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World File Search System玻尔兹曼
void的课程：什么Boltzmann Brains教
摘要：一些物理理论预测，宇宙中几乎所有的大脑都是玻尔兹曼的大脑，即短暂的无形大脑，由于热力学或量子波动而意外地组装。物理学家和哲学家广泛认为这种扩散是不可接受的，因此将其预测作为拒绝这些理论的基础。但是，只有在某些哲学假设的情况下，该预测的推定不可接受的后果才遵循。本文制定了一种策略，以屏蔽物理理论免受Boltzmann Brains的威胁。该策略吸引了关于意识的物理基础的一种现象外部主义的形式。鉴于这种现象外部主义的形式，鲍尔茨曼大脑的增殖证明是良性的。该策略面临心理物理微调问题，但都减轻了宇宙学微调问题，即参加基于物理的解决方案来解决玻尔兹曼大脑问题，并为与时代箭头有关的解释性股息支付了解释性的股息。
无结纳米线晶体管中准弹道传输和等离子体振荡的数值方法
摘要 提出了一种用于纳米线晶体管 DC 和 RF 小信号模拟的数值框架，该框架基于泊松、薛定谔和玻尔兹曼传输方程的自洽解，并且在从弱到强粒子散射的整个范围内都是稳定的。所提出的方法不会因将玻尔兹曼传输方程变换到能量空间而产生缺陷，并且可以处理准弹道情况。这是研究等离子体共振和其他高迁移率现象的关键要求。内部求解器通过先前开发的基于 H 变换的模拟器的结果进行验证，该模拟器适用于具有强散射的传统 N + NN + 硅晶体管。然后，将其结果与基于矩的模型的结果进行比较，结果表明这些结果不能令人满意地描述准弹道传输状态下的电子动力学。此外，发现接触处传输模型的内部边界条件对等离子体共振有显著影响，而基于物理的热浴边界条件强烈抑制了它们。
统计力学、神经网络和人工智能...
分别来自统计力学和贝叶斯概率的方法对于思考某事是否发生的可能性来说是截然不同的。统计力学是理论物理学的一个领域，在神经网络中主要用作寓言；作为在一个领域创建的模型，并（非常有用地）应用于另一个领域。这几乎就像用物理学来讲故事。这些方法可以成功使用的想法是如此极端，以至于这些方法可以在神经网络和深度学习中找到新家几乎令人震惊。统计力学的概念是受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习方法的核心。受限玻尔兹曼机使用的底层方法与随机梯度下降实现（例如反向传播）所使用的方法非常不同。这意味着 RBM 可以具有多层架构并学会区分更复杂的模式，从而克服我们之前讨论过的简单多层感知器 (MLP) 的局限性。统计力学处理的是只能通过其能量状态来区分的小单元的发生概率。相比之下，贝叶斯概率提供了一种截然不同的思考事情发生概率的方式。这两种面向概率的方法共同为高级机器学习方法奠定了基础。既然我们已经确定了统计力学和贝叶斯方法的重要性，我们将把注意力（针对本章和紧接着的章节）限制在统计力学及其与神经网络的基础关系上。稍后，当我们讨论更高级的主题时，我们将全面讨论统计力学和贝叶斯方法的融合。统计力学在神经网络中的作用首次为人所知是在 1982 年 John Hopfield 发表他的研究成果时 [1]。他的研究成果借鉴了 Little 及其同事在 1974 年 [2] 提出的观点。本章介绍了统计力学中的一些关键概念；足以理解一些经典论文的主题：Hopfield 的原创成果（介绍了后来被称为 Hopfield 网络的内容）以及由 Geoffery Hinton 及其同事开发的玻尔兹曼机的一些关键成果。
2023 年秋季学期课程目录
