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叠加与纠缠对混合量子场的影响...
近来，量子计算的算法和生成的量子计算机技术不断发展。另一方面，机器学习已成为解决计算机视觉、自然语言处理、预测和分类等许多问题的重要方法。量子机器学习是一个结合这两种主要方法的优点而发展起来的新领域。作为量子和经典计算的混合方法，变分量子电路是一种机器学习的形式，它可以根据输入变量预测输出值。在本研究中，当数据集较小时，使用变分量子电路模型研究了叠加和纠缠对天气预报的影响。在变分层之间使用纠缠层对电路性能进行了显着的改善。在数据编码层之前使用叠加层可以减少变分层的使用。
金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1
分析了两个基于Algan的深紫外线（DUV）发光二极管（LED）的电流 - 电压（IV）特性，这些发光二极管（LED）分析了开放核螺纹位错的密度不同（Nanopipes）。模拟了一个三二极管电路，以模拟DUV LED的IV特性，但只能准确地对较低的泄漏电流（较低的Nanopipe密度DUV-LED）建模。发现，尽管纳米管以前被确定为固有的N型，但这些结构中的纳米管的电流泄漏仍在纠正。使用缺陷敏感的蚀刻，揭示了纳米管在DUV-LED的P型GAN上限层中终止。修改了电路模型，以说明N型纳米管和P型GAN之间的另一个P-N连接，并实现了漏水DUV LED的IV特征的极好拟合。
研究计算电池电池的内部电阻
摘要：可以将内部电阻视为电池电池“质量”的量度。低的内部电阻表明电池电池能够以最小的电压下降传递大电流，而高内部电阻表明电池电池较不能力传递大电流并体验到较大的电压下降。内部电阻可能会受到各种因素的影响，包括：电极的类型和组成，电池温度和电池的电荷状态。它也可以根据排放速率而变化，较高的放电率通常会导致更高的内部电阻。计算电池电池的内部电阻有助于确定细胞的性能并确定可能影响其性能的任何问题。本文以Panasonic NCR18650B电池单元为例，提出了电路模型和计算公式，用于计算电池电池的内部电阻，并且计算结果是可靠的，为电池内部电阻的计算和研究提供了有效的方法。
深度逆建模揭示神经回路机制中的动态相关不变性
摘要 8 神经群体动态受许多细胞、突触和网络特性的影响。不仅要了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且要了解动态何时不受此类变化的影响或对此类变化保持不变。计算建模揭示了单个神经元和小电路中的不变性，这些不变性被认为反映了它们对变化和扰动的鲁棒性。然而，将这些见解推广到皮层和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于使用脉冲网络模型对神经回路进行逆向建模，即识别与神经记录中观察到的动态定量匹配的参数配置。在这里，我们提出了神经动力学自动模型推断 (AutoMIND)，以有效发现不变的电路模型配置。 AutoMIND 利用具有自适应 16 脉冲神经元和群集连接的机械模型，该模型显示了丰富的时空动态。概率 17 深度生成模型（仅在网络模拟上训练）然后返回与给定目标神经活动观察一致的许多参数配置。应用于多个数据集后，AutoMIND 发现了人类大脑类器官在早期发育过程中同步网络爆发的电路模型 19，以及捕捉小鼠海马和皮层中神经像素记录的复杂频率曲线的模型 20。在每种情况下，我们都获得了 21 数百种配置，这些配置组成一个（非线性）参数子空间，其中种群动态保持不变 22。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，而是因不同的动态而异 23。总之，我们的研究结果揭示了不同 24 种群体动态背后的电路参数的动态相关不变性，同时展示了 AutoMIND 在神经电路逆向建模方面的灵活性。25
深层建模揭示了神经回路机理中动态依赖性的不向导
