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World File Search System热力学
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。
信息扰乱——量子热力学视角
摘要 — 量子信息科学的最新进展揭示了量子多体系统的复杂动力学，量子信息扰乱就是一个很好的例子。受量子信息热力学的启发，这一观点旨在综合几项关键研究的关键发现并探索量子扰乱的各个方面。我们考虑了诸如非时间有序相关器 (OTOC)、量子互信息和三部分互信息 (TMI) 之类的量词，它们与热力学的联系，以及它们在理解混沌与可积量子系统中的作用。我们重点关注代表性示例，涵盖了一系列主题，包括量子信息扰乱的热力学以及量子引力模型（如 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) 模型）中的扰乱动力学。研究这些不同的方法使我们能够强调量子信息扰乱的多面性及其在理解量子力学和热力学交叉领域的量子多体动力学基本方面的重要性。
材料热力学计量的现状和差距...
凝聚态物质和材料研究委员会 (CMMRC) 国家科学院研讨会，主题为“极端材料数据分析和监测工具的前沿” 2022 年 10 月 6 日星期四；美国东部标准时间上午 10:20 美国国家科学院凯克中心 – 美国华盛顿特区
现代材料合成：寻找热力学...
一个核心假设是，具有最大负自由能且不受整体成分约束的反应将首先发生在界面处（反应 1），因为成核势垒在很大程度上取决于反应能量（方程 1）。但是，如果两个相具有高度的结构相似性，则可以假设成核相的表面能贡献将很低（例如拓扑化学），并且还会导致较低的成核势垒 ∆ G †（反应 2）。21 (c) 左侧表示简单串行反应途径的示意反应坐标图。实际固态反应由多个并行步骤进行，可以用反应网络更好地建模，如右图所示。经参考文献许可转载。26
非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
量子测量的热力学一致的方法
考虑一个量子测量机器的一般显微镜模型，该模型包含量子探头与热水浴的耦合，我们分析了实现量子测量所需的能量资源，其中包括产生系统设备相关性，不可逆的tran tran- tran-统计混合物的确定性混合物，以及确定的静止 - 以及一个光明的复合。至关重要的是，我们没有诉诸其他量子措施来捕获objective测量结果的出现，而是利用热浴的特性，从而重新记录了测量的自由度，从而自然地实现了量子达尔文主义的范式。在实践中，该模型允许我们对序列过程进行Quantative的热力学分析。从第二定律的表达中，我们展示了最小的重新工作工作如何取决于所测量的系统的能量变化加上信息的理论数量 - 表征了测量的效果 - 效率和完整性。另外，我们表明可以执行热力学可使用的测量，从而达到最小的工作支出，并提供响应方案。最后，对于有限的时间测量协议，我们说明了有限的热电学过程中固有的熵产生的上升产生所引起的侵扰工作成本。这重点介绍了测量速度和工作成本的速度之间的出现，除了测量和工作成本的效率之间的权衡。我们将这些发现应用于测量驱动量子发动机的热力学平衡中的新见解。
物理热力学模型中的机器学习方法
对混合物的热力学特性的了解对于化学工程至关重要。然而，混合物的纯粹组合多样性使得无法实验研究每种相关混合物，从而使可靠的词典方法是必不可少的。组分组方法（GCM）被广泛用于此目的。最完善的GCM是预测液体混合物中的效率系数的UNIFAC。自1975年引入[3]以来，它已不断修订和改进[15、4、12、16、5、17]，并在基本上所有过程模拟器中实施，强调了其持久的相关性和成功。我们使用最新发布的UNIFAC [17]，在此标记为Unifac 1.0，作为参考。uniFAC 1.0将组件分解为结构组，将其应用于给定的混合物需要成对相互作用参数（a），对于发生的主组M和N的每个二元组合。ever，由于缺乏直接拟合的实验数据，在某些情况下，所有组对组的相互作用参数缺少56％的组，在某些情况下，由于有挑战性的拟合过程，这会严重阻碍unifac 1.0的适用性（单个丢失的相关参数会阻止使用该模型）。未知的MN可以使用基于COSMO的预测方法或原子相互作用参数的人工训练数据来估算MN。然而，两种方法都产生不可靠的结果，并且无法与实验蒸气液平衡（VLE）数据相匹配[13]。在这项工作中，我们介绍了一种基于机器学习的GCM相互作用参数的新方法。该方法基于以下想法：配对参数可以视为方形矩阵的元素和
通过写作捕捉学生对热力学和动力学的概念
热力学和动力学是化学课程中的关键主题，对不同教育水平的学生都构成挑战。这些困难源于这些主题固有的复杂性和混合表述。此外，虽然热力学和动力学是相关的，但学生很难在概念上建立正确的联系，有时将它们视为两个毫无关系的独立主题，有时又混淆它们的含义和解释力。在这里，我们通过一项写作学习活动捕捉了学生对热力学和动力学的概念，该活动利用同行评审和修订，让学生将这些概念应用到现实世界中。这项研究确定了学生是否专注于作业针对的概念，并描述了同行评审反馈的化学内容。学生对热力学和动力学内容的描述，以及两者之间的关系以及它们如何与作业中给出的应用联系起来，在这一过程中得到了改进，这表明同行评审和修订在支持学生描述这些概念方面发挥了重要作用。在以内容为中心的同行评审评分标准的指导下，学生提供了建设性的化学内容导向反馈。具体而言，对学生写作和评论的分析表明，这项作业有潜力让学生参与建立复杂相关主题之间的联系，包括区分自发性和速率以及适当地关联活化能和速率。这项研究的结果表明，即使没有教师的直接反馈，写作也可以用来引出学生对物理化学主题的具体概念，并培养学生对化学内容的解释技能。
股票量子统计中的热力学熵......
书籍章节 股票市场网络量子统计中的热力学熵 王建佳 1,2*，林晨月 3，王逸磊 4 1 上海大学计算机工程与科学学院，中国 2 上海大学上海先进通信与数据科学研究院，中国 3 加拿大皇后大学数学与统计系 4 国家电网南京供电公司，中国 *通讯作者：王建佳，上海大学计算机工程与科学学院，上海 200444，中国 2020 年 1 月 24 日出版 本书籍章节是王建佳等人发表的文章的转载。 2019 年 4 月的《复杂性》杂志上。 （Jianjia Wang、Chenyue Lin、Yilei Wang。股票市场网络量子统计中的热力学熵。复杂性。2019 年卷，文章 ID 1817248。https://doi.org/10.1155/2019/1817248） 如何引用本书章节：Jianjia Wang、Chenyue Lin、Yilei Wang。股票市场网络量子统计中的热力学熵。在：复杂系统素数档案馆。印度海得拉巴：Vide Leaf。2020 年。© 作者 2020。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品。
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。