XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDynamical
使用Physics-...
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
在被困的离子量子模拟器中实现的动态拓扑阶段
可编程量子仿真的新生平台可在近似隔离的系统中前所未有的访问对远程平衡量子多体动力学的新制度的访问。在这里，实现对量子多体纠缠的精确控制是量子传感和计算的重要任务。广泛的理论工作表明，这些能力可以实现具有拓扑的方法和临界现象，这些阶段和关键现象表现出了拓扑合理的方法，可以创建，保护和操纵量子纠缠，从而对大量的错误进行自我纠正。迄今为止，实验实现已局限于经典（非输入）对称性的OR- 1-5。在这项工作中，我们证明了一个新兴的动态对称性受保护的拓扑阶段（EDSPT）6，在Quastinuum系统模型H1诱捕的ION量子处理器7中的十171 Yb +超固量量子的准驱动阵列中。此阶段表现出动态保护的边缘量子位，免受控制误差，串扰和流浪场。至关重要的是，这种边缘保护纯粹依赖于紧急的动力对称性，这些动力对称性绝对稳定在通用相干扰动中。此属性对于准二驱动的系统很特别：正如我们所证明的那样，定期驱动的Qubit-Array的类似边状态容易受到对称性破坏错误的影响，并迅速解压缩。我们的工作为实施更复杂的动力学拓扑订单8,9铺平了道路，这将使量子信息的错误操纵。mbl可以保护“热”，密集且驱动强的物质中的长寿命量子相干动力学。提供理解和分类新型的普遍动力学现象（稳定阶段和关键现象的动态类似物）可能会在孤立的量子多体系统中引起的基本科学挑战。早期研究已经对热化和混乱10的量子机械基础产生了深入的见解，并且已经证明了如何通过多体定位（MBL）通过人工随机性和混乱来预防热化。它可以启用具有固有动力学量子相的新类别，其特性在静态热平衡中从根本上被禁止，例如动态对称性破坏和拓扑8。从实际的角度来看，通用和量子相干的动力学行为诱人地提供了错误的弹性方法来创建，保护和操纵量子多体纠缠 - Quantum Compuce的驱动力。要执行量子计算，人们面临着隔离Qubits以保持其连贯性的愿望与强烈相互作用量子的愿望之间的权衡，以执行计算。即使是从环境反向分解的完美隔离中，由于流浪场，栅极错误校准，跨言论等，强烈的Qubit间耦合不可避免地会导致残留，连贯的误差，从而破坏了计算。也许在违反直觉上，相干错误可能比不连贯的错误更具破坏性。尤其是，与不连贯的误差相比，相干误差的n门引起的不忠性可以随着〜n 2ϵ2的形式增长。尽管对算法性能产生了巨大的有害影响，但连贯的错误仍在挑战。标准的随机台上标记过程，例如，将相干和不相干的误差组合到单个有效的每门误差中，这可以显着高估与计算相关的结构性电路的准确性。采用动态脱钩脉冲序列（DDS）是一种时间悠久的方法，可以减轻与不受控制的静态流浪场相关的某些类型的相干误差。然而，对于使用全局单旋旋链控制的传统自旋回波协议，脱钩脉冲中大小的略微缺陷会累积并破坏时间〜1 /ϵ的分离。相比之下，在理论上，动态阶段8的最新工作已经预测，多自旋相互作用的局部控制可以实现自然校正的DDS，这些DDS固有地对抗大型相干错误。这些方案的鲁棒性来自动力学的巨大量化拓扑不变。
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制（NMPC）策略的端到端学习，该策略不需要明确的第一原理模型，并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络（RNN）模型来捕获非线性动态，其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题，本文使用加固学习（RL）来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法：级联的两个坦克系统（CTS）。索引术语 - 强化学习，非线性模型预测控制，复发性神经网络
迈向动态全脑的有效验证......