摘要8神经种群动力学由许多细胞，突触和网络特性塑造。不仅要9了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且当动态不受影响的情况下，或不变的变化时，也很重要。计算建模揭示了单个神经元和小11个电路中的不变，这些电路被认为反映了它们对可变性和扰动的稳健性。但是，将这12个见解概括为皮质和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于具有尖峰网络模型的13个神经回路的反向建模，即识别量化对动力学14在神经记录中观察到的动力学14的参数配置。在这里，我们提出了从神经动力学（Automind）的自动化模型推断，以有效发现不变电路模型配置。自动源具有自适应16个尖峰神经元和聚类连接性的机械模型，该模型显示出丰富的时空动力学。概率17深生成模型（仅在网络模拟上进行训练），然后返回许多参数配置，一致18，具有给定的神经活动目标观察。应用于几个数据集，Automind发现了早期发育中人类脑类器官中同步网络爆发的电路模型19，以及捕获小鼠海马和皮质中神经偶像记录的20个复杂频率曲线的模型。在每种情况下，我们都会获得21个组成（非线性）参数子空间的配置，其中人口动态保持22不变。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，但在不同的23个动态方面有所不同。一起，我们的结果阐明了24个种群动态的基础电路参数的动态依赖性不向导，同时证明了自动源对神经回路的反向建模的灵活性。25
测量引发的临界性的可扩展探测
我们发现了测量引起的相变的局部序参量：最初与系统纠缠的单个参考量子比特的平均熵。利用这个序参量，我们确定了可立即应用于高级量子计算平台的测量引起的临界性的可扩展探针。我们在 1 + 1 维稳定器电路模型上测试了我们的建议，该模型可以在多项式时间内进行经典模拟。我们引入了“解码光锥”的概念来建立此探针的局部和有效可测性。我们还估计了转变的体积和表面临界指数。在更一般的模型中开发测量引起的临界性的可扩展探针可能是嘈杂的中尺度量子设备的有用应用，并指向更高效的容错量子计算实现。
电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析
通过等效电路模型对电池进行建模需要确定其参数。可以通过利用电池对当前脉冲的瞬态响应来完成此确定性（通常称为GitT：Galvanostatic的间歇性滴定技术）。一种经典的方法是首先将开路电压（OCV）和过压分开，然后从后者中提取模型参数。然而，OCV的估计很困难，这可能会导致过电压的错误，尤其是对于诸如Di ti ti ti的缓慢动力学时。我们在这里提出了一种在GITT期间估算OCV的方法，以及一种估算过电压的方法，该方法允许提取与缓慢动力学相关的参数。将提出方法带来的结果与更经典的方法进行了比较。doi：https：//doi.org/10.1016/j.est.2022.106199
电池电量电路电压曲线的实时状态电池状态估计
摘要 - 基于等效电路模型（ECM）估计开路电压（OCV）的所有电荷状态（SOC）估计算法，并使用SOC-OCV非线性关系将其转换为SOC。这些算法需要识别ECM参数和非线性SOC-OCV关系。在文献中，提出了各种技术来同时识别ECM参数。然而，SOC-OCV关系的同时同时鉴定仍然具有挑战性。本文提出了一种构建SOC-OCV关系的新技术，最终将其转换为单个参数估计问题。使用拟议的参数估计和SOC-OCV构建技术实施了Kalman过滤器，以估算电池中的SOC和相关状态。在数值模拟中，该算法证明它准确地估计了电池模型参数，并且SOC估计误差仍低于2％。我们还通过电池实验验证了所提出的算法。实验结果表明，SOC估计的误差保持在2.5％以内。
量子格枚举的具体分析？
摘要：格约化算法（例如 BKZ（Block-Korkine-Zolotarev））在评估基于格的密码学的安全性方面起着核心作用。BKZ 中用于查找投影子格中最短向量的子程序可以用枚举算法实例化。枚举过程可以看作是在某些枚举树上的深度优先搜索，枚举树的节点表示系数的部分分配，对应于格点，即格基与系数的线性组合。这项工作基于 Montanaro 的量子树回溯算法，对量子格枚举的成本进行了具体的分析。更准确地说，我们在量子电路模型中给出了具体的实现。我们还展示了如何通过并行化组件来优化电路深度。基于设计的电路，我们讨论了格枚举所需的具体量子资源估计。
仿真洞察到钙钛矿活动层，以增强太阳能
摘要：这项研究探索了钙钛矿太阳能电池的性能，包括MASNI3，CH3NH3SNI3，CSPBI3和CSSNGEI3，分析关键指标，例如效率，敞开电路电压（VOC），短路电流电流密度（JSC）和填充因子（JSC）和填充因子（ff）。使用SCAPS软件的模拟提供了基线数据，并使用高级计算技术对其进行了进一步验证和扩展。灵敏度分析揭示了诸如带隙能量和载体迁移率之类的参数的影响，而层优化和电路模型则提供了对增强设备性能的见解。比较分析和现实世界模拟弥合了实验室结果与实际应用之间的差距，并得到了机器学习模型的支持，以预测新型材料的效率。这种全面的方法有助于优化钙钛矿太阳能电池以进行未来的应用。