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Christopher V. Rackauckas
应用数学家6的高级论文颁奖典礼在从随机微分方程到2020年ISOP新兴科学家奖的自动化GPU加速药物学家获奖者奖项，是早期职业生涯的最高职业药物奖学金奖，该奖项是早期职业生涯资金资助良好的奖励良好的奖励> 20个领域，包括20个领域，从数值的领导者到电源型号的高度型号，高级型号的范围，较高的型号型号的型号，造型型号的高级型号，构成了较高的现实型号。差异化。
分析两个步骤coakan技术对...
近年来，使用摩托车和发电机作为摩托车和发电机的使用已大大增加。永久磁性机器（MMP）现在可以在各种技术系统中找到，例如电动汽车，机器人，飞机，无人机，船，可再生能源系统等。增加了MMP的使用与电机领域的数值和制造分析技术的开发是不可分割的。行业和研究人员现在在查看开发MMP和其他电动机的各个方面都有相同的理解。因此，在通过基于数值的分析产生之前，可以更准确地预测MMP的性能。目前，MMP的性能和构造可以根据要应用的系统轻松设计。
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
飞行关键软件测试工具和技术
本文介绍了在飞行控制系统 (FCS) 软件测试过程中获得的经验。在 LCA-FCS 项目中，测试在各个级别进行，如软件测试、在 minibird 环境中的系统集成测试、在 ironbird 环境中的 FCS 验证、在地面和最终在空中进行的飞机测试。根据不同级别测试的反馈，由于不同参数值的变化，需求可能会发生一些变化。有必要将设计中的变化纳入并在尽可能短的时间内进行测试。用于进行测试的工具和技术在实现这一目标中起着重要作用。测试用例生成器本身将有助于快速修改测试用例。希望为此目的开发的特殊工具将在未来的 LCA-FCS 工作中发挥作用。
我们如何决定？思想架构决策？
决策的研究是一门智力纪律；数学，社会学，心理学，经济学，政治学，人工智能，神经科学和物理学。传统决策理论告诉我们，如果我们遵循某些公理，则应做出哪些行为选择。科学的好奇心指示我们重新考虑我们定义自己的任何领域。我们在金融贸易中设计了大脑，遗传学，系统发育学以及人工和神经网络的交织在一起，以找到金融交易中参数值的最佳组合，并将其纳入ANN模型中，以进行股票选择和交易者识别。本文的目的和目标是在大脑，遗传学，系统发育学和人工神经网络的交织中做出财务决策，重点是开放新的基础，从而深入了解该土壤下面的基础岩石。
加州大学欧文分校
本安全分析报告 (SAR) 支持加州大学欧文分校 (UCI) 向美国核管理委员会 (NRC) 申请续签 104c 级许可证，编号为 R-116，用于 TRIGA® Mark I 脉冲反应堆。该反应堆归加州大学董事会所有，由 UCI 化学系运营。该反应堆由 Gulf General Atomic, Inc. 设计和建造，于 1969 年安装在 UCI 主校区的 Rowland Hall，被称为 UCI 核反应堆设施 (UCINRF)。本 SAR 是对 1968 年在任何操作之前提交的 SAR 进行广泛修订和重新格式化。例如，在可能的情况下，参数值的预测已被实际测量值取代。因此，尚未确定线路修订。后续修订将特别标记。
多晶阴极非均匀热电子发射的物理模型
开发了一种新的基于物理的模型，该模型可以准确预测从温度限制 (TL) 到全空间电荷限制 (FSCL) 区域的热电子发射发射电流。对热电子发射的实验观测表明，发射电流密度与温度 (J − T) (Miram) 曲线和发射电流密度与电压 (J − V) 曲线的 TL 和 FSCL 区域之间存在平滑过渡。了解 TL-FSCL 转变的温度和形状对于评估阴极的热电子发射性能（包括预测寿命）非常重要。然而，还没有基于第一原理物理的模型可以预测真实热电子阴极的平滑 TL-FSCL 转变区域，而无需应用物理上难以证明的先验假设或经验现象方程。先前对非均匀热电子发射的详细描述发现，3-D空间电荷、贴片场（基于局部功函数值的阴极表面静电势不均匀性）和肖特基势垒降低的影响会导致从具有棋盘格空间分布功函数值的模型热电子阴极表面到平滑的TL-FSCL过渡区域。在这项工作中，我们首次为商用分配器阴极构建了基于物理的非均匀发射模型。该发射模型是通过结合通过电子背散射衍射（EBSD）获得的阴极表面晶粒取向和来自密度泛函理论（DFT）计算的面取向特定的功函数值获得的。该模型可以构建阴极表面的二维发射电流密度图和相应的 J-T 和 J-V 曲线。预测的发射曲线与实验结果非常吻合，不仅在 TL 和 FSCL 区域，而且在 TL-FSCL 过渡区域也是如此。该模型提供了一种从商用阴极微结构预测热电子发射的方法，并提高了对热电子发射与阴极微结构之间关系的理解，这对真空电子设备的设计大有裨益。
粘性耗散对 MHD 达西-福希海默纳米液体流动的影响（包括旋转微生物通过非线性延伸表面）
摘要。在当前的研究中，我们研究了含有运动微生物的 Darcy-Forchheimer 纳米液体的磁流体动力学 (MHD) 流动问题，该液体在经过非线性细长薄片时会产生粘性耗散。在纳米液体中加入旋转微生物有助于提高许多微生物系统的热效率。使用连续松弛 (SOR) 程序对单相流动问题进行了迭代求解。我们考虑了主要参数对运动微生物的流动速度、温度、密度和浓度的影响，并使用 MATLAB 在表格和图形中进行了描述。此外，我们还开发了一个比较表来检查所考虑流动问题的数值结果的准确性。Forchheimer 参数值的增加会导致速度分布的减小。根据研究结果，路易斯数和布朗运动参数往往会提高质量传输速率。
张量产品的随机子空间的浓度估计，并应用于量子信息理论
给定一个随机子空间H n在Hilbert Space的张量中均匀地选择了v n w w，我们认为相对于张量结构，H n h n元素的所有单数值的集合k n。在WIFED的背景下，该随机集获得了大量定律，并且在[3]中以相同的速度以相同的速度倾向于h n，v n的尺寸。在本文中，我们提供了衡量浓度估计值。K n的概率研究是由量子信息理论中重要问题的动机，并允许为尺寸提供最小的已知维度（184），即一个Ancilla空间，允许最小输出熵（MOE）违规。通过我们的估计，作为应用程序，我们可以为发生MOE发生的空间的维度提供实际界限。
AWS AI 从业者备忘单
● 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，专注于开发能够表现出智能行为（例如推理、学习和自主行动）的系统。● AI 通过将大量数据与智能算法相结合来发挥作用。这些算法经过数据训练，以学习模式并做出明智的决策。此过程使 AI 能够执行需要类似人类智能的任务，例如理解语言和驾驶车辆。● AWS 提供一系列预构建的 AI 服务以及可定制的基础设施选项，旨在简化 AI 开发并降低成本。AI 如何处理信息并做出决策？数据收集：AI 系统需要大量数据来学习。这些数据可以是从图像和文本到数值的任何内容。算法选择：根据 AI 设计用于执行的特定任务选择适当的算法。常见算法包括：