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应用能量-NSF -PAR
对解决全球气候变化的温室气体缓解策略的兴趣日益增加，导致可再生电源的迅速扩大。然而，从可变的可再生电源（例如太阳能光伏和风力涡轮机）中增加了发电，使电网上的电力供应和需求平衡更具挑战性。在某些地区，可变可再生能源的高渗透也创造了电力供应系统，在可再生能源丰富的时候，与高峰需求小时相比，当化石燃料基于基于化石燃料的生产通常是主导的时，电力在小时内显着清洁。在没有具有成本效益的公用事业规模的电池的情况下，需要利用电力灵活性的需求响应策略引起了兴趣，因为很容易获得资源，以解决可再生能源可用性与高能源需求期之间的时间不匹配。水行业（即供水和废水系统）包括在需求响应潜力方面特别有吸引力的工业客户，因为它们可以通过大型可中断的抽水负荷，较大的供水能力和能源产生潜力来提供灵活性。这项研究探讨了主要是由减少排放而不是成本的目标动机的水部门的灵活性策略。我们提出了一项说明性案例研究，该研究表明，从策略上将加利福尼亚州97个97个供水电力消费者的每日平均电力负载的5％转移到一年中，每年可以将二氧化碳排放量减少2-5％。最后，讨论了重要的未来研究方向，以支持在水工业中实施灵活性措施。
CBCS教学大纲
粒子系统的力学：约束；广义坐标；虚拟工作的虚拟位移和原则； D'Alembert的原则；广义力量；拉格朗日;拉格朗日的运动方程；循环坐标；速度依赖性潜力；科里奥利的力量；能量原理；瑞利的耗散功能。动作积分;汉密尔顿的原则； Lagrange的方程式通过变异方法；汉密尔顿的非全面系统原则；对称特性和保护法； Noether的定理。规范结合坐标和动量； Legendre转型；汉密尔顿;汉密尔顿的方程式来自各种原则； Poincare-Cartan的整体不变；固定行动的原则；费马特的原则；规范转型；生成功能；泊松支架；运动方程；动作角度变量；汉密尔顿 - 雅各比方程；汉密尔顿的主要功能；汉密尔顿的特征功能； liouville的定理。普朗克定律，照片电动效应；玻尔理论，康普顿效应； de Broglie波；波粒二元论；最小不确定性产品；需要新的机制；路径积分；量子力学的基本法律和基础； Schrödinger方程；量子状态，可观察和密度矩阵形式主义的入门概念。
应用的热工程
季节性热能储能是通过将可再生能源整合到能源系统中，使低碳未来的有效度量。钻孔热量储能（BTE）为长期热能存储提供了解决方案，其运营优化对于充分利用其潜力至关重要。本文介绍了BTE的新型线性化控制模型，该模型描述了在不同的工作条件下的存储温度动力学，例如入口温度，质量流量和井眼连接布局（例如串行，并行或混合）。它支持一个优化框架，该框架被用来确定热泵驱动的BTE的最佳操作条件，但要遵守电力的不同𝐶𝑂2强度轮廓。证明，由于其季节性变化，这种边界条件对于系统的最佳操作至关重要，因为冬季的热泵效率提高而在夏季接受较低的热泵效率可能是有益的。符合两个不同的2个强度曲线的示例性区域病例的结果表明，夏季相比，夏季的相对强度较低，而冬季的相对强度较低，导致储存的最佳工作温度较高。所研究的地区系统是供暖为主的，有效地使BTE仅覆盖了总热量需求的20％，从而导致每年的二氧化碳排放量为2.2％至4.3％。在计算与BTE处理的加热和冷却需求相关的收益时，发现较高的𝐶𝑂2排放量在12.8％–19.9％的范围内减少。这突出了当受到更平衡的负载时的BTES潜力。
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CO1 Understand the concepts of Vector space and inner-product spaces CO2 Apply the linear algebra concepts in approximations and matrix decompositions CO3 Understand functions of several variables, gradients relevant for machine learning CO4 Apply optimization techniques in real life problems CO5 Acquire sound mathematical aspects of machine learning Syllabus: Linear Algebra : Vector spaces, linear independence, basis, linear transformations,坐标，线性变换，仿射空间，仿射映射的矩阵表示；内部产物空间 - 矢量空间上的内部产品和规范，长度，角度，正交补充，投影，最小平方近似，革兰氏schmidt过程，旋转；矩阵分解 - cholesky分解，特征分解和对角线化，奇异值分解；微积分和优化：几个变量的函数，矩阵的梯度，用于计算梯度的有用身份，反向传播和自动分化，深网中的梯度，线性化和多元泰勒级数；使用梯度下降，使用Lagrange乘数，凸优化的梯度下降优化 - 凸集，凸功能，线性编程，二次编程，legendre -fenchel transform，并凸出机器学习中的数学方面：线性回归和参数估计；降低降低 - 主成分分析，线性判别分析；高斯混合模型的密度估计；用支持向量机的分类 - 分离超平面，原始和双支持向量机，内核；学习资源：教科书：1。机器学习的数学，马克·彼得·迪森罗斯（Mark Peter Deisenroth），A。AldoFaisal和Cheng ong ong，剑桥大学出版社，2020年参考书：1。线性代数，Stephen H. Friedberg，Arnold J. Insel和Lawrence E. Spence，Pearson，2019年，第五版2。线性代数和从数据中学习，吉尔伯特·斯特朗线性代数和用于机器学习的优化，Charu C. Aggarwal，Springer，2020
