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World File Search System热力学
人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
随机热力学是了解计算能量成本的关键吗？
至少从19世纪起，物理系统的热力学和综合性质之间的关系一直是一个主要的理论兴趣。在过去的半个世纪中，随着数字设备的充满活力的成本爆炸，它也变得越来越重要。重要的是，现实世界中的计算机对它们的工作方式遵守多个物理约束，从而影响其热力学特性。此外，其中许多约束都适用于大脑或真核细胞等自然存在的计算机和数字系统。最明显的是，所有此类系统都必须使用尽可能少的自由度来快速完成计算。这意味着它们远非热平衡。此外，许多数字和生物学的计算机都是模块化的分层系统，对其子系统之间的连通性具有很强的限制。又一个例子是，要简化其设计，数字计算机必须是由全球时钟控制的定期流程。在20世纪的计算热力学分析中都没有考虑这些约束。随机热力学的新领域提供了正式的工具，用于分析受所有这些约束的系统。我们在这里争辩说，这些工具可以帮助我们在更深层次的水平上了解物理系统的基本热属性与它们执行的计算有关。
通过二氧化硅纳米粒子形状和浓度调整热响应聚合物溶液的热力学，光学和流变特性
刺激性响应性的“智能”材料可以积极响应外部田地并实时改变其微观或纳米结构，这是灵活显示器中未来技术的基础[1-3]，生物传感器[4]，有机光发射二极管[5，6]和薄膜膜片摄影膜片呈现图形细胞[7-9]。这些结构响应可以导致物理性质的显着增强，例如光反射率[10-12]，热电传导率[13-15]或机械强度[14，15]，打开了越来越复杂的应用。热响应聚合物溶液是响应式材料的一个例子，这些材料显示出随温度变化而显示出巨大的微结构响应。表现出较低临界溶液温度（LCST）的聚合物由于溶解度恶化而随着温度的增加而经历构象变化。高于此解散温度，发生宏观相分离。最彻底研究的热响应聚合物溶液之一是水（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）[16] [16]，其在接近体温（〜32°C，依赖于聚合物特性）的LCST附近。
${\rm UTe}_2$ 中不存在向密度波相的本体热力学相变
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室，纽约州伊萨卡 14853，美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室，F-91128 Palaiseau，法国 4 安第斯大学物理系，波哥大 111711，哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心，马里兰州帕克分校，20742，美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心，100 Bureau Drive，盖瑟斯堡，马里兰州 20899，美国 8加拿大高级研究院，加拿大安大略省多伦多，M5G 1M1
深矿中地热能系统的热力学模型：不确定性量化和设计优化
通过深矿系统提取地热能提取，可以在满足深矿冷却需求的同时降低地热系统的成本。然而，将冷水注入地下触发器强烈耦合的热杂种机械（THM）过程，可能会影响地下发掘的稳定性。这项研究评估了地热能提取对深雷温度和稳定性的影响。通过量化矿温度和对各种参数的稳定性的敏感性，我们提出了一种方案，以优化地热能生产，同时实现快速的地雷冷却并保持稳定性。我们首先通过THM数值建模评估地热操作对矿温度和稳定性的影响。模拟表明，孔隙弹性应力迅速影响矿山的稳定性，而热应力对长期稳定性产生了更大的影响。然后，我们使用基于距离的广义灵敏度分析（DGSA）来量化参数灵敏度。分析将矿山系统和地热系统之间的距离视为最具影响力的因素。其他重要参数包括注射速率，注入温度，井间距，热量系数
随机热力学是理解计算能量成本的关键吗？
自 19 世纪以来，动态物理系统的热力学和计算特性之间的关系一直是理论界关注的焦点，随着数字设备的能量成本在过去半个世纪中呈爆炸式增长，这一关系也具有越来越重要的实际意义。现实世界计算机最重要的热力学特征之一是，它们在有限的时间内以许多快速（共同）演化的自由度运行，远离热平衡。这种计算机还必须几乎始终遵守对其工作方式的多种物理约束。例如，所有现代数字计算机都是周期性过程，由全局时钟控制。另一个例子是，许多计算机都是模块化、分层系统，对其子系统的连接性有严格的限制。这种特性既适用于自然产生的计算机（如大脑或真核细胞），也适用于数字系统。现实世界计算机的这些特征在 20 世纪对计算过程热力学的分析中是不存在的，这些分析侧重于准静态慢速过程。然而，随机热力学领域在过去几十年中得到了发展——它提供了分析具有真实计算机特征的系统的形式化工具。我们在此认为，这些工具以及随机热力学领域目前正在开发的其他工具可能有助于我们在更深层次上理解动态系统的基本物理特性与其执行的计算之间的关系。
先进材料热力学课程大纲...
术语定义： 均质 异质 各向异性 各向异性 （奥德赛路径） （各向异性 尝试所有路径 => 水晶） （非各向异性 坚持一条路径 => 玻璃） 亚稳态平衡 程度，广泛：V，质量 密集：密度，温度 状态函数 T，P，r，G，H，S，… 第一定律，能量守恒 S dU = S dq + S dw = 0 内部能量，热量，工作 绝热，放热，吸热
热力学与统计力学 (iMOS)
热力学基本原理、相共存、吉布斯相律和相图 理想气体状态方程和范德华理论的扩展 朗道理论和振动原理（金兹堡-朗道） 理想气体、晶格气体的统计理论和气体与固体合金热力学性质的常规溶液理论。 应力张量的统计力学：维里尔公式 量子谐振子的统计和固体的比热 自旋统计：顺磁性和铁磁性，铁磁性的平均场近似
热力学理想量子态输入至任意设备
我们研究并确定任何有限时间物理过程的理想输入。我们证明熵流、热量和功的期望值都可以通过初始状态的 Hermitian 可观测量来确定。这些 Hermitian 算子概括了行为的广度和常见热力学目标的理想输入。我们展示了如何通过测量有限数量、实际上任意输入的热力学输出来构造这些 Hermitian 算子。因此，少量测试输入的行为决定了所有输入的全部热力学行为范围。对于任何过程，熵流、热量和功都可以通过纯输入态（各自算子的本征态）来极化。相反，最小化熵产生或最大化自由能变化的输入状态是从算子获得的非纯混合态，它们是凸优化问题的解。为了实现这些目标，我们提供了一种易于实现的密度矩阵流形梯度下降法，其中解析解在每个迭代步骤中产生有效的下降方向。有限域内的理想输入及其相关的热力学算子可以用较少的努力获得。这允许在无限维量子系统的量子子空间内分析理想的热力学输入；它还允许在经典极限中分析理想输入。我们的例子说明了“理想”输入的多样性：不同的初始状态使熵产生最小化，使自由能的变化极端化，并最大化工作提取。
明确主动推理的热力学成本
摘要：在描述主动推理代理 (AIA) 时，“能量”一词可以具有两种不同的含义。一种是 AIA 利用的能量（例如，电能或化学能）。第二个含义是所谓的变分自由能 (VFE)，这是一个统计量，它提供了意外的上限。在本文中，我们开发了前一个量——热力学自由能 (TFE)——及其与后者的关系的说明。我们在一个通用的量子信息理论公式中强调了这两者之间的必要权衡，以及这些权衡对生物接近其环境的方式的宏观影响。通过明确这种权衡，我们为从植物到捕食者的生物用来生存的不同代谢策略提供了理论基础。