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评估第一人寿锂离子电池降解对二人性能的影响
摘要：电动汽车（EV）用户的驾驶和充电行为表现出很大的变化，这显着影响了电池降解速率及其根本原因。EV电池组在第一人寿退休后经历了二人应用，并在重新部署之前进行了SOH测量。但是，降解根本原因对二人表现的影响仍然未知。因此，问题仍然是在重新部署之前是否有必要拥有更简单的健康状态（SOH）。本文介绍了实验数据来调查这一点。作为实验的一部分，使用代表性的二人占空比循环循环一组约80％SOH的细胞，代表退休的EV电池。细胞具有相似的根本原因在第一人生中（100–80％SOH）在第二人生中与相同的占空比循环后，在第二人生中表现出相同的降解率。当第一人生中降解的根本原因不同时，第二人生中的降解率可能不会相同。这些发现表明，细胞的第一寿命降解的根本原因会影响其在第二人生中的降解方式。验尸分析（照相和SEM图像）揭示了负电极的相似物理状况，这些物理状态在其第二个生命周期中具有相似的降解速率。这表明，具有相似初世的细胞和降解的根本原因确实在第二人生中经历了相似的生命。至关重要的是考虑到重新部署之前的细胞降解的根本原因。实验结果以及随后的死后分析表明，仅依靠SOH评估是不够的。
夸克 - diquark方法中的重型巴里孔光谱
2 +，使用相对论量子场理论中的功能方法，即量子铬动力学（QCD）。到此为止，我们通过夸克 - diquark方法将三夸克faddeev方程减少到两体方程，在该方法中，重子被视为夸克和有效的diquarks的绑定状态。这种方法已成功用于轻巧和奇怪的重子。夸克 - diquark bethe salpeter振幅（BSA）的伯特salpeter方程（BSE）量达到相互作用内核的夸克乒乓交换。使用彩虹束截断中的Alkofer-Watson-Weigel相互作用确定夸克和diquark成分。BSE是通过将其转换为特征值问题并解决Quarkdiquark BSA的狄拉克敷料功能来实现的，我们使用Chebyshev扩展进行了评估。特征值问题的矩阵与这些考虑因素以及BSE的颜色和平流结构一起构建。这种结构由包含BSE的颜色迹线和avor因子的矩阵表示，以进行不同的diquark跃迁。我们在质量网格上计算地面和激发态的特征值，在质量网格中，物理状态对应于其相应特征值等于一个的条件。结果表明，基态质量与实验的总体一致，在此我们将模型比例设置为基态质量相对于实验质量的平均比率。激发态显示出比接地状态更高的高估。三重迷人的巴里昂也同意晶格QCD结果。使用QCD的潜在模型与晶格QCD和理论计算一致。仍然需要计算双重魅力的重子。
在二十一世纪的气候变化下，在亚热带细胞上的表面海热和碳扰动的耦合
众所周知，海洋在吸收大气中吸收人为碳ant方面起着重要作用。在全球变暖下，地球系统模型模拟和理论论点表明，海洋吸收c蚂蚁的能力将降低，这构成了积极的碳 - 气候反馈。在这里，我们使用全面的地球系统模型应用了一系列灵敏度模拟，以证明浅层倾覆结构的地表水（跨越45 8 S – 45 8 N）维持了几乎全球海洋碳 - 气候反馈的一半。主要结果揭示了最初由变暖触发的反馈，但随着时间的流逝，随着c蚂蚁的侵袭增强了表面P CO 2的敏感性，以进一步变暖，尤其是在温暖的季节。重要的是，这种“热 - 碳反馈”机制与单独的温度控制的溶解度与P CO 2相关的差异（明显弱于）（显着弱）。在与同一地球系统模型的其他扰动实验中发现了独立确认。通过在气候变化下不承担海洋物理状态的世俗趋势，同时允许加热影响海面P CO 2的影响，从而实现了否定的机制。在浅层过度循环中沿赤道的c ant重新出现在热碳反馈中起着重要作用，而热跃层水域的衰老更新时间尺度可调节反馈响应。这里的结果为45 8 S – 45 8 N与高纬度中的结果形成鲜明对比，在高纬度中，存在更广泛的驾驶机构的明确特征。
量子信息与计算
