准确的轨道测定对于Cislunar空间监测至关重要。在低地球轨道(LEO)中用于OD的传统技术可能无法在Cislunar空间中有效地工作,因此需要新的方法来估计这种环境中机动目标的状态。本文提出了一种利用物理知情神经网络(PINN)的新方法,这是一种独特的神经网络类型,旨在解决由参数微分方程控制的前进和反问题。OD问题被视为一个动态问题,其目的是从观察数据开始解决管理微分方程。该系统能够使用仅被动角度观察来估计目标状态,而无需任何初始猜测或集成。如果考虑操纵目标,包括运动方程中未知的动态组件,则可以在观察范围内的任何时候估算目标状态和操纵者本身。该方法均可在Space4 Center提供的CISLUNAR对象和合成生成的数据的两个实际角度观察结果上进行测试。本文得出的结论是,所提出的方法有可能提高Cislunar空间中的OD准确性,并且可能是传统方法的有希望的替代方法。
近年来,在线性普通微分方程以及线性偏微分方程的量子算法开发中取得了重大进展。在非线性微分方程的量子算法发展中没有类似的进展。在当前工作中,重点放在流体力学中的管理方程式中产生的非线性偏微分方程。首先,讨论了与量子计算背景下与非线性方程相关的关键挑战。然后,作为这项工作的主要贡献,提出了代表Navier中的非线性对流项 - Stokes方程中的量子电路。量子算法在计算基础上引入了使用编码,并基于量子傅立叶变换采用算术。此外,使用浮动点类型数据表示,而不是量子算法中通常使用的定点表示。复杂性分析表明,即使在当前和近期量子计算机上可用的Qubit数量有限(<100)中,非线性产品项也可以很好地计算。对于代表性的示例问题,证明了在浮点量子算术中包括亚正常数的重要性。讨论了将引入算法嵌入到大规模算法中所需的进一步开发步骤。
MH1802 科学微积分 本课程旨在让学生掌握 数学知识和分析技能,使他们能够应用微积分技术(以及他们现有的数学技能)来解决适用的科学问题; 数学阅读技能,使他们能够阅读和理解基础和流行科学和工程文献中的相关数学内容;以及 数学交流技能,使他们能够有效和严格地向数学家、科学家和工程师介绍他们的数学思想。内容基础 (BAS) 数字类型;函数和图形;常用函数及其图形;重要的代数、三角、对数和指数恒等式;基本复数。微积分 (DIF) 极限;微分;微分技术;微分的应用;基本偏导数。积分 (INT) 积分;积分技术;对数、指数和反三角函数的微积分;积分的应用;微分方程 (DE) 基础;一阶常微分方程;二阶常微分方程;级数、序列和微分方程。MH1812 离散数学 学习目标 本课程介绍数学和计算机科学中常用的离散数学基本概念。内容 - 计数、排列和组合、二项式定理 - 递归关系 - 图、路径和电路、同构 - 树、生成树 - 图算法(例如最短路径、最大流)及其计算复杂度、大 O 符号 MH2100 微积分 III 学习目标 这是微积分系列中的最后一门课程。本课程介绍多变量微积分。内容 参数方程、极坐标。向量值函数、向量值函数微积分、立体解析几何。多变量函数、极限、连续性、偏导数、可微分性和全微分、链式法则、隐函数定理。方向导数、梯度、拉格朗日乘数。二重积分、表面面积、三重积分。线积分、格林定理、曲面积分、高斯散度定理、斯托克斯定理。
电气,功率和能源工程(MTQP10)单元1:工程数学线性代数:矩阵代数,线性方程系统,特征值,特征向量。Calculus: Mean value theorems, Theorems of integral calculus, Evaluation of definite and improper integrals, Partial Derivatives, Maxima and minima, Multiple integrals, Fourier series, Vector identities, Directional derivatives, Line integral, Surface integral, Volume integral, Stokes's theorem, Gauss's theorem, Divergence theorem, Green's theorem.微分方程:一阶方程(线性和非线性),具有恒定系数的高阶线性微分方程,参数变化的方法,Cauchy方程,Euler方程,初始值和边界值问题,部分微分方程,部分微分方程,变量分离方法。复杂变量:分析函数,Cauchy的积分定理,Cauchy的积分公式,Taylor系列,Laurent系列,残基定理,解决方案积分。概率和统计:对定理,有条件的概率,平均值,中位数,模式,标准偏差,随机变量,离散和连续分布,Poisson分布,正态分布,二项式分布,相关分析,回归分析分析,回归分析分析:矩阵逆上的矩阵倒立,求解非元素平等的方法,差异和差异化方法,差异和差异化方法,差异和差异性方法差异化方法,差异差异和差异化方法差异化方法和差异方法。相关分析。桥梁:惠特斯通,开尔文,梅戈赫姆,麦克斯韦,安德森,Schering和Wien,用于测量R,L,C和频率,Q-meter。4-20 MA两线发射器。单元2:仪器,控制和自动化测量和仪器:SI单元,标准(R,L,C,电压,电流和频率),测量表达的系统和随机误差,不确定性的表达 - 准确性和精度,误差,线性和加权回归的传播。单相电路中电压,电流和功率的测量; AC和DC电流探针;真正的RMS仪表,电压和电流尺度,仪器变压器,计时器/计数器,时间,相位和频率测量,数字电压计,数字万用表;示波器,屏蔽和接地。电阻,电容,电感,压电,霍尔效应传感器和相关的信号调节电路; transducers for industrial instrumentation: displacement (linear and angular), velocity, acceleration, force, torque, vibration, shock, pressure (including low pressure), flow (variable head, variable area, electromagnetic, ultrasonic, turbine and open channel flow meters) temperature (thermocouple, bolometer, RTD (3/4 wire), thermistor, pyrometer and semiconductor);液位,pH,电导率和粘度测量。
