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基于动态系统的数据增强用于大脑状态分类
Buenos Ares，Argentina B国家科学和技术研究委员会（CONICET）的物理学系，Buenos Aires，Argentina C实验心理学和神经科学实验室（LPEN），认知和翻译神经科学研究所（Inco） OlógicasdelaInfícia（Fleni），蒙塔内斯2325，C1428，AQK，Buenos Aires，Argentina E部，牛津大学，英国牛津大学，英国牛津大学，大脑中的音乐中心（MIB） ，巴塞罗那，西班牙西班牙巴塞罗那法布拉和德国基尔大学神经病学系
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
非线性非自治动力系统的实用H-观察者设计
几项研究试图解决非线性非自治动力学系统的观察者设计问题[2，4，6，8，10，13，18]。在文献中，最涉及的非线性系统是所谓的Lipschitz类系统。在这方面，[17]建立了足够的条件，确保了Lipschitz系统的观察者的稳定性。实践中，Lipschitz系统构成了重要的实际系统，这激发了越来越多的Lipschitz系统观察者的关注。但是，许多现有结果仅适用于小的Lipschitz常数。因此，数学文献[11]为广义Lipschitz的连续性构建了单面Lipschitz的连续性。在同一概念[1]中，对于非线性系统，二次内在性是
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。
大鼠脑急性发作过程中数据驱动的网络动力学模型
癫痫是全球最常见的神经系统疾病之一。最近的研究结果表明，大脑是一个由神经元网络组成的复杂系统，癫痫发作被认为是其相互作用产生的一种新特性。基于这一观点，网络生理学已成为一种有前途的方法，用于探索大脑区域如何在健康状态和危重疾病条件下协调、同步和整合其动态。因此，本文的目的是介绍（动态）贝叶斯网络 (DBN) 的应用，以基于使用阈值分析发现的弧数对诱发癫痫发作的大鼠的局部场电位 (LFP) 数据进行建模。结果表明，DBN 分析捕捉到了发作过程中大脑连接的动态特性，以及与神经生物学的显著相关性，这些相关性源于采用药理学操作、病变和现代光遗传学技术的开创性研究。根据所提出的方法评估的弧与以前的文献取得了一致的结果，此外还展示了功能连接分析的稳健性。此外，它还提供了令人着迷的新颖见解，例如前肢阵挛和全身性强直阵挛性癫痫 (GTCS) 动态之间的不连续性。因此，DBN 与阈值分析相结合可能是研究脑回路及其动态相互作用的绝佳工具，无论是在稳态条件下还是在功能障碍条件下。
电荷圆柱塌陷的动态分析能量摩托孔平方重力
摘要：本文研究了带电的圆柱塌陷的动力学，并在F（r，tαβTαβ）理论中使用了耗散物质的构造。这种新配制的理论解析了原始奇异性，并在早期宇宙中提供了可行的宇宙学结果。此外，它的含义发生在高曲率方向上，在高曲率方向上，能够确定能量摩托车平方与一般相对论的偏差。我们分别通过Misner -Sharp和M. u ler – Il -ler -ol -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler -ler的动力学方程。然后，我们将这些方程式磨损以检查有效的流体参数和校正项对崩溃现象的影响。也开发了修改的术语，物质参数和Weyl张量之间的连接。为了获得保融性，我们选择了该理论的特定模型，并假设具有零电荷的尘埃物质会导致共形的平流和均匀的能量密度。我们发现经过修改的术语，耗散物质和电磁场减少了崩溃的现象。
WEHRL熵的生产率跨动态量子相变
多体量子系统的淬火动力学可能在洛奇米特回波中表现出非分析性，这是一种被称为动力学相变（DPT）的现象。尽管对这种现象背后的基本机制进行了大量研究，但仍然存在一些开放问题。以此为动机，我们从量子相空间和熵产生的角度进行了详细研究，这是热力学的关键概念。我们专注于Lipkin-Meshkov-Glick模型，并使用自旋连接态构建相应的Husimi-Q准稳定性分布。Q函数的熵（称为WEHRL熵）提供了系统的粗粒动力学的量度，因此，即使对于封闭的系统，也会在非定程化上演变。我们表明，临界淬灭会导致WEHRL熵的准生长，并结合小振荡。前者反映了这些过渡的信息争夺特征，并用作熵产生的量度。另一方面，较小的振荡意味着负熵产生速率，因此发出了Loschmidt Echo复发的信号。最后，我们还基于修改的荷斯坦 - 普罗里马科夫近似值研究了模型的高斯。这使我们能够确定低能部门对DPT出现的相对贡献。本文中介绍的结果不仅是从动态量子相变的角度来看的，而且与量子热力学领域有关，因为它们指出WEHRL熵可以用作可行的熵产生量度。
在线文章 动态系统的多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法来实时近似最佳求解值函数和相关控制策略。在模拟中说明了所提出的自适应跟踪机制在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机的作用。
一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
云在热木星WASP-43 B
上下文。热木星是潮汐锁定的气态系外行星，表现出巨大的白天温度对比。正如许多观察结果所暗示的那样，他们凉爽的夜晚被认为是托管云。然而，这些云的确切性质，它们的空间分布以及它们对大气动力学，热结构和光谱的影响仍然不清楚。目标。我们研究了WASP-43 B的大气，这是最近与James Webb空间望远镜（JWST）观察到的短期热木星，以了解云对大气循环和热结构的辐射和动态影响。我们旨在了解具有各种尺寸和大气金属性的不同种类的冷凝物的影响。方法。，我们使用了一个3D全球气候模型（GCM），该模型具有新的温度依赖性云模型，其中包括辐射反馈以及水动力整合，以研究WASP-43 b的大气特性。我们从GCM模拟中产生了可观察到的物品，并将它们与光谱相曲线进行了比较，从各种观察结果到对大气特性的限制。结果。我们表明云具有净变暖效果，这意味着由云引起的温室效应比反照率冷却效果强。我们表明，云的辐射效应对黄蜂的动力学和热结构有各种影响。取决于冷凝水的类型及其尺寸，辐射动力反馈将改变水平和垂直温度梯度并降低风速。对于超极性金属气氛，大气中形成的云层较少，导致反馈较弱。与HST，Spitzer和JWST观察到的光谱相曲线的比较表明，Wasp-43 B的夜间夜间浑浊，排除了Sub-Micron Mg 2 Sio 4云颗粒作为主要不透明源。区分多云的太阳能和多云的超极性金属气氛并不简单，需要进一步观察反射的光和热发射。