XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统参数
神经毒性杀虫剂对昆虫抗氧化剂系统参数的影响：微型评论
昆虫对杀虫剂的抗性是我们时代最紧迫的问题之一。 对抵抗机制的研究是解决现代生物学的整个基本和实际问题的重要联系。 杀虫产品的长期和密集使用是由不同昆虫种群的耐药性发展引起的。 暴露于杀虫剂会导致氧化应激和昆虫抗氧化剂状态的变化。 目前的综述旨在积累神经毒性杀虫剂研究的结果，以其对昆虫抗氧化剂系统参数的影响。 文献来源是通过利用电子数据库搜索的。 研究和结构化了收集的信息。 该评论的特征是昆虫抗氧化剂系统，通过作用机理对杀虫剂进行了分类，并证明了杀虫剂暴露与氧化应激之间的联系。 结果表明，具有不同活性成分的杀虫剂可能会对不同物种的昆虫的抗氧化剂状态产生重大影响。 在某些情况下，这表明了酶的活动和其他情况下的增加 - 通过减少。 因此，刺激氧化应激和昆虫抗氧化能力的损害是大多数杀虫剂的毒性机制。昆虫对杀虫剂的抗性是我们时代最紧迫的问题之一。对抵抗机制的研究是解决现代生物学的整个基本和实际问题的重要联系。杀虫产品的长期和密集使用是由不同昆虫种群的耐药性发展引起的。暴露于杀虫剂会导致氧化应激和昆虫抗氧化剂状态的变化。目前的综述旨在积累神经毒性杀虫剂研究的结果，以其对昆虫抗氧化剂系统参数的影响。文献来源是通过利用电子数据库搜索的。研究和结构化了收集的信息。该评论的特征是昆虫抗氧化剂系统，通过作用机理对杀虫剂进行了分类，并证明了杀虫剂暴露与氧化应激之间的联系。结果表明，具有不同活性成分的杀虫剂可能会对不同物种的昆虫的抗氧化剂状态产生重大影响。在某些情况下，这表明了酶的活动和其他情况下的增加 - 通过减少。因此，刺激氧化应激和昆虫抗氧化能力的损害是大多数杀虫剂的毒性机制。
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，这种方法还不够，并且必须通过外部控制修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的有效性[6，11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最后时间示意性地差异以最大化（或最小化）。除其他外，我们可以提到量子渔民信息（QFI）[10,15–30]，选择性控制方案[31-39]和指纹识别方法[40-43]的最大化。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与特定可观察的特定可观察的方差成正比，该方差与哈密顿量的部分衍生物相对于参数进行估计。通过最大化此数量，我们确保参数的小扰动会引起对系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是本地的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为以不同参数值为特征的系统的不同副本的同时状态对状态控制协议[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控制系统的控件，以达到系统的每个副本，以达到（可能尽可能快）的目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。指纹方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定优点的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如控制时间或能量的最小化[56-59]。可以通过这些方法独立地获得不同的控制策略，例如，用于自旋系统的参数估计。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更一般而言，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有指纹方法已短暂地连接到[60,61]中的Fisher信息，但是QFI和选择性方案之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，此方法不足以齐奏，必须通过外部控制来修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的效果[6,11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最终时间时示意性地将要最大化（或最小化）的数量差异。除其他外，我们可以提及量子Fisher信息的最大化（QFI）[10,15-29] ::::::::::::::: [10,15–30]，选择性控制协议[31-39]和fingerprinting方法[40-43]。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与可观察到的特定观察值的方差成正比，该方差与哈密顿的部分衍生物相对于参数估算的部分衍生物。通过最大化此数量，我们确保参数的少量扰动会引起系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是局部的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为同时的状态到状态控制协议，用于以参数的不同值为特征的系统的不同副本[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控件，该控件使我们能够（可能尽可能快）为系统的每个副本达到目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。填充方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定功绩的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如最小化控制时间或能量[56-59]。不同的控制策略。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更普遍地说，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有固定方法才与[60,61]中的Fisher信息连接起来，但是QFI与选择性协议之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
通过量子系统参数估计增强随机过程分析
摘要 本文从所有可能的角度研究了向量空间中的线性伊藤随机微分方程。在这种情况下，势向量描述了作用于量子系统的经典噪声的大小。该向量势可以表示为其参数的线性函数，其中厄米算子作为其系数，因为其参数被假定为未知的。对于二阶扰动，可以借助势扰动参数确定幺正演化算子。至于第二项，它写成关于布朗运动的双迭代随机积分，而第一项写成伊藤随机积分。在控制量子系统时，来自环境的噪声可能是一个主要障碍；这种技术可以提供帮助。通过学习检测和调节噪声，提高计算机等量子技术的可靠性和实用性。如果势的参数受到噪声的影响，那么它们的可靠性就会降低。我们重点关注特殊情况，即势能是这些参数的线性函数，以厄米算子为系数。为了找到达到 O ( ǫ ) 的幺正演化算子，我们可以将 O ( ǫ ) 项写为关于布朗运动的伊藤随机积分，将 O ( ǫ 2 ) 项写为关于布朗运动的双迭代随机积分。
自主电力系统中混合电能存储系统参数识别
1. 引言 目前，电能存储系统 (EESS) 被广泛用于解决电力工业的各种问题。近几十年来，储能技术的密集发展导致了具有特性 (功率、能量强度、效率系数、速度) 的 EESS 的诞生，这些特性 (功率、能量强度、效率系数、速度) 使项目能够以技术和经济效率实施。2017 年，俄罗斯联邦能源部批准了《俄罗斯联邦电力存储系统市场发展构想》[1]。此外，能源计划还指出了在俄罗斯联邦能源领域引入储能系统的具体任务，该计划是国家技术倡议的长期综合计划的一部分，旨在到 2035 年形成全新的市场并为俄罗斯在全球技术领导地位创造条件 [2]。现代快速 EESS 是一种全新的能源电力设备，旨在与电力系统进行受控的能量交换，以组织所需的模式或控制动态过程。EESS 能够根据任何给定的算法几乎立即控制有功功率平衡。根据给定的任务，EESS 可用作无功功率补偿装置、高次谐波有源滤波器以及三相网络不对称补偿手段。由于 EESS 技术的新颖性，其在俄罗斯电力工业实践中的开发和实施始于相对较小的额定功率和能量强度。俄罗斯联邦的自主能源系统中有许多 EESS 项目可供实施，这些项目具有较高的经济和技术效率。受控能量交换过程中的功率变化速度由 EESS 的功能目的决定。目前最相关的储能设备类型是：锂离子电池和超级电容器。第一种类型对于相对较慢的过程最有效，而第二种类型对于较慢的过程最有效。