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量子态流形中的指数弧
所考虑的流形由标准形式的 σ 有限冯·诺依曼代数上的忠实正常状态组成。讨论了切平面和近似切平面。假设给出一个相对熵/散度函数。它用于推广连接一个状态到另一个状态的指数弧的概念。指数弧的生成器被证明是唯一的，直到加法常数。在荒木相对熵的情况下，冯·诺依曼代数的每个自伴元素都会生成一个指数弧。组合指数弧的生成器被证明是相加的。从荒木相对熵得出的度量被证明可以重现久保-森度量。后者是线性响应理论中使用的度量。e 和 m 连接描述了一对对偶几何。任何有限数量的线性独立生成器都会确定一个状态子流形，该子流形通过指数弧与给定的参考状态相连。这样的子流形是对偶平面统计流形的量子概括。
ARCS®基金会亚特兰大学者年鉴ARCS®基金会亚特兰大学者年鉴
Arcs基金会亚特兰大分会成立于1992年。亚特兰大弧基金会的愿景是为将改变世界的STEM学者提供资金。我们对每个学者的支持是我们的信念，即每个学者都拥有更美好的未来的希望。ARCS基金会学者奖是不受限制的，这些资金使我们的学者能够进行研究，从而有可能解决当今的挑战。这是Arcs基金会为我们的捐助者提供的机会，这是改变世界的机会。
一种综合方法来理解RF真空弧
3真空弧已被研究很长时间，不确定。在1900年，该电子被发现5年前被发现，人们在空气中“理解”了崩溃，但想知道是否可以在真空中保持更高的田地。A.A. Michelson没有真空泵，但可以在较小的距离上查看BD，而不是电离长度。他发现崩溃仍在固定的地面场发生。这项工作是由R. Millikan扩大的，他研究了各种实验细节。凯尔文勋爵认为崩溃是由于：静电力〜抗拉强度。他假设了大型田野增强。我们也提出了这个论点。尽管已经研究了超过100年的真空故障，但预算大量，但大部分努力旨在对组件而不是ARC物理学进行质量控制。我们的数据和建模使我们朝着不同的方向发展。
陆军机器人通用软件（ARCS）库
模块化自治软件库•具有可互换组件的核心软件库（例如perception, navigation, localization) • Modular approach to enable seamless integration with various vehicles and hardware configurations • Support for state-of-the-art sensors (lidar, cameras, navigation units) and communication protocols Developer Ecosystem • A vibrant community of roboticists experienced working in ARCS to accelerate development • Documentation, tutorials, tools, and forums to encourage collaboration • Defined standards and processes for建筑，编码和需求机会•ARCS符合MOSA的软件可确保各种地面机器人平台之间的无缝集成•ARCS提供了一个框架，以鼓励开发自治的能力和能力，以达到DOD特定要求的能力，这对于行业
电气绝缘协调以防止锂离子电池中的电弧
根据文献和我们的经验，由于多个绝缘缺陷而产生的电弧是锂离子电池起火的重要原因 [1, 2]。其结果是电池的部分或全部短路，而传统的全系统保护装置（电池管理系统 (BMS) 和保险丝）却不起作用。在这种情况下，与 [3] 有关热失控是否从单个电池蔓延到其他电池的研究不同 [4]，多个电池可能同时进入热失控状态。风险是短路回路中的所有蓄电池同时热失控，火势非常迅速，可燃气体大量产生，能量释放。我们的研究工作的一部分是表征蓄电池内部保护装置的最大断路功率 [5]。这项工作表明，内置电池保护装置无法在这种情况下断路电流。因此，必须在所有情况下实施有效的绝缘策略。在本文中，我们研究了创建正确隔离的电池系统需要考虑的各种概念。
电绝缘协调以防止锂离子电池中的电弧
根据文献和我们的经验，由于多种绝缘缺陷而引起的电弧是锂离子电池火灾的重要原因[1，2]。结果是电池零件的短路或整个电池的短路，而无需经典系统范围的保护措施（电池管理系统（BMS）和保险丝）。在这种情况下，与从单个细胞到其他细胞的热失控[4]相关的研究[3] [3]，几个细胞可以同时进入热失控。风险是同时在短路环路中所有累加器的热失控，火灾的启动非常快，大量可燃气体产生和能量释放。我们研究工作的一部分是表征累加器内部保护的最大中断功能[5]。这项工作表明，在这种情况下，内置电池保护无法打断电流。因此，必须在所有情况下实施有效的绝缘策略。在本文中，我们研究了需要考虑到正确隔离电池系统的各种概念。
定向Zagreb索引
Flipping the orientation of all arcs in a digraph (denoted by ←− D ) does not change the directed Zagreb indices: #» M 1 ( D ) = #» M 1 ( ←− D ) and #» M 2 ( D ) = #» M 2 ( ←− D )
![arXiv:2007.06449v7 [physics.acc-ph] 2020 年 11 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9f2c4327e42727a83dd8c187997f4034b97b4724.webp)
arXiv:2007.06449v7 [physics.acc-ph] 2020 年 11 月 11 日
尽管真空电弧和梯度极限理论已用于线性对撞机和托卡马克等大型项目的设计和成本核算，但人们对其了解甚少。在真空电弧被隔离近 120 年后，电弧的确切机制及其产生的损害仍然存在争议。我们描述了真空电弧的简单通用模型，该模型可以包含所有活动机制，旨在解释所有相关数据。我们的四阶段模型基于在 805 MHz 下进行的实验，实验采用了各种腔体几何形状、磁场和实验技术，以及原子探针断层扫描和微电子故障分析的数据。该模型考虑了电弧的触发、等离子体形成、等离子体演化和表面损伤阶段。我们的数据清楚地显示了由差异冷却产生的表面损伤，这种损伤能够产生局部高场增强 β ∼ 200，并在后续脉冲中产生电弧。我们更新了模型并讨论了新特征，同时还指出了新数据在将模型扩展到更宽的频率范围方面会很有用的地方。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。