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高级计算代数数理论
代数数字场的不变性计算，例如积分碱基，判别因子，主要分解，理想的班级组和单位群，对于自身的缘故，以及对于众多应用，对于二聚体方程的解决方案都很重要。这项任务的实用性（有时被称为Dedekind计划）一直是过去十年来计算数理论的主要成就之一，这要归功于许多人的影响。即使仍然存在一些实际问题，也可以将其视为以令人满意的方式解决的问题，现在，询问一个专业的计算机代数系统，例如康德/kant/kash，lidia，magma或pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/pari/gp，以执行数字的计算。代数数理论，GTM 138，第一次于1993年发表（第三个更正的印刷1996年），此处称为[COH0]。该文本还处理其他主题，例如椭圆曲线，保理和原始测试。概括这些算法是很重要的。可以考虑几种发生的变化，但最重要的是对全球功能场的一体化（在一个有限范围内的一个变量中的有限扩展）和数值相对扩展。与[COH0]中一样，在本书中，我们将仅考虑数字场，而根本不涉及功能场。因此，我们将解决与数字领域有关的一些特定主题；与[COH0]相反，在选择主题的选择中没有详尽的尝试。主题之所以选择主要是因为我的个人品味，当然是因为它们的重要性。本书中讨论的几乎所有主题从算法方面（通常是1990年后）都是很新的，并且几乎所有算法都已在数字理论软件包/GP中实施和测试（请参阅[COH0]和[COH0]和[BBBCO]）。受试者是新事物的事实并不意味着他们很困难。实际上，正如读者在深入阅读本书时所看到的，对数字理论的某些部分的算法处理实际上比理论处理要容易得多。一个很好的例子是计算类场理论（见第4至6章）。我并不意味着证据变得更简单，而是通过研究其算法方面对主题的掌握更好。如前所述，本书中讨论的大多数主题的共同点是，我们处理相对扩展，但我们也研究其他主题。我们将看到，对于绝对情况，[COH0]中给出的大多数算法都可以推广到相对情况。
分钟数。 1555/29检查...
在20.11.2024，根据艺术规定。27 para。（2）法律编号。132/2016关于国家诚信局（以下简称 - 法律编号。132/2016）和点1和5的ANI命令。 46 of 09.09.2024通过电子发行系统被随机分发，以验证，由卡胡尔地区检察官的检察官Viorica Marga夫人提交了2023年的财富和年度个人利益。 完整性检查员指出，根据Art。 27 para。 （1）和（2）法律编号。 132/2016，验证财富和个人利益声明的验证包括验证声明主体提交陈述的提交，验证遵守陈述形式的遵守情况以及验证违反法律制度的违反法律制度的宣布和个人利益的行为。 根据风险因素，腐败因素，宣言主题的脆弱性以及诚信委员会批准的标准，每年检查的财富和个人利益的陈述每年被随机确定。 由于诚信检查员对个人财富和利益的数据进行了反位，并由Viorica Marga主题指示的数据在2023年的财富和个人利益宣言中所指示的数据发现，该宣言在法律术语中提交的主题是在2023年11月2013年提交的宣言和个人利益的宣布和个人利益的主题。它。1和5的ANI命令。46 of 09.09.2024通过电子发行系统被随机分发，以验证，由卡胡尔地区检察官的检察官Viorica Marga夫人提交了2023年的财富和年度个人利益。完整性检查员指出，根据Art。27 para。（1）和（2）法律编号。132/2016，验证财富和个人利益声明的验证包括验证声明主体提交陈述的提交，验证遵守陈述形式的遵守情况以及验证违反法律制度的违反法律制度的宣布和个人利益的行为。根据风险因素，腐败因素，宣言主题的脆弱性以及诚信委员会批准的标准，每年检查的财富和个人利益的陈述每年被随机确定。由于诚信检查员对个人财富和利益的数据进行了反位，并由Viorica Marga主题指示的数据在2023年的财富和个人利益宣言中所指示的数据发现，该宣言在法律术语中提交的主题是在2023年11月2013年提交的宣言和个人利益的宣布和个人利益的主题。它。同时，在分析了在2023年宣布财富和个人利益中包含的数据之后，与通过访问的状态信息资源获得的信息佐证了，发现了差异
