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![arxiv：2404.03222v1 [cs.lg] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cc046c13b72e89a1224fba508d859e69284459f4.webp)
arxiv：2404.03222v1 [cs.lg] 2024年4月4日
uhs与其他地下应用具有相似之处，例如碳氢化合物开发Christie＆Blunt（2001）和地质碳固存（GCS）Moridis等。（2023）; Wen等。（2023）。但是，它以更复杂的操作条件为特色。在烃开发中，该过程通常集中在提取上，而GCS仅关乎注射。相比之下，UHS是在循环的基础上运行的，同时结合了注射和提取阶段。在操作条件下的这种复杂性在H 2存储性能中引入了更大的不确定性。在方面，UHS性能的预测取决于基于物理学的储层类似物Lysyy等。（2021）;费尔德曼等。（2016）; Hogeweg等。（2022）; Okoroafor等。（2023）。这些模拟准确地预测了UHS操作过程中地质形式的H 2运动和压力变化。但是，它们在计算上非常密集，因此延迟了大规模UHS部署的速度。加速UHS预测，通过机器学习（ML）转向替代模式提供了有希望的策略。
![arXiv:2204.04024v1 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 4 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3465770f76cbaee30ab99249168e851a5db89e1a.webp)
arXiv:2204.04024v1 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 4 月 8 日
我们提供了低自相关二进制序列问题能量景观结构的最新视图，该问题属于 NP 难类的典型代表。为了研究感兴趣的景观特征，我们使用局部最优网络方法，通过穷举提取问题规模最大为 24 的最优图。使用几个指标来描述网络：最优的数量和类型、最优盆地结构、度和强度分布、通向全局最优的最短路径以及基于随机游走的最优中心性。总之，这些指标为低自相关二进制序列问题的难度提供了定量且连贯的解释，并提供了可用于优化启发式方法的信息，用于解决此问题以及具有类似配置空间结构的许多其他问题。
![arXiv:2004.02951v1 [eess.SY] 2020 年 4 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a841810a1e931d9335054d129280274145b29767.webp)
arXiv:2004.02951v1 [eess.SY] 2020 年 4 月 6 日
传统上，电力系统中的惯性是通过考虑所有直接连接到电网的旋转质量来确定的。在过去十年中，可再生能源（主要是光伏装置和风力发电厂）的整合导致电力系统的动态特性发生了显著变化。这种变化主要是由于大多数可再生能源在电网接口处都有电力电子设备。对电力系统稳定性和可靠性分析的总体影响非常显著。电力系统变得更加动态，需要一套新的策略来修改传统的发电控制算法。事实上，可再生发电机组通过电子转换器与电网分离，从而降低了电网的整体惯性。“隐藏惯性”、“合成惯性”或“虚拟惯性”是目前用来表示由可再生能源的转换器控制产生的人工惯性的术语。然后，在具有高渗透率可再生能源的新电力系统中需要替代旋转备用，其中必须模拟直接连接到电网的旋转质量的缺乏以保持可接受的电力系统可靠性。本文回顾了惯性概念的数值及其在过去几十年的演变，以及阻尼因子值。还对传统和当前平均发电组合场景的旋转电网惯性进行了比较。此外，本文还广泛讨论了风力发电厂和光伏发电厂及其在频率控制策略方面对惯性的贡献。
![arXiv:2004.02495v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\304f7d78b777b7db3ca92e131a3d481fd911d636.webp)
arXiv:2004.02495v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 6 日
近年来，量子信息处理 (QIP) 的许多领域都取得了巨大进步，包括量子隐形传态 [1, 2]、量子秘密共享 [3]、量子密钥分发 [4, 5]、量子安全直接通信 [6, 7]、量子密集编码 [8]、量子算法 [9–12] 和量子门 [13–15]。由于量子通信利用量子相干叠加和量子纠缠效应，其传播速率和可靠性高于传统通信方法 [16]。此外，量子计算在高效搜索无序数据库中的目标项和分解大整数方面表现出比传统方法更高的性能 [16]。最近，已经提出了许多复杂的方法来通过采用多个自由度 (DOF) 来改进传统方法。多自由度具有广泛的应用前景，包括实现超并行量子计算 [17]、量子通信 [18]、简化量子计算 [19]、高维量子增强子 [20]，以及完成单自由度系统无法解决的特定确定性任务，如确定性线性光学量子算法 [21]、确定性线性光学量子门 [22]、线性光学隐形传态 [2] 和无需共享参考框架的量子密钥分发 [23]。