为什么要将量子力学与计算和信息理论结合起来？首先，什么是信息，什么是计算？在经典语境中，信息以布尔变量字符串（“位”）的形式存在，计算是通过规定的步骤序列（“程序”）更新字符串的过程，它通过基本布尔运算（“门”）来实现，如 AND、OR、NOT、SWAP 等，其特性是每一步都需要固定的努力来执行，与字符串的长度无关。但位究竟是什么？除了作为布尔变量的存储单位外，它还具有我们可以通过区分物理状态（电子电荷等）来识别其所代表的变量的特性。正如 R. Landauer 所说，“没有表示就没有信息”。因此，我们得出了一个令人震惊的结论，即计算（和信息处理）必须对应于表示信息的系统的物理演化。因此，信息存储、通信和处理的所有可能性和局限性都必须以物理定律为基础——由于许多原因，这种观点并不十分流行，但有一定依据。但当然，量子物理学与经典物理学截然不同。原则上，量子计算机确实无法计算经典计算机上无法计算的任何东西。原因很简单：我们可以用经典计算机模拟薛定谔方程，因此可以模拟任何量子系统——无论需要多长时间。尽管如此，当我们将量子思想引入计算的“物理系统演化”时，我们仍然可以实现比经典计算更多的目标。首先，量子计算机提供了更强大的计算能力，无论是在计算某些对象所需的空间还是时间上。例如，考虑以下任务：给定一个整数 N（n = O（log N）位），我们希望快速找到它的一个因子，即算法在多项式时间内运行，即计算它所需的时间受“输入大小”n 的多项式的限制。可以使用明显的试除法算法，直到√
GaN 高电子迁移率晶体管外延堆栈中穿线位错引起的垂直场不均匀性
数据可用性声明：支持本研究结果的数据可根据合理要求从通讯作者处获取。1 H. Amano、Y. Baines、E. Beam 等人，2018 年 GaN 电力电子路线图，Journal of Physics D: Applied Physics。51，(2018)。2 K. Husna Hamza 和 D. Nirmal，GaN HEMT 宽带功率放大器综述，AEU - 国际电子和通信杂志。116，153040 (2020)。3 G. Meneghesso、M. Meneghini、I. Rossetto、D. Bisi、S. Stoffels、M. Van Hove、S. Decoutere 和 E. Zanoni，GaN 基功率 HEMT 的可靠性和寄生问题：综述，半导体科学与技术。31，(2016)。 4 JA del Alamo 和 J. Joh，GaN HEMT 可靠性，微电子可靠性。49，1200-1206 页 (2009)。5 M. Meneghini、A. Tajalli、P. Moens、A. Banerjee、E. Zanoni 和 G. Meneghesso，基于 GaN 的功率 HEMT 中的捕获现象和退化机制，半导体加工材料科学。78，118-126 页 (2018)。6 B. Kim、D. Moon、K. Joo、S. Oh、YK Lee、Y. Park、Y. Nanishi 和 E. Yoon，通过导电原子力显微镜研究 n-GaN 中的漏电流路径，应用物理快报。104，(2014)。 7 M. Knetzger、E. Meissner、J. Derluyn、M. Germain 和 J. Friedrich，《用于电力电子的碳掺杂变化与硅基氮化镓垂直击穿之间的关系》，《微电子可靠性》。66，16-21 (2016)。 8 A. Lesnik、MP Hoffmann、A. Fariza、J. Bläsing、H. Witte、P. Veit、F. Hörich、C. Berger、J. Hennig、A. Dadgar 和 A. Strittmatter，《碳掺杂氮化镓的性质，固体物理状态 (b)》。254，(2017)。 9 B. Heying、EJ Tarsa、CR Elsass、P. Fini、SP DenBaars 和 JS Speck，《位错介导的氮化镓表面形貌》，《应用物理学杂志》。 85,6470-6476 (1999)。
魔术角螺旋三层石墨烯
