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结构脑网络可控性方法论考虑的实用指南
摘要 目的。预测大脑如何通过内部或外部控制进入特定状态需要从根本上理解神经连接与活动之间的关系。网络控制理论是物理和工程科学中一个强大的工具，可以提供有关这种关系的见解；它形式化了复杂系统的动态如何从其相互连接的单元的底层结构中产生的研究。方法。鉴于网络控制理论最近在神经科学中的应用，现在是时候为结构脑网络可控性的方法论考虑提供实用指南了。在这里，我们系统地概述了该框架，研究了建模选择对经常研究的控制指标的影响，并提出了可能有用的理论扩展。我们的讨论、数值演示和理论进展基于一个高分辨率扩散成像数据集，该数据集包含 730 个扩散方向，这些扩散方向是从十名健康年轻人身上扫描约 1 小时获得的。主要结果。在对该理论进行教学介绍之后，我们探讨了建模选择如何影响四个常见统计数据：平均可控性、模态可控性、最小控制能量和最佳控制能量。接下来，我们将通过两种方式扩展当前的最新技术：首先，开发一种替代的结构连接测量方法，以解释活动通过邻接组织的径向传播；其次，定义一个补充指标，量化系统能量景观的复杂性。最后，我们将提出具体的建模建议并讨论方法论上的限制。意义。我们希望这个通俗易懂的解释将激励神经成像界更充分地利用网络控制理论的潜力，解决认知、发育和临床神经科学中的紧迫问题。
1.1 电化学储能与转化
电能在我们的日常生活和工业生产中起着非常重要的作用。化石燃料、核热能和可再生能源（例如太阳能、风能和生物质能）都可以转换成电能[1]。不幸的是，能量转换过程总是伴随着大量的能量损失。例如，核热能转化为电能的效率仅为约30％。此外，来自可再生能源的电能高度依赖于天气、季节和地域，无法及时满足实际需求。因此，迫切需要解决电能的存储和转换问题。开发先进的能量存储和转换技术对于提高能源利用效率和扩大能源应用领域至关重要。二次电池、超级电容器、水电解器和燃料电池是一些典型的电化学能量存储和转换装置。图1.1显示了这些电化学能量存储和转换系统的示意图[2]。水电解器可将电能转化为化学能，产生氢气（转化效率约为 70%），供燃料电池进一步使用。在相反的过程中，燃料电池将化学能转化为电能。二次电池（如锂离子电池）的能量转化过程是可逆的。在充电过程中，电能可以转化为化学能 [3]。在放电过程中，化学能又转化回电能。转化速度决定了系统功率，而存储容量与系统能量有关。一般来说，由于内部系统的原因，能量转换和存储的活性材料被集成到二次电池中。与二次电池不同，电解器和燃料电池系统适用于分离的转换器和存储。这种电化学存储和转换系统通常比集成存储和转换器的系统提供更高的能量。因此，电解器和燃料电池也引起了广泛关注 [4]。本文简要概述了典型的二次电池、超级电容器、燃料电池和水电解器。
超导量子比特的非厄米动力学中的量子跳跃
耗散在自然界中普遍存在；例如原子核的放射性衰变和吸收介质中的波传播，耗散是这些系统与不同环境自由度耦合的结果。这些耗散系统可以用有效非厄米汉密尔顿量进行现象学描述，其中引入非厄米项来解释耗散。非厄米性导致复杂的能谱，其虚部量化系统中粒子或能量的损失。非厄米汉密尔顿量的简并性称为异常点 (EP)，其中特征值和相关的特征态合并 [1,2]。许多经典系统 [3-11] 已证明有效哈密顿的存在，并应用于激光模式管理 [12-14]、增强传感 [15-20] 和拓扑模式传输 [21-24]。尽管有效哈密顿方法是几十年前作为量子测量理论的一部分发展起来的，但最近对单电子自旋 [25,26]、超导量子比特 [27] 和光子 [28-30] 的实验扩大了人们对非厄米动力学中独特量子效应的兴趣。已经采用两种方法来研究量子区域内的非厄米动力学。第一种方法是通过将非厄米哈密顿量嵌入到更大的厄米系统中 [25,26,30]，通过称为哈密顿膨胀的过程来模拟这些动力学。第二种方法是将非厄米动力学直接从耗散量子系统中分离出来 [27] 。为了理解这种方法，回想一下耗散量子系统通常用包含两个耗散项的林德布拉德主方程来描述：第一个项描述系统能量本征态之间的量子跳跃，第二个项产生相干非幺正演化 [31 – 33] 。通过抑制前一个项，得到的演化是
