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安德森塔的经典磁序的出现：量子达尔文主义在行动
在量子力学中，环境被认为起着负作用，破坏量子系统的相干性，从而随机改变其状态。然而，对于最初处于简并基态的量子系统，情况可能会有所不同。在这种情况下，基态特征函数的无限流形可以包含一些零纠缠态，这可以通过最小化冯·诺依曼熵来证明。然后，遵循量子达尔文主义，这些“经典”组合由量子环境选择和促进，这意味着不同的独立观察者在实验中发现它们。在这项工作中，我们从安德森状态塔的数值实现出发，在天元和反铁磁量子系统的特征谱中发现并探索了这种经典状态。量子基态的简并性被证明是解释经典世界中磁性物质的非平凡性质的关键，包括经典极限下出现的拓扑保护。
通过基于组件的降阶模型和可解释的机器学习实现预测性数字孪生
这项工作开发了一种创建和更新数据驱动的基于物理的数字孪生的方法，并通过开发翼展 12 英尺的无人机的结构数字孪生来演示该方法。数字孪生由基于组件的降阶模型库构建，这些模型源自对飞行器在一系列原始和受损状态下的高保真有限元模拟。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供了灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数字孪生使用可解释的机器学习进行部署和更新。具体来说，我们使用最优树（一种最近开发的可扩展机器学习方法）来训练可解释的数据驱动分类器。在操作中，分类器将输入车辆传感器数据，然后推断模型库中哪些基于物理的简化模型最适合组成更新的数字孪生。在我们的示例用例中，数据驱动的数字孪生使飞机能够动态地重新规划安全任务，以应对结构损坏或退化。
非共线反铁磁序的复合自旋霍尔电导率
非共线反铁磁体 (AFM) 是一个令人兴奋的新平台，可用于研究本征自旋霍尔效应 (SHE)，这种现象源于材料的能带结构、贝里相位曲率和对外部电场的线性响应。与传统的 SHE 材料相比，非共线反铁磁体的对称性分析不禁止具有 ̂ x、̂ z 极化的非零纵向和平面外自旋电流，并预测电流方向为磁晶格的各向异性。本文报道了在非共线状态下唯一生成的 L1 2 有序反铁磁 PtMn 3 薄膜中的多组分平面外自旋霍尔电导率 𝝈 x xz 、𝝈 y xz 、𝝈 z xz。最大自旋扭矩效率 (𝝃 = JS / J e ≈ 0.3) 明显高于 Pt (𝝃 ≈ 0.1)。此外，非共线状态下的自旋霍尔电导率表现出预测的取向相关各向异性，为具有可选自旋极化的新设备开辟了可能性。这项工作展示了通过磁晶格进行对称性控制作为磁电子系统中定制功能的途径。
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：
注意差距：自动驾驶汽车的逻辑英语，序言和多代理系统
在本文中，我们提出了一个模块化系统，用于代表和推理，并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规（HC）的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆（AV）将在道路上进行交互，尤其是在城市环境中，我们声称应该存在一个可访问，统一的高级计算模型，并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变，不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建：使用逻辑英语编码规则的自然语言接口；序言中规则的内部表示；以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用：逻辑英语被转化为序言（以及一些支持代码）； Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo，我们可以可视化建模规则的效果，并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为，以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后，验证者利用有关潜在违规行为的信息，以确定违规行为是否应处以惩罚，在异常和案件之间进行区分。
基于 PCA 和 Kriging 的降阶模型在反应流应用数字孪生开发中的应用
详细燃烧系统的详细数值模拟需要大量的计算资源，这限制了它们在优化和不确定性量化研究中的使用。从有限数量的 CFD 模拟开始，可以使用一些详细的函数评估得出降阶模型。在本研究中，考虑将主成分分析 (PCA) 与克里金法相结合以识别准确的低阶模型。PCA 用于识别和分离系统的不变量，即 PCA 模式，而不是与特征操作条件相关的系数。然后使用克里金法找到这些系数的响应面。这导致了一个替代模型，允许以较低的计算成本执行参数探索。本文还介绍了经典 PCA 方法的变体，即局部和约束 PCA。该方法分别在 OpenSmoke++ 和 OpenFoam 生成的 1D 和 2D 火焰上进行了演示，并为其开发了精确的替代模型。
大Nc展开中SU(3)格子Yang-Mills理论领先阶的量子模拟
将连续规范场映射到量子计算机的复杂性限制了 QCD 动力学的量子模拟。通过以普朗克自由度的形式参数化规范不变希尔伯特空间，我们展示了如何将希尔伯特空间和相互作用展开为 N c 的逆幂。在这个展开的领先阶下，哈密顿量大大简化，无论是在所需的希尔伯特空间大小还是所涉及的相互作用类型方面。通过添加所得希尔伯特空间的局部能量状态截断，我们给出了明确的构造，允许在量子位和量子三元组上简单表示 SU(3) 规范场。此公式允许在 ibm_torino 上以 CNOT 深度 113 模拟 5 × 5 和 8 × 8 格子上 SU(3) 格子规范理论的实时动力学。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。