摘要:减少跑道入口处的出发队列长度是减少机场飞机交通拥堵和燃料消耗的最重要要求之一。本研究使用随时间变化的流体队列设计了跑道上的飞机出发模型。所提出的模型使我们能够确定出发队列中的飞机等待时间,并评估在登机口而不是跑道入口处分配合适停留的有效控制方法。作为案例研究,本研究模拟了东京国际机场 05 号跑道一整天的出发队列。使用机场出发的实际交通数据,该模型估计飞机在 05 号跑道上一天总共花费 2.5 小时的出发等待时间。考虑到实际出发交通的随机性,使用验证标准讨论了所提出的模型的相关性。与实际交通数据中记录的出发队列相比,模型估计显示出合理的预期数量级。此外,假设起飞排队长度减少,则定量评估生态和经济效益。我们的结果表明,由于飞机在一条起飞跑道上等待起飞,每年会浪费大约一千吨燃油。
2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴(促进日本企业海外基础设施扩建调查:第二次申请征集)”补贴对象选定结果公告 2024年12月12日 凸版株式会社 2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴(促进日本企业海外基础设施扩建调查:第二次申请征集)”补贴对象申请于2024年9月9日(星期一)至2024年10月11日(星期五)接受,共收到163份申请。
该中心支持湿实验室和干实验室研究,蛋白质组学、基因组学、干细胞研究和流式细胞术等核心设施位于西奈山附近的建筑物内,方便使用。CEPM 教员将有机会与 RPI 的现有工程实验室进行无缝合作,这些实验室在设备、传感器、细胞和生物分子工程以及生物材料方面进行前沿研究。位于伦斯勒科技园的高性能计算设施将向纽约的 BMEII/CEPM 教员开放。充足的开放实验室空间可供新教员团队发展。
在基于酉门的量子设备上实现非酉变换对于模拟各种物理问题(包括开放量子系统和次归一化量子态)至关重要。我们提出了一种基于膨胀的算法,使用仅具有一个辅助量子位的概率量子计算来模拟非酉运算。我们利用奇异值分解 (SVD) 将任何一般量子算子分解为两个酉算子和一个对角非酉算子的乘积,我们表明这可以通过 1 量子位膨胀空间中的对角酉算子来实现。虽然膨胀技术增加了计算中的量子位数,从而增加了门的复杂性,但我们的算法将膨胀空间中所需的操作限制为具有已知电路分解的对角酉算子。我们使用此算法在高保真度的量子设备上准备随机次归一化两级状态。此外,我们展示了在量子设备上计算的失相通道和振幅衰减通道中两级开放量子系统的精确非幺正动力学。当 SVD 可以轻松计算时,所提出的算法对于实现一般的非幺正运算最为有用,在嘈杂的中型量子计算时代,大多数运算符都是这种情况。
人们普遍认为,通过了解纠缠谱的统计特性可以预测一般电路中纠缠的动态。我们通过对具有相同统计量的状态应用由不同组局部门生成的类似 Metropolis 的纠缠冷却算法来测试这一假设。我们采用一个独特模型的基态,即具有横向场的一维伊辛链,但属于不同的宏观相,如顺磁相、磁序相和拓扑受挫相。令人吃惊的是,我们观察到纠缠动力学不仅强烈依赖于不同的门组,还强烈依赖于相位,这表明不同相可以拥有不同类型的纠缠(我们将其描述为纯局部、类 GHZ 和类 W 态),对冷却过程的恢复程度也不同。此外,在某些情况下,我们观察到算法会产生扰乱效应,该算法会在不遵循纠缠熵体积定律的状态下产生 Wigner-Dyson 纠缠谱统计。我们的工作强调了这样一个事实:仅凭纠缠谱的知识不足以确定其动态,从而证明了其作为表征工具的不完整性。此外,它还显示了局部性和非局部约束之间的微妙相互作用。
首先,《阿根廷的绿色就业:进步、挫折和未来前景》研究显示,绿色就业岗位 1 是公共和私人领域为促进更可持续的生产和消费模式而采取的行动的结果。我们可以列举这类行动的例子,例如与扩大可再生能源在能源结构中的比重有关的行动,以及与在农业和旅游业中应用良好生产实践(环境和社会)有关的行动。其他行动包括制造业和农业领域在循环经济实践方面的进展。减缓和适应气候变化的行动必须作为长期进程的一部分进行设计,其中刺激生产可再生能源和燃料的行动必须伴随着对基础设施工程的投资,以减少对恶劣天气事件的脆弱性。
电池的合适规模为小型至中型储能(最大100MW 1 ),储能时间可达数小时。热能储能、抽水蓄能和氢能储能的储能容量(100-1,000MW)比电池更大。抽水蓄能用于储存夜间多余的核电,其可用储能时间估计为数小时至数天,热能储能为数小时至数天,氢能储能为数天至数周。热能储能、抽水蓄能和氢能储能被认为适合长期储存大量电力。另一方面,存在难以确保用于抽水蓄能的水坝建设的合适场地,以及由于该技术仍处于开发阶段而担心氢气成本高昂等问题。另一方面,热能储能发电具有出色的特点:其系统能够长时间储存大量电力,并且可以使用现有技术建造,地域限制较少。与氢能相比,它还具有降低成本的潜力,氢能也是一种同样规模的有前途的电力存储形式。
O'Donnell and Wright, STOC 2016 Haah, Kothari, O'Donnell, Tang, FOCS 2023 n ∼10 23 ! 学习如何成为可能?