来自相对熵的量子和经典麦角属
根据其定义，形容词的成真是指神经系统的生理机械性，以支持生物体消耗能量的能力[1]。将此概念置于物理系统上，然后创造了量子成分，以表示可以通过等激素转化提取的最大工作量[2]。尤其是，量子麦内氏疗法量化了存储在活性量子状态中的能量量，并且可以通过使状态被动提取[3-6]。简单地说，一个被动状态在能量基础上是对角线，其本征态被以其特征值的下降幅度排序。gibbs状态被称为完全被动[3]。量子成分在量子热力学中起着重要作用[7]。尤其是在评估真正量子特性的热力学值[8-11]时，例如挤压和非平衡储层[12，13]，相干性[14，15]或量子相关性[16，17]，它已证明是强大的。但是，如果量子系统与热储层没有接触，则计算量子的麦角镜远非微不足道。这是由于以下事实：麦芽糖是由所有可以在系统上起作用的单位的最大值决定的[2]。请注意，并非所有被动状态都可以通过单一行动，包括完全被动状态来达到。在分析的第二部分中，我们转向一个统一的框架，即几何量子力学。利用这种方法[20-22]，我们定义了几何相对熵。在本文中，鉴于量子的插入可以写成量子和经典的相对熵的差异（特征值分布的kullback -leibler差异），我们定义了经典的成真，从而量化了量子的最大作用，从而逐渐表现出了量子，从而量化了量子的量子，从而可以逐步提取出拟南象中的量子。连贯[18，19]。这样，表征一次性量子工作的方法变得特别透明[23 - 27]。在此范式中，工作是通过第一个测量系统能量而确定的，然后让其在时间依赖性
burtlink：用于传统和虚拟现实系统的节能视频显示技术
传统的平面视频流是移动系统中最流行的应用。360◦视频内容和虚拟现实（VR）设备的快速增长正在加速VR视频流的采用。不幸的是，由于视频流过程中涉及的主要系统组件（例如，DRAM，显示界面和显示面板）的高功耗（例如DRAM，显示界面和显示面板），视频流消耗了大量的系统能量。例如，在召开平面视频流中，视频解码器（在处理器中）解码视频帧，并将它们存储在DRAM主内存中，然后在显示控制器（在处理器中）将解码的帧从DRAM传输到显示面板。此系统体系结构导致大量数据移动到DRAM以及高DRAM带宽使用情况。因此，DRAM本身消耗了超过30％的视频流能量。我们提出了burstlink，这是一种新型的系统级技术，它证明了平面和VR视频流的能源效率。burtlink基于两个关键想法。首先，burtlink直接从视频解码器或GPU传输了一个解码的视频框架到显示面板，完全绕过主机DRAM。到此目的，我们使用双重远程帧缓冲区（DRFB）而不是DRAM的双帧缓冲区扩展了显示面板，以便系统可以使用新框架直接更新DRFB，同时使用DRFB中存储的当前帧更新显示面板的像素。第二，使用现代显示界面的最大带宽将完整的解码框架以单个爆发的形式传输到显示面板。与传统的系统不同，帧传输速率由显示面板的像素上的吞吐量限制，burtlink始终可以通过将帧传输从drfb启用的像素更新中解除帧传输来充分利用现代显示器接口的高带宽。这种直接和突发的框架转移链接链接的这种直接和爆发的框架转移可显着降低视频显示的能量消耗1）通过1）减少对DRAM的访问，2）增加怠速功率状态的系统的居留性，3）在快速传输后，启用了几个系统组件的时间功率传输 - 每个系统组件将每个帧转移到DRFB中。
激发态的量子保真度磁化率......