代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
分布式相位估计算法和分布式Shor算法
Shor算法是量子算法中最重要的一个，可以在多项式时间内以一定的成功概率对大整数进行因式分解，但在NISQ（Noisy Intermediate-scale Quantum）时代，Shor算法需要的量子比特数量难以承受。为了减少Shor算法所需的资源，本文首先提出了一种新的分布式相位估计算法，该算法不需要量子通信，与传统相位估计算法（非迭代版）相比，减少了单个节点的量子比特数。然后，我们应用该分布式相位估计算法，形成Shor算法的分布式寻阶算法。与传统Shor算法（非迭代版）相比，单个节点寻阶所需的最大量子比特数
带贴片的毫米波零阶谐振天线... - DR-NTU
摘要：设计并制作了一种基于复合右手-左手 (CRLH) 原理的小型零阶谐振天线，在 30 GHz 下无需金属通孔即可实现贴片状辐射。将两个 CRLH 结构的镜像连接起来以设计无通孔天线。研究了等效电路、参数提取和色散图，以分析 CRLH 天线的特性。制作了天线并通过实验验证。测得的天线在 30 GHz 下的实际增益为 5.35 dBi。设计的天线在 10 GHz 带宽内没有杂散谐振。利用所提出的 CRLH 天线和 Butler 矩阵设计了一个无源波束形成阵列。采用基板集成波导来实现 Butler 矩阵。CRLH 天线连接到 4×4 Butler 矩阵的四个输出。对于馈送 CRLH 天线的 4×4 Butler 矩阵，从端口 1 到端口 4 的激励，扫描角度分别为 12 ◦、−68 ◦、64 ◦ 和 −11 ◦。
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
阶 - disorder相变和离子电导率，LI2B12H12固体电解质
摘要：使用基于范德华校正的密度功能理论（Rev-VDW-DF2函数），使用使用机器学习的原子质势模拟了温度诱导的相变和离子电导率。阶 - 疾病相变的模拟温度，晶格参数，扩散，离子电导率和激活能与实验数据非常吻合。我们对Li 2 B 12 H 12的模拟发现了[B 12 H 12] 2-阴离子的重新定位运动的重要性。在有序的α-相（t <625 K）中，这些阴离子具有明确的方向，而在无序的β-相（t> 625 K）中，它们的方向是随机的。在空缺系统中，观察到其完整的旋转，而在理想的晶体中，阴离子显示有限的vabrational运动，表明没有动态无序的相位过渡的静态性质。使用机器学习间的原子势使我们能够以长（纳秒尺度）分子动力学研究大型系统（> 2000个原子），从头开始质量。关键字：密度功能理论，机器学习间原子潜能，固体电解质，相变，离子电导率
通过基于组件的降阶模型库实现数据驱动的基于物理的数字孪生
这项工作提出了一种方法，将基于组件的降阶模型库与贝叶斯状态估计相结合，以创建数据驱动的基于物理的数字孪生。降阶建模产生的基于物理的计算模型足够可靠，可用于预测数字孪生，同时仍然可以快速评估。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地扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供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。数据驱动的模型自适应和不确定性量化被表述为贝叶斯状态估计问题，其中传感器数据用于推断模型库中的哪些模型是数字孪生的最佳候选者。通过为 12 英尺翼展无人机开发数字孪生来展示这种方法。离线时，我们构建了一个原始和受损飞机部件库。在线时，我们使用结构传感器数据快速调整基于物理的飞机结构数字孪生。数据驱动的数字孪生使飞机能够根据结构损坏或退化动态地重新规划安全任务。