一般描述： 一般热力学、化学平衡、化学反应动力学和机制，内容如下：A) 热力学定律：经验温度、内能、熵、不可逆过程和热平衡 - 模型和标准状态：理想气体、理想溶液和混合物 - 活动 - 热力学标准量的制表。反应热力学：化学势、反应量及其压力和温度依赖性 - 相平衡。 B) 统计热力学：分布与统计、玻尔兹曼关系、熵、分布函数、状态函数的统计描述
量子困境规则.docx
i. 牛顿力学 ii. 哈密顿力学 iii. 拉格朗日力学 iv. 波动力学 (1) 简正模 (2) 波叠加 (3) 经典谐振子 v. 统计物理学 (1) 热力学定律 (2) 玻尔兹曼分布、泊松分布、二项分布、几何分布 (3) 熵及其与温度和信息的关系 (4) 配分函数 (5) 微正则系综 (6) 正则系综 vi. 相对论 (1) 狭义相对论 (2) 洛伦兹变换 (3) 长度收缩 (4) 时间膨胀 (5) 时空图 (6) 引力 b. 量子物理学
奥列格·罗戈津 - Skoltech
2015–2017 博士研究。{ 开发和并行实施用于解决玻尔兹曼方程的保守投影离散速度法 { 稀薄气体流动的数值和渐近分析，包括受大温度变化驱动的流动 2009–2014 博士研究，莫斯科物理技术学院，多尔戈普鲁德内。{ 设计和开发高性能计算的问题解决环境 { 开发动力学和流体动力学型方程的数值方法和算法 { 一些经典分子气体动力学问题的计算机模拟
电子电子散射对半导体设备能量分布的影响
半导体设备热载体降解的物理建模需要准确了解载体分布函数。Childs等。预测，分散功能的高能尾受电子散射（EES）[1]的强烈影响。通过使用迭代方法，在EES存在下是非线性的玻尔兹曼方程来显示这一点。进行了以下近似值：1）在采用未知的分布函数（DF）的各向同性部分的能量依赖性形式主义； 2）假定声子能量比动能小得多。因此，迭代方法不适用于低能范围，而使用蒙特卡洛方法。 3）在散落率中，EES率的贡献被忽略了。虽然需要1）使问题在数字上可以处理，但近似值2）和3）尚不清楚，因为它们并不能显着简化问题，但可以大大改变结果。在这项工作中，我们使用的不是玻尔兹曼方程，一个两粒子动力学方程，其优势在于，在EES的主体中也是线性的。在[2]中已经预先提出了一种用于均匀电场的两粒子蒙特卡洛法，该方法已经计算出轨迹对以对两个粒子的六维k空间进行采样。我们扩展了固定的蒙特卡洛算法，以说明空间变化的电场。假设单谷带结构模型和硅的材料参数，获得了以下数值结果。图1显示了均匀电场的不同类型散射事件的频率。尽管EES是DOM-
基于格子波尔兹曼方法的热能存储系统研究
玻尔兹曼方法 Oussama El Mhamdi (1) *、Soumia Addakiri (1)、ElAlami Semma (1)、Mustapha El Alami (2) (1) 摩洛哥塞塔特 FST 哈桑第一大学工程工业管理与创新实验室 (2) 摩洛哥卡萨布兰卡哈桑二世大学 Ain Chok 科学学院物理系 LPMMAT 实验室 *通讯作者：电子邮件：oussama.elmhamdi@gmail.com 关键词：格子玻尔兹曼方法、相变材料、热能存储、管壳式热交换器 摘要 热能存储 (TES) 系统在许多工程应用中备受青睐，因为它能够克服能源供应和能源需求之间的不匹配。TES 可用于储存热化学热、显热、潜热或这些热的组合。在这三种形式中，潜热热能存储 (LHTES) 近年来的重要性日益增加，成为传统系统的有前途的替代方案。这些系统使用相变材料 (PCM)，采用简单或级联配置，存储熔化潜热（充电过程）并在凝固过程中释放（放电过程）。在 LHTES 系统的不同配置中，管壳式热交换器代表了高温 PCM 中一种有前途且简单的设计。在本文中，我们提出了一项涉及管壳式热交换器的新数值研究，以评估热存储现象。使用格子波尔兹曼方法提供了案例研究和数值结果。
