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World File Search SystemBoltzmann
数字发现-RSC出版
使用XED数据集，该数据集并不能部分地进行采样到Boltzmann分布。最近的几部作品，例如Boltzmann Generator，正在解决这个问题，10 - 13，但它们尚未证明具有足够的通用性（有关更多详细信息，请参见第2节）。在本文中，我们使用生成OW网络（Gflownets）来对Boltz-Mann分布的分子平衡构象进行采样。我们专注于分子的扭转角度，因为它们包含了限制空间的大部分差异，而键长和角度可以通过快速基于规则的方法效率生成。最近在连续的Gflownets 14上的一项工作提出了概念证明，以证明Gflownet从二维圆环上的分布中的样品中的样本能力。在这里，我们将这项工作扩展到任意数量的扭转角度的更现实的设置。此外，我们使用多种能量估计方法训练gflownets的不同delity。我们在实验上证明了所提出的方法可以从玻尔兹曼分布中采样分子构象，从而为多种扭转角度2-12种不同的药物样分子产生多样化的低能构象。
钕（III）掺杂的 Y3Al2Ga3O12 石榴石用于多用途比率测温：从低温到高温传感
通过固相反应制备了 Nd 3 + 掺杂的 Y 3 Al 2 Ga 3 O 12 石榴石陶瓷颗粒，并以此为原型研究 Nd 3 + 激活石榴石荧光粉作为低温和高温范围玻尔兹曼温度计的潜力。尽管近红外发射 Nd 3 + 激活荧光粉通常用于生物应用，但它们的实际用途受到生理温度范围内低灵敏度的阻碍。相反，100 800 K 范围内的光致发光分析在低温和高温范围内都表现出有趣的性能。事实上，通过利用 4 F 3 / 2 的斯塔克能级（Z 能级）以及 4 F 5 / 2 和 4 F 3 / 2 激发态的发射率，可以在同一材料中构建两个可靠的玻尔兹曼温度计，分别在低温范围（100 220 K）和高温（300 800 K）下工作。
课程指南统计物理 - 等级UGR
第1课：介绍，基本原理和假设。简介和简短的历史笔记。经典微观描述。宏观描述和可观察物。合奏和liouville定理的概念。量子配方和量子Liouville的定理。统计物理学的假设。附录：不可逆性：时间的箭头。动力学系统和偏僻的理论。合奏的构造：Boltzmann的统计物理学。统计物理学以平衡为止。第2课：合奏理论。微型典型合奏和熵。规范合奏。分区功能。稳定性。大规范合奏。附录：经典限制的量子效应。第3课：波动，合奏的等效性和热力学极限。动机。能量的规范波动。粒子数量中的大规范波动。热力学极限。附录：大规范的能量波动。第4课：经典的理想系统。定义。玻尔兹曼天然气。玻尔兹曼气体的规范分区功能和热力学。分子结构：旋转，振动和电子自由度。附录：量子力学中的刚性转子。第5课：理想量子气的简介。简介。量子不可区分：玻色子和费米子。理想的量子系统。比热。理想量子气的状态方程。 弱退化的量子理想气体。 第6课：退化费米子系统。 退化理想的费米斯气体：费米能。 在低温下的状态方程。 相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。 原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。 完全退化相对论费米斯气体。 金属中的电子气体。 理想费米斯气体的有效性范围。理想量子气的状态方程。弱退化的量子理想气体。第6课：退化费米子系统。退化理想的费米斯气体：费米能。在低温下的状态方程。相对论的退化费米亚气：白矮星的Chandrasekhar模型。原子的统计模型：Thomas-Fermi模型。完全退化相对论费米斯气体。金属中的电子气体。。
无结纳米线晶体管中准弹道传输和等离子体振荡的数值方法
摘要 提出了一种用于纳米线晶体管 DC 和 RF 小信号模拟的数值框架，该框架基于泊松、薛定谔和玻尔兹曼传输方程的自洽解，并且在从弱到强粒子散射的整个范围内都是稳定的。所提出的方法不会因将玻尔兹曼传输方程变换到能量空间而产生缺陷，并且可以处理准弹道情况。这是研究等离子体共振和其他高迁移率现象的关键要求。内部求解器通过先前开发的基于 H 变换的模拟器的结果进行验证，该模拟器适用于具有强散射的传统 N + NN + 硅晶体管。然后，将其结果与基于矩的模型的结果进行比较，结果表明这些结果不能令人满意地描述准弹道传输状态下的电子动力学。此外，发现接触处传输模型的内部边界条件对等离子体共振有显著影响，而基于物理的热浴边界条件强烈抑制了它们。
统计力学、神经网络和人工智能...
