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球形浮标的自由衰减升沉运动
摘要：我们在自由衰减跌落试验中研究了球形浮标的升沉运动。我们采用了一种综合方法来研究浮标的振动，包括实验测量和互补的数值模拟。实验是在配备一系列高速运动捕捉摄像机和一组高精度波浪仪的波浪池中进行的。模拟包括三组复杂程度不同的计算。具体来说，在一组计算中，流体体积 (VOF) 方法用于求解重叠网格上的不可压缩两相 Navier-Stokes 方程，而其他组中的计算则基于 Cummins 和质量弹簧阻尼器模型，这两个模型都植根于线性势流理论。实验数据与 VOF 模拟结果之间表现出极好的一致性。尽管准确性较低，但这两个降阶模型的预测也被发现相当可信。关于浮标的运动，所得结果表明，浮标从大约等于其静态平衡吃水高度（约为其半径的 60%）释放后，经历了近乎谐波阻尼的振动。进行的分析表明，浮标的吃水长度对振动的频率和衰减率有很大影响。例如，与平衡状态下半浸没的相同尺寸的球形浮标（即吃水等于半径）相比，测试浮标的振动周期大约短 20%，其振动幅度衰减速度几乎是每个周期的两倍。总体而言，本研究为浮球的运动响应提供了更多见解，可用于优化能量提取浮标设计。
球形浮标的自由衰减升沉运动
摘要：我们在自由衰减跌落试验中研究了球形浮标的升沉运动。采用综合方法研究浮标的振动，包括实验测量和互补数值模拟。实验是在配备一系列高速运动捕捉摄像机和一组高精度波浪仪的波浪池中进行的。模拟包括三组复杂程度不同的计算。具体来说，在一组计算中，流体体积 (VOF) 方法用于在重叠网格上求解不可压缩的两相 Navier-Stokes 方程，而其他组中的计算基于 Cummins 和质量弹簧阻尼器模型，这两个模型都植根于线性势流理论。实验数据与 VOF 模拟结果具有很好的一致性。虽然准确性较低，但两个降阶模型的预测也被发现非常可信。关于浮标的运动，获得的结果表明，在从大约等于其静态平衡吃水的高度（约为其半径的 60%）释放后，浮标经历了近谐波阻尼振动。进行的分析表明，浮标的吃水长度对振动的频率和衰减率有很大的影响。例如，与平衡状态下半浸没的相同尺寸的球形浮标（即吃水量等于半径）相比，测试浮标的振荡周期大约短 20%，并且其振荡幅度衰减速度几乎快两倍。总体而言，本研究为浮球的运动响应提供了更多见解，可用于优化浮标设计以实现能量提取。
局部汉密尔顿算子的吉布斯态互信息的指数衰减
物理系统的热平衡性质可以用吉布斯态来描述。因此，了解何时可以轻松描述此类状态非常重要。特别是，如果远距离区域之间的相关性很小，情况就是如此。在这项工作中，我们考虑在任何温度下具有局部、有限范围、平移不变相互作用的一维量子自旋系统。在这种情况下，我们表明吉布斯态满足相关性的均匀指数衰减，而且，两个区域之间的互信息随其距离呈指数衰减，与温度无关。为了证明后者，我们表明，对于在任何温度下具有局部、有限范围相互作用的一维量子自旋系统，无限链热态相关性的指数衰减、指数均匀聚类和互信息的指数衰减都是等价的。特别是，Araki 的开创性结果表明这三个条件在平移不变的情况下成立。我们使用的方法基于 Belavkin-Staszewski 相对熵和 Araki 开发的技术。此外，我们发现，我们所考虑的系统的吉布斯状态超指数地接近饱和 Belavkin-Staszewski 相对熵的数据处理不等式。
可持续农业生产力、外国直接投资、可再生能源和环境恶化的影响：拉丁美洲的最新证据
本研究旨在评估和实施农业与环境可持续性的长期和短期关系，并控制变量。本研究有意整合理论和概念原则，为农业和环境这两个部门的发展创建系统结构。在此基础上，本研究旨在利用 1971 年至 2018 年拉丁美洲和加勒比国家年度数据系列，思考二氧化碳排放、农业生产、国内生产总值、可再生能源消费和外国直接投资之间的关系。自回归分布滞后 (ARDL) 被用作计量经济学方法来检验变量之间的关系。农业是拉丁美洲和加勒比国家最脆弱的部门，经济严重依赖它。本研究的主要结果表明，农业和二氧化碳排放在长期和短期内呈正相关，这意味着农业活动增加了二氧化碳排放水平。同时，控制变量与环境恶化呈现出混合关联，因为国内生产总值 (GDP) 呈正向显著，而可再生能源消费呈负向显著。误差修正（EC t − 1）项呈负向显著，证实了长期关系以及从短期到长期均衡的调整速度。农业生产和 GDP 导致二氧化碳排放量增加，而可再生能源消费对有毒物质排放产生负面影响。拉丁美洲和加勒比国家调整速度较快。从短期阶段转变为长期需要 2.933 个时期。综合方法是严格、整体地基于经济的不同部门及其与环境可持续性的关系进行研究辩论。计量经济学方法、符号系统和概念存在都是最初设计的。
量子支持向量机，用于B Meson衰变中的连续抑制
抽象量子计算机有可能加快某些计算任务。在机器学习领域中，这种可能性的可能性是使用量子技术，而量子技术可能无法经典模拟，但可以在某些任务中提供出色的性能。机器学习算法在粒子物理学中无处不在，并且随着量子机学习技术的进步，这些量子技术可能会采用类似的采用。在这项工作中，实现了量子支持向量机（QSVM）进行信号背景分类。我们研究了不同量子编码电路的效果，该过程将经典数据转换为量子状态，对最终分类态度。我们显示了一种编码方法，该方法在接收器操作特征曲线（AUC）下达到了使用量子电路模拟确定的0.848的平均面积。对于同一数据集，使用径向基础函数（RBF）内核的经典支持向量机（SVM）的AUC为0.793。使用数据集的简化版本，我们在IBM量子IBMQ_CASABLANCA设备上运行了算法，平均AUC为0.703。随着量子计算机的错误率和可用性的进一步提高，它们可以在高能量物理学中形成一种新的数据分析方法。
围绕死亡和衰减的微生物组：食物加工，肉类变质和人类分解环境的微生物生态
该资源是由作者使用美国司法部提供的联邦资金准备的。表达的意见或观点是作者的意见或观点，不一定反映美国司法部的官方立场或政策。
是什么驱动了北大西洋涛动的温度异常模式？第一部分：地表气温异常的增长和衰减
综合分析用于研究驱动与北大西洋涛动 (NAO) 相关的地表气温异常模式增长和衰减的物理过程。利用欧洲中期天气预报中心在其再分析模型中实施的热力学能量方程，我们表明异常风对气候温度场的平流驱动了两个 NAO 阶段的地表气温异常模式。非绝热过程与这种温度平流强烈相反，最终导致地表气温异常恢复到其气候值。具体而言，在格陵兰岛、欧洲和美国，长波加热/冷却与水平温度平流相反，而在北非，垂直混合与水平温度平流相反。尽管表皮温度和地表气温异常模式之间存在明显的空间对应关系，但发现驱动与 NAO 相关的这两个温度异常的物理过程是不同的。表层温度异常模式由向下的长波辐射驱动，而如上所述，地表空气温度异常模式由水平温度平流驱动。这意味着，尽管地表能量预算是了解表层温度变化的有用诊断工具，但不应将其用于了解地表空气温度变化。