引言拓扑和强烈的电子交流的复杂相互作用是现代冷凝物理物理学的最迷人和快速发展的领域之一。在发现超导性和扭曲的双层（TBG）（1，2）中的超导性和强相关性后，Moiré材料已上升到理论和实验性凝结物理物理学的最前沿，作为探索在拓扑频段中强烈相关的物理学的理想平台（3）。在石墨烯家族中，在多层Moiré异质结构中也取得了实质性进展，例如交替的扭曲多层（4-6）或单个扭曲多层，例如扭曲的单层双层石墨烯（7-9）。在副层中，基于半导体过渡金属二分法源的莫伊尔异质结构也揭示了从广义的wigner晶体到拓扑状态的互补物理学的味道（10）。Moiré平台的极具多功能性导致了各种各样的物理现象的实验性实现。在魔术角tbg中，几乎平坦的孤立的单粒子带的流形实现了以内部和带的几何形状为主的独特物理状态。也许对密切相关的拓扑结构的最引人入胜，最直接的观察是量子异常大厅（QAH）（11-14）（11 - 14）和分数Chern In-硫酸盐（FCI）（15-20），Integer和Integer和分数量子厅的晶格类似物驱动的，由固有的乐队几何形状驱动。然而，TBG中的这些拓扑状态通常被竞争的非拓扑状态脆弱和压倒性，可能是因为它们需要与六角形的硝酸硼（HBN）底物（11，23）或C 2 Z T对称性的自发断裂（24）。到目前为止，FCI状态仅在底物排列样品和有限磁场B〜5 t（15）中观察到。底物比对的明显需求提出了一个重大的实验挑战，该挑战严重限制了TBG平台中强相关拓扑的可重复性，尚不清楚是否可以在零领域使FCI状态稳定。最近，在扭曲的过渡金属二分法中发现了零场FCI的证据（25，
营养和饮食课程内容
NUT101 – Principles of Nutrition I (2+2) 3 ECTS: 6 Nutrients (carbohydrates , proteins, fats, vitamins , minerals and water) chemical structure, classification , functions , sources, recommended daily intake values , excessive intake and deficiency , energy balance and body weight control , food groups, nutrient standards , daily receiving the recommended amount , nutrition and food pyramid clover is under营养和健康课程。应用：对状态，体重指数的营养评估和饮食分析，计算基础代谢能量和每日能量需求，饮食日记记录，食品频率问卷，计算营养质量指数，营养素是碳水化合物，蛋白质，蛋白质，包括与油和能量含量相关的帐户。NUT107 – Basic Chemistry (2+2) 3 ECTS: 4 The features and measurements of matter, atoms and atomic theory , introduction to chemical reactions and reactions, structure of atoms, the periodic table and atomic properties , density , specific gravity, temperature relations , structure of atoms , isotopes, electron configuration , the orbitals, periodic table, characteristics, compounds, bonds mole concept, radioactivity, physical states of物质，无机化学，物理状态和能源物质，气体，溶液，溶解度，电解质，来自原子和分子分子之间的力的一般原理：液体，固体，气体，溶液和物理特性。Nut103 - 土耳其和世界烹饪（2+0）2 ECT：4厨房的描述，饮食和饮用土耳其和国际美食的文化方面和特征，是对当地菜肴和健康关系的课程评估。化学动力学，化学平衡原理，酸和碱，酸碱平衡，有机化学介绍，饱和碳氢化合物（烷烃），不饱和碳氢化合物（烯烃和碱），有机反应和官能团，生物化学。Nut105 - 营养生态学（2+0）2 ects：3营养生态学概论，人的身体，营养和营养研究在生物学，社会和文化环境之间的相互作用，食物历史上的相互作用，食物历史变化，这些变化发生在整个社会中的营养年龄时，会在整个社会中衰老，以使他们与他们的食物类型一起做好烹饪和差异的差异，并影响了烹饪方法和差异。
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]
量子计算中有效的统一近似