朝着动态全脑模型的有效验证迈进 Kevin J. Wischnewski 1,2、Simon B. Eickhoff 1,2、Viktor K. Jirsa 3 和 Oleksandr V. Popovych 1,2,* 1 德国于利希研究中心神经科学和医学研究所 - 大脑和行为（INM-7），德国于利希 2 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所，德国杜塞尔多夫 3 法国艾克斯-马赛大学 INSERM 系统神经科学研究所（INS，UMR1106）* 通讯作者 摘要 通过数学全脑模型模拟静息状态的大脑动态需要对参数进行最佳选择，这决定了模型复制经验数据的能力。由于通过网格搜索（GS）进行参数优化对于高维模型来说是不可行，我们评估了几种替代方法来最大化模拟和经验功能连接之间的对应性。密集 GS 作为评估四种优化方案性能的基准：Nelder-Mead 算法（NMA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）和贝叶斯优化（BO）。为了对它们进行比较，我们采用了一组耦合相位振荡器，该振荡器基于 105 名健康受试者的个体经验结构连接而构建。我们从二维和三维参数空间中确定最佳模型参数，并表明测试方法的整体拟合质量可以与 GS 相媲美。然而，所需的计算资源和稳定性特性存在明显差异，在提出 CMAES 和 BO 作为高维 GS 的有效替代方案之前，我们还对这些差异进行了研究。对于三维情况，这些方法产生的结果与 GS 相似，但计算时间不到 6%。我们的结果有助于有效验证用于个性化大脑动力学模拟的模型。简介继 Biswal 等人的开创性工作之后。1 ，神经影像学研究的注意力转向了静息状态的大脑活动 2,3 。在任务诱发的功能网络和从静息时的人脑活动中观察到的相应连接模式之间发现的相似性强烈地激发了对后者的研究 1,4,5 。人们开发了大量的静息状态动力学研究方法和应用。一方面，它们旨在了解大脑的结构和功能，另一方面，旨在区分健康和患病的个体 6-12 。通过动态全脑模型对复杂的时空大脑活动模式进行数值模拟，为实现这两个目标提供了一条有希望的途径 13-19 。数据驱动的动态模型允许将有关人类大脑的解剖信息纳入其动态特性的模拟中。换句话说，它们使研究人员能够研究大脑结构和功能之间的关系，特别关注后者是否以及如何从前者中产生，以及它们如何相互关联 13-19 。此外，模型提供了一种快速的计算机实验方法来研究和比较不同的大脑分区、网络配置和数据预处理参数，这又有助于更深入地了解大脑结构和动态之间的相互作用 20-22 。所讨论的建模方法的另一个优点是
多模式动力学系统的贝叶斯分解用于加固学习
在本文中，我们提出了一个基于模型的增强学习系统，其中以贝叶斯方式处理过渡模型。这种方法自然可以通过引入先验来对基础学习任务强加结构来利用专家知识。引入系统的其他信息意味着我们可以从少量数据中学习，恢复可解释的模型，并且重要的是，提供了相关的不确定性的预测。为了显示该方法的好处，我们使用一个具有挑战性的数据集，其中基础系统的动力学既表现出操作相移和异质噪声。将我们的模型与NFQ和BNN+LV进行了比较，我们展示了我们的方法如何产生对基本动力学的可隔离见解，同时也提高了数据效率。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
通过动态伦敦理论计算的超导体中的冷却周期
第二定律以不同的版本存在可能产生不同的后果[1]。到目前为止，在文献中找不到通常有效的版本。因此，人们普遍认为，第二定律必须作为最大熵的原理提出。对其一般有效性的实质性怀疑是因为发现了（相对纯）电容和归纳元件的倒滞后。aha-roni [2]首先提到，这些观察结果暗示了违反第二定律，因为仅在一个热浴温度下进行了倒电（或磁性）（磁性）（磁性）（增益）周期。文献研究[3]回顾了最佳候选人。对于大多数候选系统，索赔不足 - 因为直接的能量测量几乎总是缺少。Santhanan等人的工作。[4]描述了一种过度不正常的效果：此处，IR-Diode的光能发射高于小型刺激正向电流的输入能量。显然，热环境的热能（135 o C）增加了光发射。这可能是由声子辅助发射引起的[5] [6]。也可以在量子点触发率的进化滞后中找到这种效果[3] [5]。
通过模算子实现量子时间中的动态非局域性
非局域性是一个引人注目的概念，自量子理论诞生之初 [1,2] 至今，它一直吸引着学术界越来越多的兴趣。无论是通过贝尔非局域性 [3,4]、量子操控 [5,6]、一般的量子纠缠 [7]，还是更广泛的量子不和谐 [8–11]，非局域性一直是量子基础研究的核心。这是有原因的：由于多个实验证实了贝尔不等式的量子违反 [12–19]，人们相信量子力学与经典力学有着根本的不同。这些研究带来了理论和技术突破 [20–28]。此外，甚至可以讨论时间中的纠缠 [29–33]。上述类型的非局域性与系统的制备（或制备和测量）有关。因此，它可以称为运动非局域性。使用模变量的概念引入的另一种非局域性[34]与量子系统遵循的运动方程有关，因此称为动态非局域性。尽管这些变量非常有前景，正如在连续系统量子信息的首次应用中已经证明的那样[35-38]，但它们尚未得到社区相当一部分人的充分关注[39]。文献中考虑的最常见的模变量类型是模位置和模动量[35-48]。事实上，设ℓ和p0分别为长度和动量维数的参数，模算子