弯曲振动自由度的研究得益于其二维特性和两个明确的物理极限——线性和弯曲配置——以及中间配置——准线性物种，其特点是大振幅运动，使其具有丰富的光谱特征[1]。正或非单调的非谐性，后者与非刚性分子的 Birge-Sponer 图中 Dixon 凹陷的出现有关[2]，以及由于跨越线性壁垒附近的状态波函数中线性和弯曲特征的混合而导致的异常旋转光谱[3,4]，是准线性物种光谱中最显著的光谱特征。光谱方法的重大进步和发展使得人们能够通过实验获得多种分子物种的高弯曲泛音。通过这种方式，我们有可能获得实验光谱信息，从而研究能量接近线性势垒的系统 [5,6]。水 [7] 和 NCNCS [8–10] 的研究结果具有特别重要的意义。近年来，量子单值化概念最初由 Cushman 和 Duistermaat [11] 提出，后由 Child [12] 重新研究，对系统中的状态分配有很大帮助。由于状态与线性势垒的接近性，波函数的复杂性妨碍了正确的状态标记 [5–8,13]。这是从经典力学中借用的概念，它依赖于拓扑奇点，当系统能量大到足以探测局部鞍点或最大值时，就会发生拓扑奇点，从而阻止定义全局作用角变量 [14]。非刚性分子弯曲振动的理论建模需要特殊的工具，因为大振幅振动自由度会强烈耦合振动和转动自由度。Hougen-Bunker-Johns 弯曲哈密顿量 [15] 是该领域的一项开创性工作。这项工作后来扩展到半刚性弯曲哈密顿量 [16] 和一般半刚性弯曲哈密顿量 [17]。基于上述发展而产生的 MORBID 模型 [18] 目前是分析非刚性分子光谱的标准方法，其中需要同时考虑转动和振动自由度，以便建模实验项值并分配量子标签。代数方法，尤其是振动子模型，是分子光谱建模的传统积分微分方法的替代方法。该模型基于对称性考虑，并严重依赖于李代数的性质[ 19 ]。振子模型 (VM) 属于一类模型，该类模型将 U(n+1) 代数指定为 n 维问题的动力学或谱生成代数 [20]。类似的模型已成功应用于强子结构 [21,22] 和原子核 [23–25] 的建模。在 Iachello 引入的原始振子模型形式中，双原子分子种类的回旋振动激发被视为集体玻色子激发 [26]，由于相关自由度的矢量性质，动力学代数为 U(3+1)=U(4) [25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化振子模型形式以有效处理多原子系统的需要，自然而然地导致了二维极限振子模型（2DVM）的制定[28，29]。2DVM 定义的形式能够模拟弯曲自由度的线性和弯曲极限情况，以及表征中间情况的大振幅模式[30-33]。本研究中使用的代数哈密顿量的四体算符的扩展已于最近发表[34]。2DVM 还用于耦合弯曲器[28，35-37]、拉伸弯曲相互作用[38-41]和异构化反应中的过渡态[42]的建模。
智能电网和可再生能源实验室（SRGE），技术学院，塔里·穆罕默德·贝哈尔大学，阿尔及利亚（1）加西大学，工程师
明智的网格和可再生能源实验室（SRGE），技术学院，塔里·穆罕默德·贝哈尔大学，阿尔及利亚，阿尔及利亚（1）加西大学，加西大学，工程教师，电气电子工程师，安卡拉，安卡拉（Ankara）可持续城市运输摘要的电子示威者。许多现代电动汽车使用混合储能系统，结合了多种能源。由于它们的快速充电和放电周期，高功率密度，寿命比电池的寿命更长以及对压力的抵抗，因此超级电容器（SC）是与电池结合使用时HESS的最佳选择。为了提高电动汽车的独立性，SC在突然的功率变化过程中用作储能设备并恢复制动能量。在本文中，通过在制动或反卸载过程中提供负载和功率恢复所需的功率来实施速度管理策略，以提高电动踏板车的性能。这种策略依赖于所谓的开/关控制技术来测量SC和电池的功率共享。为了评估电动踏板车控制策略的有效性和在不同负载下的系统能量管理的有效性，已经创建了MATLAB/SIMULINK模型。调查结果表明，使用超级电容器可以减轻放置在电池上的电压。Streszczenie。wiele nowoczesnychpojazdówElektrycznychu imwa hybrydowychsystemówmagazynowania energii，które生。taktyka opierasięnatak zwanej技术kontroli on/off o do do pomiaru pomiarupodziałuMocysc i baterii。由于快速充电和放电周期，高功率密度，工作周期更长的电池和抵抗力，超级电容器（SC）是HESS与电池结合的最佳解决方案。