如今，我们正在生活许多科学家所说的，这是第二个量子转化。第一次量子革命的历史可以追溯到20世纪的前半叶，当时科学家理解了量子力学的基本规则，量子力学的基本规则是允许激光或晶体管（例如计算机的基本构建）之类的发明的基础。在过去的几年中，技术已验证到我们控制一个原子的地步，这意味着诸如叠加或纠缠之类的量子属性可用于构建新设备，尤其是量子计算机。量子计算的第一个思想是在八十年代初建立的，但是在过去的几年中，数学，材料科学和计算机科学的巨大进步已将量子计算从理论转变为现实。量子计算的主要思想依赖于存储信息的物理设备。量子计算使用物理系统，例如原子，超导电路或光子，从而允许创建classical状态的叠加。例如，电子可以处于两个级别的能量，即基态和激发状态，在每个状态下，我们可以将信息存储为0或1（例如经典计算中的位）。但是，量子力学允许物理状态处于叠加状态，因此我们可以同时拥有0和1。更确切地说，如果我们想象一个球并将0与北极相关联，而1将量子状态与球体表面的任何点相关联，那么这些点就是我们所说的量子。量子计算中的钻头类似物。。。这种将量子视为球体上的点的方式更准确，而不是同时说这两个状态0和1。量子计算比经典的最大优势是经典前面的量子系统的指数缩放。由于量子位可以代表两个位状态，因此n个量表可以代表2个位状态，并且这一事实允许用更少的资源来操纵更多信息。量子计算机有不同的物理实现（请参阅[NC00]第7章），但关键点是在量子系统中可以完成的操作是单一转换。从数学上讲，事实证明，量子计算可以由代表量子位的c 2 n中的向量描述，以及代表操作的统一组u（n）的元素（例如经典门不，xor。）。从这种计算新型算法与经典出现完全不同的新型算法的新方法中。另外，使用这些新算法，量子计算机可能能够有效地解决经典计算机无法解决的一些问题。最有希望的量子算法之一是Shor的算法[MON16]，它允许求解有效的整数分解，这是一个经典的问题，属于复杂性类NP。其他有用的应用程序将
来自纠缠态几何的张量网络表示
如何控制系统规模增大时复杂性的指数增长是量子多体系统理论的主要问题之一。过去二十年，量身定制的 Ansatz 类（如张量网络态）在数值计算 [ 1 – 4 ] 和分析工作 [ 5 , 6 ] 方面取得了巨大进展。这些成果包括基态性质 [ 7 – 9 ]、量子相分类 [ 10 , 11 ]、无序系统 [ 12 – 16 ]、开放量子多体系统的行为 [ 17 , 18 ]、临界系统 [ 19 ]，以及与 AdS / CFT 对应相关的研究 [ 20 ]。此类张量网络方法的核心是通过应用局部线性运算从底层资源状态中获得一类感兴趣的物理状态，这可看作是应用随机局部运算和经典通信 [21]。对于矩阵积态 (MPS) 和投影纠缠对态 (PEPS)，这些状态由最大纠缠态网络给出。对于某些应用，已经引入了其他张量网络结构，如树张量网络 [22, 23] 和多尺度重正化假设 (MERA) [24, 25]，后者捕获了临界系统的基态属性。最近探索的另一种推广 MPS 和 PEPS 的途径允许除了 EPR 对之外的更一般的资源状态 [26-28]。它们基于在多个格点之间共享的多部分量子态，例如 GHZ 态 [27]。在本研究中，我们通过扩展底层资源状态或纠缠结构以及允许的操作类别，进一步推广了这种方法。更准确地说，我们允许单参数近似表示系列，它们可以以任意精度再现感兴趣的状态。我们展示了如何将这些近似表示转换为中等数量张量网络状态的线性叠加的精确表示。这种方法为某些类别的状态提供了更有效的张量网络表示，并产生了一种有效的算法来忠实地重建期望值。此外，我们获得的结果允许以普通 PEPS 的形式模拟或重新表达基于多部分资源状态的张量网络状态，从而能够通过针对 PEPS 的高度优化的方法对这些状态进行数值处理。作为一个具体的例子，我们表明，基于 [ 27 ] 中引入的 GHZ 态的二维方晶格上的半注入 PEPS 具有键维数 D ，可以表示为键维数为 2 D 的正常 PEPS。作为我们结果应用的一个例子，我们考虑共振价键 (RVB) 状态，最初被认为是自旋液体的基态 [ 29 ]，在高温超导理论中也具有重要意义 [ 30 ]。RVB 态也在 PEPS 的背景下得到了广泛的研究 [ 31 – 33 ]。在 [ 31 ] 中引入了该状态的第一个张量网络表示，即键维数等于 3 的 PEPS。我们提出了两种新的状态表示：具有非均匀键维数的 PEPS