在阅读本书之前，你可能已经阅读过一些深度学习的经典论文。如果你这样做了，你可能会意识到作者们所说的语言与你所理解的不同；他们使用物理语言。让我们举个例子。以下摘录自该领域的经典论文之一；Salakhutdinov 和 Hinton 2012 年的著作，题为深度玻尔兹曼机的有效学习程序 [1]。这是深度学习领域最重要的论文之一。出版于我们将在后续章节中查看同一著作的较长摘录，现在我们只想确定一个关键术语。为了清晰和重点，作者在以下摘录中以粗体斜体形式显示了关键术语：摘自 Salkakhutdinov 和 Hinton (2012) [1]：无向图模型，例如玻尔兹曼机，在最大似然梯度中有一个额外的、与数据无关的项。该项是对数配分函数的导数，与数据相关项不同，它带有负号。这意味着，如果使用变分近似来估计与数据无关的统计数据，则所得的梯度将倾向于改变参数，从而使近似值变得更糟。这可能解释了使用变分近似来学习玻尔兹曼机缺乏成功的原因。这里的关键术语是对数配分函数，或者更简单、更具体来说，是配分函数。配分函数的概念是统计力学的核心和唯一性。如果我们能够理解这一点，我们就有一个切入点来开拓和理解深度学习的全部工作领域。
基于Cuinp2s6/Mos2 van der waals异质结
摘要：由于热力学的局限性，电子的玻尔兹曼分布阻碍了晶体管晶体管的进一步减少功耗。然而，随着铁电材料的出现，预计将解决此问题。在此，我们基于CIPS/MOS 2 van der waals杂结型演示了或逻辑铁电位晶体管。利用铁电材料的电场放大，CIPS/MOS 2 VDW铁电晶体管在三个数量级上的平均亚阈值摇摆（SS）为52 mV/dec的平均下阈值（SS），最小SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS SS/DEC的最低限度为BoltzMann限制，从而在室内温度下限制。双门控铁电位晶体管表现出出色或逻辑的操作，供应电压小于1V。结果表明，由于其在距离内造成的，陡峭的suppherope subthers thrope subphersholt swing and Powdertage and plow show thres thrope subshort swing and show thershold swing and show supshort swing and show powertapt and pow showtage and powertage and the cips/mos 2 vdw铁电晶体管具有很大的潜力。
热力学插值
摘要：使用归一化的流和重新加权，Boltzmann发电机可以从玻尔兹曼分布中启用平衡采样，该分布由能量函数和热力学状态定义。在这项工作中，我们引入了热力学插值（TI），该插值允许以可控制的方式生成采样统计。我们引入了直接在环境配置空间中工作的Ti风味，在不同的热力学状态或通过潜在的，正态分布的参考状态绘制。我们的环境空间方法允许规范任意目标温度，从而确保训练集的温度范围内的普遍性，并证明了外推的潜力。我们验证了TI对表现标准化和非平凡温度依赖性的模型系统的有效性。最后，我们演示了如何通过各种自由能扰动方法组合基于Ti的采样来估计自由能差，并提供相应的近似动力学速率，通过发电机扩展动态模式分解（GEDMD）估计。■简介
分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
化学工程与生物工程（CHBE） - UNH目录
chbe 855-计算分子生物工程学分：4生物工程中的基本概念简介，主要强调与分子建模，仿真和可视化技术集成的生物分子结构的细节。The course will introduce structural details of various biomolecules (proteins, nucleic-acids, sugars, and lipids), followed by concepts in thermodynamics and physical chemistry (such as intermolecular forces, energy, entropy, chemical potential, and Boltzmann's distribution), the applications of which will be discussed in the context of drug-receptor interactions, molecular recognition, biomolecular folding,酶催化，变构通信，扩散和运输。实验室将包括培训和了解高级模拟和可视化软件引擎。同等学历：Beng 855年级模式：字母分级
微生物学和微生物组研究的人工智能1
图1。深度学习技术的分类学。图改编自参考[70]。MLP: Multi-Layer Perceptron; CNN: Convolutional Neural Network; ResNet: Residual Neural Net- work; GCN: Graph Convolutional Network; GAT: Graph Attention Network; RNN: Recurrent Neural Network; LSTM: Long Short-Term Memory; GRU: Gated Recurrent Unit; SAT: Structure- Aware Transformer; GAN: Generative Adversarial Network; AE: Auto-Encoder; SAE：稀疏自动编码器； DAE：DENOISISIS AUTOCODER; CAE：CASSITIVE AUTOCONEDER; VAE：VIRIATIANIT AUTOCONECODER; SOM：自组织映射； RBM：限制性Boltzmann Machine; DBN; DBN; DBN：深信信念网络：DRL：DRL：DRL：深度强化：深度强化学习。