多维非...的量子电路实现
摘要：近年来，量子计算 (QC) 在流体动力学模拟中的应用已发展成为一个动态研究课题。由于许多科学和工程领域中的流动问题需要大量计算资源，因此 QC 加速模拟和促进更详细建模的潜力成为这一研究兴趣日益增长的主要动机。尽管取得了显著进展，但在创建流体建模的量子算法方面仍然存在许多重要挑战。本文在基于格子的流体建模背景下研究了流体建模中控制方程的非线性这一关键挑战。详细介绍了 D1Q3（一维，三个离散速度）格子玻尔兹曼模型的量子电路以及涉及电路宽度和深度的设计权衡。然后，将设计扩展为非线性 Burgers 方程的一维格子模型。为了便于评估非线性项，所提出的量子电路采用量子计算基编码。本研究的第二部分介绍了一种用于多维晶格模型中非线性项的新型模块化量子电路实现。具体而言，详细介绍了二维模型中动能的评估，这是二维和三维格子玻尔兹曼方法碰撞项量子电路的第一步。量子电路分析表明，利用 O (100) 容错量子比特，可以在不久的将来进行有意义的概念验证实验。
使用...进行高效低温蒙特卡洛采样
量子退火 (QA) 的出现是未来量子计算发展的重要一步，也将极大地促进统计物理和材料科学建模的发展。到目前为止，QA 在这些领域的应用仍然很少，其中包括确定具有长程弹性相互作用的平衡微结构 1 、横向场 Ising 模型中的相变 2 、通过 Shastry-Sutherland 模型研究受挫磁系统的能态 3 以及设计超材料 4 。另一个例子是结合使用量子退火器和玻尔兹曼机来采样自旋玻璃并预测 MoS 2 层的分子动力学数据 5 。更一般地说，由 D-Wave 公司实施的 QA 可以有效地找到离散优化问题的基态配置，在学术界和工业界都有许多应用 6 – 10 。 QA 的概念是在低温下以明确定义的基态初始化系统的哈密顿量，然后平滑地转换能量景观，使其代表所需的优化问题。如果仔细执行这种绝热变换，系统最终会处于目标哈密顿量的基态，因此可以找到优化问题的全局最小值。然而，在实践中，准备、转换和读出过程并不是完全绝热、无噪音和与环境分离的，因此有时会发现能量更高的状态，尤其是与简并态 11 或太小的能隙结合时。因此，对于典型的 QA 应用，需要多次重复和读出来确定真实基态。在本文中，我们证明了该技术的这一缺陷实际上可以转化为优点，因为它可以非常有效地确定有限温度的热力学性质。从材料科学的角度来看，T = 0K 时的基态配置通常只对许多实际应用具有有限的意义。例如，对于铁磁体，所有自旋都排列在基态，而对于有限温度，热涨落会导致有限的关联长度、相变和温度相关的磁化。对此类属性进行统计建模的传统方法是使用蒙特卡罗 (MC) 采样技术，因为由于相空间的巨大规模，通常无法明确计算配分函数。此类计算最突出的方法可能是使用 Metropolis 转移概率生成离散马尔可夫链，这会生成一系列遵循玻尔兹曼统计的配置，因此可以通过更容易地计算这些马尔可夫链上的时间平均值来表达集合平均值 12、13。在实践中，根据玻尔兹曼分布 p ∼ exp ( − β ∆ E ) (其中 β = 1 / k BT )，从一个状态到另一个状态的转变正在发生，其概率取决于两个配置之间的能量差 ∆ E 。通常，这种方法在低温下效率低下，因为新配置的拒绝率非常高，因此在局部最小值中捕获的相空间采样不足，导致对所需热力学性质的预测有噪声。另一种重要的采样策略是由 Wang 和 Landau 开发的，他们使用非马尔可夫算法通过平坦直方图技术提取状态密度，从中可以计算出所有所需的热力学性质 14 。除了这些主要技术之外，Dall 等人还开发了一种在低温下快速采样玻尔兹曼分布的算法。然而，这种算法最适合具有短程相互作用的系统 15 。另一种公平采样基态和