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World File Search System离散状态
科学应用的离散状态扩散建模
生成的扩散模型在以人为本的形象生成中取得了巨大的成功，但是它们对连续状态空间的依赖使得执行硬性约束（例如物理系统中的保护法）极为困难。在本次研讨会中，我将引入一个完整的理论框架，以扩散在离散的马尔可夫过程中，超越了基于高斯的模型，以开发一种从根本上定义离散空间中扩散方式的公式。该框架使生成模型能够严格保留诸如材料生成的质量和多相流模拟的数量，即常规扩散模型失败的区域。i将提出数值实验，包括停电扩散，该实验从空状态而不是噪声生成图像，以证明这种方法的可行性和功能。通过在离散空间中建立正向和反向扩散的精确表述，这项工作为工程和科学建模的新应用打开了大门，弥合了Genai和现实世界中物理约束之间的差距。
切换系统：稳定性分析和控制合成
其中x 1是位置，x 2是速度，a≥0是加速度输入，而q∈{1、2、3、4、5， - 1、0}是齿轮移位位置。当q = - 1时，函数f应为负，并且在q = 0时为a，并且在a中的增加，并且在a中增加，而在q>>>>> 0时，q = a的呈阳性。在此系统中，x 1和x 2是连续状态，q是离散状态。显然，离散的转变影响连续轨迹。在自动传输的情况下，连续状态x 2的演变又用于确定离散过渡。在手动传输的情况下，离散过渡由驾驶员控制。也很自然地考虑取决于连续状态和离散状态的输出变量，例如发动机旋转速率（RPM），该变量是x 2和q的函数。
可靠性工程.pdf
为了将概率论应用于可靠性评估，研究系统行为，必须进行一系列实验或推导出数据收集方案。为了将概率论应用于这些随机值或事件的发生，我们需要研究这些称为随机变量的变量。∴ 随机变量是一个变量，表示给定随机实验的结果或成果。随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。随机变量可以是“离散的”或“连续的”。离散随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。例如：1. 抛硬币 - 结果是正面或反面。2.掷骰子 - 结果是 1、2、3、4、5 或 6。连续随机变量是取无限多个值的变量，或者其范围形成一组连续的实数。这并不意味着范围从 - ∞ 延伸到 + ∞。它只意味着值有无数种可能性。例如：1.灯泡的使用寿命。2.如果电流的值在 5A 和 10A 之间，则表示连续随机变量。概率密度函数 与随机变量相关的概率可以用称为概率密度函数或概率质量函数的公式来描述。我们使用符号 f(x) 表示概率密度函数。
秋季2024年研究生课程描述
数学526/Stats 526。离散状态随机过程Cohen，ASAF T/T t/t Th 10:00 AM-11：30 AM Cohen，ASAF T/TH 11:30 AM-1：00 PM TBD T/TH T/TH 8:30 AM-10：00 AM MATH 525或Stats 525或STAT 525或EEC 525或EECS 525或EECS 501。（3）。（BS）。可能不会重复以获得信用。这是关于随机过程在离散状态空间上的理论和应用的课程。一些特定主题包括：（1）马尔可夫链 - 马尔可夫属性， - 复发和瞬态， - 平稳性， - 千古， - 耦合， - 退出概率和预期的退出时间； （2）马尔可夫决策过程 - 最佳控制， - Banach固定点定理； （3）指数分布和泊松过程 - 无内存的特性， - 变薄和叠加， - 复合泊松过程； （4）Markov连续时间 - 发电机和Kolmogorov方程， - 嵌入了马尔可夫链， - 固定分布并限制定理， - 退出概率和预期的退出时间， - 马尔可夫队列； （5）Martingales - 有条件的期望， - 与Martingales的赌博（交易）， - 可选采样， - 用于计算退出概率和预期退出时间的应用， - Martingale Convergence。
通用量子模拟器
