运算探索信号中偶对称和奇对称的传递。7. 探索信号参数变换（幅度缩放、时间缩放和平移）的效果。8. 探索给定系统的时间方差和时间不变性。9. 探索系统的因果关系和非因果关系。10. 演示两个连续时间信号的卷积。11. 演示两个连续时间信号的相关性。 12. 演示两个离散时间信号的卷积。13. 演示两个离散时间信号的相关性。14. 确定给定信号的傅里叶变换的幅度和相位响应。