应用的热工程
集成在辐射地板中时，相变材料（PCM）使系统能够在冬季存储和释放热能，并在夏季有效缓解热量。尽管大量研究检查了PCM的辐射地板的热性能，但大多数作品进行了数值分析。只有少数研究实验研究了PCM集成的辐射地板，并且仅限于实验室设置。此外，几乎所有的作品都专注于空间加热。在H2020欧洲项目思想中的大规模研究了通过PCMS增强的辐射地板。该系统由两种类型的PCM组成，一种用于加热，一种用于冷却，安装在配备现有空气处理单元（AHU）的建筑演示器中。数据显示，在夏季，热量在白天被PCM吸收。热量，以将室内温度保持在接近设定点附近。在冬季，与唯一的AHU相比，与AHU集成的辐射地板可实现13％的能源节省。PCM热存储允许将设定值温度从9小时保持20°C的设定温度，直到关闭系统后的近30小时。
应用的生物信息学领域
•就业发展部（EDD）与州和地方机构/组织合作提供了全面的就业和培训服务。更多信息可在其网站edd.ca.gov上找到。•位于圣地亚哥县的职业中心为其社区提供综合就业和培训服务，从而使企业和求职者受益。更多信息可在其网站workforce.org上找到。•请单击此处以获取有关退伍军人福利的信息。•免费申请联邦学生援助（FAFSA）资金仅限于学位课程，并且不能在圣地亚哥分校的扩展研究中用于课程或证书费。
应用的表面科学
氧化石墨烯是由工业可乐样废物制备的。该材料（GO-CW）的形态与标准石墨烯（GO-G）相似，尽管其表面具有更多的缺陷。Both materials were used to prepare hybrid NHC-Ir(I)/graphene materials, consisting of molecular Ir(NHC) complexes covalently anchored to the graphene surface through the NHC moiety, following two different synthetic routes: (a) direct graphene electrografting of the previously synthesized aniline-functionalized imidazole-2-ylidene-Ir(I) complex, and (b) a two-step sequence包括苯胺 - 咪唑盐的初始电气处理以及随后与IR（i）前体锚定咪唑-2-甲基-IR（I）分子复合物的化学反应。合成的NHC-IR/石墨烯混合催化剂在氧气进化反应（OER）中活跃，导致电流密度与其他NHC- iRidium（I）催化剂的范围相似。最高的活性对应于由两步途径制备的杂化催化剂，当使用工业废物的氧化石墨烯时，其活性和稳定性甚至更高。exafs在氧化催化前通过两种合成途径制备的材料的光谱揭示了局部IR协调壳和IR和石墨烯之间的结构相互作用。电催化后的XANES和EXAFS光谱都表明了更多的氧化物种，其中保留了虹膜催化剂的分子性质。
应用软计算
背景：与机器学习集成（ML）集成的量子计算在包括医疗保健在内的各个领域都提供了新颖的解决方案。分类中量子计算与ML之间的协同作用利用了唯一的数据模式。尽管有理论的优势，但量子计算在小型医学数据集上的经验应用和有效性仍未得到充分影响。方法：这项来自高等医院的回顾性研究使用了有关早期结直肠癌的数据，从2008年到2020年，具有93个特征和1501例患者，以预测死亡率。我们将量子支持向量机（QSVM）模型与经典的SVM模型进行了比较，就特征数量，训练集数量和结果比进行了比较。我们根据接收器操作特征曲线（AUROC）中曲线下的区域（AUROC）评估了模型。结果：我们观察到死亡率为7.6％（1253名受试者中的96个）。我们使用11个临床变量（包括癌症阶段和化学疗法史）生成了死亡率预测模型。我们发现，常规方法和量子方法之间的AUROC差异是前11个变量的最大值。我们还显示了QSVM中的AUROC（平均[标准偏差]，0.863 [0.102]）的表现优于常规SVM中的所有试验次数（0.723 [0.231]）。与常规SVM相比，QSVM即使在不平衡的情况下，QSVM也与AUROC一致。结论：我们的研究强调了量子计算改善医疗保健中预测性建模的潜力，尤其是对于有限的可用数据的稀有疾病。与常规方法相比，量子计算的优势，例如希尔伯特空间的探索，促进了优越的预测性能。
农业与应用经济学
教授 ML Cook**、HS James**、LMJ McCann**、W. Thompson**、CB Valdivia**、RE Westgren**、P. Westhoff** 副教授 MK Hendrickson**、KL Jacobs**、H. Qin**、T. Skevas**、ME Sykuta**、助理教授 M. Segovia** 推广教授 R. Massey** 推广副教授 DS Brown* 助理教学教授 M. Sveum* 研究助理教授 K. Clark、J. Binfield*、J. Grashuis 讲师 M. Foreman、J. Moreland、LF Sowers 名誉教授 M. Bennett、C. Braschler、ME Bredahl、T. Brown、J. Dauve、BJ Deaton、G. Devino、J. Findeis、GA Grimes、C. Headley、NA Hein、JE Ikerd、V. Jacobs、N. Kalaitzandonakes、MS Kaylen、T. Johnson、SF马修斯、WH 迈耶斯、DD 奥斯本、R. 普莱恩、AA 普拉托、VJ 罗兹、K. 施内伯格、JI 斯托尔曼、DL 范戴恩、PF 沃肯、H. 威廉姆森 Jr.、AW 沃马克