在过去的半个世纪中，计算机存储和程序信息的逻辑设备每2年缩小了2倍。量子计算机是小型计算机的终点，当设备变得足够小时，其行为受量子力学的控制。召开数字计算机中的信息存储在电容器上。一个未充电的电容器寄存器A 0和一个带电的电容器寄存器a 1.存储在单个旋转，光子或原子上。本身可以将一个原子视为一个很小的capitor。一个处于其基态的原子对未充电的电容器是肛门的，并且可以进行注册为0，而以激发状态的原子类似于收费的Ca-pacitor，可以将其登记为1。到目前为止，量子计算机听起来很像古典计算机；量子力学的唯一用途是在离散的旋转，光子或原子的离散状态与数字计算机的离散逻辑状态之间建立对应关系。量子系统表现出没有经典类似物的行为。特别是与经典系统不同，量子系统可以存在于不同离散状态的叠加中。普通的电容 - 可以被充电或无需充电，但不能同时使用：经典位是0或1。相比之下，其地面和激发态的量子超孔中的原子是一个量子位，从某种意义上说，它同时将0和1寄存。因此，量子计算机可以做策略计算机无法做到的事情。经典计算机通过使用诸如晶体管等非线性设备来解决问题，以在
基于Petri Net模型和LTL规格的多机器人路径计划
近年来，为一组移动机器人（也称为代理商）开发路径规划方法的重要性。在给定环境中的机器人运动中使用了不同的模型，例如过渡系统（TS）[1]，[2]或Petri Net（PN）模型[3]，[4]。在多种情况下，需要机器人才能实现全球目标。表达机器人团队任务的已知形式主义基于高级规范，例如线性时间逻辑（LTL）[5]。运动计划应通过计算无碰撞轨迹来确保给定的任务。当然，可以以各种方式计算机器人与规范之间的关联来返回解决方案，例如，将TS抽象用于异质机器人系统的使用，以及模型检查LTL Mission的算法，以B形automaton（BA）建模。据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。 [1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。 机器人的数量。 另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T. 机器人数。 工作[6]旨在计算据我们所知，没有方法可以分解全球LTL任务，而无需考虑LTL形式主义的某些假设或特定类别，这是通过当前工作探讨的事实。[1]建议将指定限制分配到仅由一个机器人解决的单个任务中，与集中式方法相比，较少的状态，而离散状态W.R.T.指数增加。机器人的数量。另一种计划策略依赖于PN表示[6]，它具有整个团队运动的图形拓扑的好处，以及一个不变的模型W.R.T.机器人数。工作[6]旨在计算
跨模式扩散建模和语音识别的采样
扩散模型在单个模态内的持续数据中脱颖而出。将其有效的语音识别扩展到语音识别，其中连续的语音框架被用作生成离散单词令牌的条件，在离散状态空间中建立条件扩散至关重要。本文介绍了一个非自动性散布扩散模型，从而通过迭代分化步骤可以平行地生成与语音信号相对应的单词字符串。一个声学变压器编码器标识了语音表示形式，它是DeNoising Transformer解码器预测整个离散序列的条件。为了解决交叉模式扩散的冗余降低，在优化的情况下集成了另一个特征去相关目标。本文通过使用快速采样方法进一步减少推理时间。语音识别的实验说明了提出方法的优点。索引术语：语音识别，扩散模型，特征去相关，快速采样
PV综合住宅系统（包括储能系统）的最佳能源管理
抽象的经济利润是PV综合住宅生产商的主要动机，因此能源管理算法在这些系统中起着关键作用。常规基于规则的能源管理系统（REM）的主要优先级是满足需求。结果，出售给分销网络的能源总量，因此在此类系统中的用户效果并不可观。本研究提出了一个智能能源管理系统（SEMS），以在网格连接的住宅光伏（PV）系统中进行最佳能源管理，包括电池作为储能单元。使用MATLAB模拟的建议方法使用负载和PV特性的实际值，将根据电池的离散状态实现电池运行的经济计划。实验测试是为了验证仿真结果，与经典的能源管理算法相比，表现出显着的生产商的好处以及负载校正的增加。
大鼠视觉皮层持续神经活动的多种状态
在没有传入显著感觉输入的情况下，大脑会持续产生内部活动。自发神经活动本质上由电路结构定义，并与信息处理和行为反应模式相关。然而，行为动物视觉皮层中自发活动的时空动态仍然几乎难以捉摸。使用定制的电极阵列，我们在自由行为大鼠的初级和次级视觉皮层中记录了 32 个位点的皮层电图，并确定了自发神经活动的传播模式。非线性降维和无监督聚类揭示了活动模式的多个离散状态。活动在一种状态下保持稳定，突然跳转到另一种状态。内部切换的皮层状态的多样性和动态性意味着神经对各种外部输入的反应具有灵活性。
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。