(民用和机械)课程成果:成功完成本课程后,学生应能够:应用数值方法来求解代数和超越方程,并使用插值公式得出插值多项式。在数值上求解微分方程和积分方程。将现实生活中的问题识别为数学模型。在土木工程应用领域应用概率理论和假设检验。前提条件:基本代数方程,概率,随机变量(离散和连续)和概率分布。单位I:代数和超验方程的解决方案简介 - 划分方法 - 词语方法,rendula-falsi方法和牛顿·拉夫森方法插值:有限差异,纽顿的前进和向后插值公式 - lagrange的公式。曲线拟合:通过最小二乘方法的直线,二级和指数曲线的拟合。单位-II:对普通微分方程的普通微分方程的初始价值问题的解决方案:泰勒的串联PICARD连续近似近似值 - 欧拉的方法和修改的Euler的方法 - kutta方法(第二和第四阶)的解决方案。单位-III:概率理论概率,概率公理,加法定律和概率,条件概率,BAYE定理,随机变量(离散和连续),概率密度函数,属性,数学期望。大型样本测试:单个比例的测试,比例差异,单个平均值和均值差的测试。单位IV:假设的估计和检验,大型样本测试估计参数,统计数据,抽样分布,点估计,无效假设的制定,替代假设,临界和接受区域,显着性水平,显着性水平,两种类型的误差和测试的功率。一个样本中参数和两个样本问题的置信区间单位V:小样本测试学生t分布(对单个均值,两个均值和配对t检验的测试),方差平等的测试(F检验),χ2-拟合良好的测试,χ2-属性独立性的测试。
新开设的课程: 课程名称:算子理论和算子代数 课程:博士(数学) 讲师:Harsh Trivedi 博士和 Ratan Giri 博士 学习目标:这是一门入门课程。它可应用于数学研究的几个领域,包括微分方程、量子统计力学、量子信息论和数学物理。它主要面向希望在算子理论、算子代数和相关领域进行研究的学生。 课程名称:李代数 课程:博士(数学) 讲师:Ashish Mishra 博士 学习目标:本课程介绍李代数理论。我们的目标是研究有限维复半单李代数的结构及其表示理论。李代数是一个重要的研究领域,在数学的各个领域有着广泛的应用,例如微分几何、组合学、数论、微分方程,以及物理学的许多领域,如量子力学和粒子物理学。为了给学生提供学习李代数高级主题的背景知识,本课程将从模块理论的介绍开始,特别介绍模块的张量积和张量代数的主题。本课程主要面向希望在李代数和相关领域进行研究的学生。
1。BT391生物能源和生物燃料3 2。CH390纳米技术和应用3 3.CE390智能城市的基础设施3 4。CS390数据库管理系统3 5。EE390电动汽车简介3 6。EC390统计学习的基本面3 7。ME390替代能源3 8。MM390材料处理技术的基础3 9.MA390微分方程的数值解3 10。PH391高级材料3 11。CY390化学分析中的仪器方法3 12.HS391工程师的商务英语3注意:
摘要。汉密尔顿 - 雅各比(Jacobi)部分微分方程(HJ PDE)与广泛的领域有着深入的联系,包括最佳控制,差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数,HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中,我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系,该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系,我们通过表明我们解决这些学习问题时,我们还可以解决多时间HJ PDE,并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索,我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器(LQR)之间的关系。然后,我们利用理论连接来适应标准LQR求解器(即基于Riccati普通微分方程的求解器)来设计机器学习的新培训方法。最后,我们提供了一些数值示例,这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习,训练后校准,转移学习和稀疏动态识别的背景下,基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。
经典控制系统建模的局限性、多输入多输出系统。动态系统的状态空间建模、状态变量定义 - 状态方程。输出变量 - 输出方程。用向量矩阵一阶微分方程表示。矩阵传递函数、状态转换矩阵 - 矩阵指数、属性、状态方程的数值解、示例。状态方程的正则变换,特征值,实数不同,重复。可控性和可观测性-定义-意义。数字控制系统:概述-优点,缺点。
摘要:本文研究了轴向施加电场下圆柱形量子点结构的电子学与光学特性,选取四种不同的轴向双曲型势。考虑了一个位置相关的有效质量模型,在求解特征值微分方程时既考虑了有效质量在轴向随约束势变化的平滑变化,也考虑了其在径向的突变。特征值方程的计算同时考虑了狄利克雷条件(零通量)和开边界条件(非零通量),在垂直于施加电场方向的平面内实现,这保证了本文结果对于具有极高寿命的准稳态的有效性。采用对角化法结合有限元法,找到了圆柱形量子点中约束电子的特征值和特征函数。用于求解微分方程的数值策略使我们能够克服异质结构边界平面和圆柱面相交区域中边界条件存在的多个问题。为了计算线性和三阶非线性光学吸收系数以及折射率的相对变化,我们使用了密度矩阵展开中的两级方法。我们的结果表明,通过改变结构参数(例如轴向电位的宽度和深度以及电场强度),可以调整所关注结构的电子特性和光学特性,以获得适合特定研究或目标的响应。