为了提高电动汽车的独立性，SC在功率突然变化并恢复制动能量的过程中用作储能设备。在本文档中，通过确保在制动或过载过程中确保从负载和功率恢复中获得必要的功率来实施速度管理策略，以提高电气踏板车的效率。为了评估电气踏板车控制策略和系统能量管理在各种负载下的有效性，创建了MATLAB/SIMULINK模型。结果表明，超级电容器的使用舒缓电池上的电载荷。（使用电池和超级电视机进行电池和超级电容器的开创性混合能源管理，用于可持续城市运输）关键词：踏板车电动机，BLDC电机，锂离子电池，超级电容器关键字：电动踏板车，BLDC Engine，Bldc Engine，Lithium lithium lithium简介电动汽车（EV）是针对环境问题和化石燃料繁殖的最重要的解决方案之一，尤其是在城市地区，内部组合发动机（ICE）供应的车辆供应大量[1-2]。在众多亚洲国家中，三轮车辆和踏板车是卫生威士忌，并被认为是最具成本效益的运输方式。这些车辆已经获得了引人注目的态度[4-5]。在城市环境中，它们经常被用作短距离的运输方式，以绕过交通拥堵的目的[3]。在过去的几年中，在轻型电动汽车的领域进行了大量研究，包括三轮车和电动踏板车。尽管如此，电动汽车（EVS）目前在储能系统（ESS）（ESS）中遇到与安全，规模，成本和管理控制问题有关的挑战[7]。电动汽车（EV）的主要组件是储能系统（ESS），该系统通常使用电池，例如镍金属氢化物（NIMH），铅酸和锂离子。然而，配备电池的电动汽车（称为B-EVS）确实具有某些缺点，包括受限的驾驶范围，相对短暂的电池周期寿命以及功率密度降低。为了应对上述挑战[6]，除了在存储设备技术方面的进步外，还必须考虑混合储能系统（HESS）的实施。HESS依赖于两个或多个能源的组合，每个能源具有不同的特征[8]。超级电容器是混合拓扑中使用的另一种储能装置。它被用作额外的力量来源，主要是因为它具有高功率密度和较长的周期寿命[8-9]。因此，超级电容器可用于以下四个原因中的一个或多个，在电动汽车的混合动力系统中使用[10]：
在激发状态下的量子保真度敏感性...
由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置，以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜（Quasilinear）物种 - 由大峰值运动使其富有谱图，因此，的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念，一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值，以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具，因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法，其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法，尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素，并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型（VM）属于一个模型家族，该模型分配了U（n + 1）代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义，该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例，以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中，由Iachello引入，双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26]，并且动态代数为u（3+1）= u（4），由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求，自然而然地驱动着vibron模型（2DVM）的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28，35-37]，拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。