此外，超并行量子增强子由于其优异的优势而备受关注，使其成为长距离量子保密通信和量子计算机的潜在候选者。超并行 QIP 的操作可在两个或多个不同的自由度上同时执行，具有抗光子耗散噪声的潜力，可以提高量子信道容量，提高量子通信的安全性，降低实验要求和资源开销，提高协议的成功率，提高量子计算的速度。最近，已报道了各种超纠缠态，例如，偏振空间能量超纠缠态 [24]、偏振时间箱超纠缠态 [25]、自旋运动超纠缠态 [26]、偏振动量超纠缠态 [27]、偏振时间频率超纠缠态 [28] 和多路径超纠缠态 [29]。这些资源可以帮助我们用一个自由度实现许多重要的量子任务，例如利用线性光学完成纠缠态分析[30, 31]、纠缠纯化和浓缩[32]、单自由度团簇态制备和单向量子计算[33]、量子纠错[34]、隐形传态[27]、线性光子超稠密编码[35]、增强型违反局部现实论[36]和量子算法[29]。此外，超纠缠还在超并行光子量子计算[37, 38]、超纠缠交换[39]、超隐形传态[40]、超纠缠态分析[41–43]、超并行中继器[44]、超纠缠纯化[45, 46]和超纠缠浓缩[47, 48]。光子已经成为超并行QIP的优秀候选者，因为它们拥有大量可用的量子比特，例如自由度，包括偏振[49]、空间模式[24]、横向轨道角动量[50, 51]、时间箱[52]、频率（或颜色）[53]和连续可变的能量时间模式[54]。此外，由于自由空间中的退相干可以忽略不计，光子不仅可以轻松地在长距离上携带量子信息，而且还可以通过线性光学元件以极快和精确的方式对其进行操纵，并以高效的方式产生[55]。使用标准线性光学元件灵活控制光子是一种有趣的
![arxiv：2308.14878v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b9791802aad50f784fff530df3a481d1afc2b89d.webp)
arxiv：2308.14878v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年4月4日
简介。自从Øersted发现通过电流携带的线发现指南针的偏转以来，一直不断研究磁性自由度的电气操作。现代研究已经在旋转轨道相互作用[1-4]提供的磁电耦合上进行了促进，而近期有力的近期效率是针对没有旋转轨道耦合的系统中轨道自由度的电气操作[5-12]。这项工作集中在意识到Bloch电子对其质量中心具有轨道角（OAM）[13]的意识到，这部分与浆果曲率相关[14-18]。OAM会影响半经典量化[15，17，18]，有助于某些材料的磁化[19-21]，影响dirac材料的Zeeman分裂[22，23]，并归因于非线性磁铁抗性，valley-Hall-Hall-Hall-Hall效应，Valley-Hall效应[19,24,24,25]，以及Anomalos nerners nernSt效应[26]。
![arxiv：2401.17353v2 [cond-mat.str-el] 2024年4月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c8d29d96c3f44b961f577d97b5216ed3f6be13c6.webp)
arxiv：2401.17353v2 [cond-mat.str-el] 2024年4月5日
最近对纳米图案的薄膜进行的实验表明，与金属相变（QSMT）具有线性温度电阻率的非同寻常的量子超强度（QSMT）。相比之下，此类过渡和标准理论考虑的最著名示例预测了r Q =ℏe 2的温度独立板电阻。我们提出了一个无序超导体的有效理论，该理论在临界点具有强大的T线性电阻率的QSMT。我们模型中的关键成分是配对相互作用中的空间障碍。这种随机配对反映了在最近的微观d波su- percoductor的近期平均野外研究中看到的新兴相障碍。我们还预测，在这样的系统中，磁敏感性差异为logλ
![arxiv：2404.01769v1 [cs.lg] 2024年4月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d95b759ebd6bed6b12bc345584714d55f28ad964.webp)
arxiv：2404.01769v1 [cs.lg] 2024年4月2日
摘要。深度加强学习技术的快速进步可以通过使用深神经网络（DNNS）来监督安全 - 关键系统。这强调了迫切需要为此类DNN控制系统建立精心设计的安全保证。大多数现有的验证方法都取决于定性方法，主要是使用可达性分析。但是，定性验证证明了DNN控制的系统不足，因为在开放和对抗环境中运行时，其行为表现出随机趋势。在本文中，我们提出了一个新的框架，用于统一DNN控制系统的定性和定量安全验证概率。这是通过将验证任务作为有效神经屏障证书（NBC）的综合来实现的。最初，该框架试图通过定性验证来建立几乎固定的安全保证。在定性验证失败的情况下，我们调用了我们的定量验证方法，在无限和有限的时间范围内都可以在概率安全性上获得精确的下限和上限。为了促进NBC的合成，我们引入了它们的𝑘诱导变体。我们还设计了一种模拟引导的训练NBC的方法，旨在在计算精确认证的上限和上限时达到紧密度。我们将方法原型化为一个名为uniqq的工具，并在四个经典的DNN控制系统上展示了其e ffi cacy。
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