我们提出了新方法,用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正,同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验,该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器(脉冲整形器)组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能,并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM,为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门,包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽(决定驱动调制器的音调数量)以及不同目标门的编码选择的影响。此外,我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时,可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量,且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台,可进行大规模并行单量子位操作,并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
共同作者:GOHLKE,Martin(德国航空航天中心 (DLR));KUSCHWESKI 博士,Frederik(德国航空航天中心 (DLR));OSWALD,Markus(德国航空航天中心 (DLR));ABICH,Klaus(德国航空航天中心 (DLR));ALAM 博士,Tasmim(德国航空航天中心 (DLR));BLOMBERG,Tim(德国航空航天中心 (DLR));BISCHOF,Jonas(德国航空航天中心 (DLR));BOAC,Alex(德国航空航天中心 (DLR));BUSSMEIER,Andre(德国航空航天中心 (DLR));RÖDER,Niklas(德国航空航天中心 (DLR));WÜST,Jan Martin;SANJUAN 博士,Jose(德国航空航天中心 (DLR));SCHULDT 博士,Thilo(德国航空航天中心 (DLR)); BRAXMAIER, Claus 教授(德国航空航天中心 (DLR))
π t da 日前市场-DA 电能价格(€/MWh) π t id 日内市场-ID 电能价格(€/MWh) π t fcr, r ,π t fcr, a FCR 底价(€/MW/4h),激活电能价格(€/MWh) π t afrr, r ,π t afrr, a aFRR 底价(€/MW/1h),激活电能价格(€/MWh) π t mfrr, r ,π t mfrr,a +/- mFRR 底价(€/MW/30min),激活电能价格(€/MWh) π t rr, r ,π t rr,a +/- RR 底价(€/MW/30min),激活电能价格(€/MWh) π t cap 容量市场 电能价格(€/MWh) at, j bm, +/- 上行和下行底价的激活信号:bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} at bm 上行和下行储备的手动储备信号:bm = { mfrr, rr} at cap 容量市场的激活信号 dt da DA 市场的时间分辨率(1 小时) dt id ID 市场的时间分辨率(30 分钟) dt bm BM 市场的时间分辨率:bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} (15 分钟) P max 电池的最大功率容量(MW) E cap 电池的最大能量容量(MWh) ƞ - , ƞ + 充电和放电效率(%) β 上行和下行 BM 储备的激活部分(%) soc max , soc min 充电阶段的最大值和最小值(%)
摘要:岬角裂流,有时也称为边界裂流,是冲向从海滩向海延伸的天然或人工障碍物(如岬角或丁坝)的裂流。它们可能是由沿岸流对障碍物的偏转或由于障碍物背风处的波浪阴影导致的沿岸破碎波高变化所驱动的。因此,驱动机制主要取决于波浪相对于天然或人工障碍物的入射角。我们分析了 42 天的速度剖面测量值,这些测量值是在法国西南部安格雷高能中大潮海滩的天然岬角上进行的。在秋冬季节,随着潮位变化,在 6.5-10.5 米深处收集的,离岸显著波高和周期分别为 0.9-6 米和 8-16 秒,波浪入射角范围为 -20 ◦ 至 20 ◦。这里我们分析了对应于大约 24 天测量的偏转裂口配置,其中随着波浪和潮汐条件的变化,流速计交替位于裂口颈部、裂口头部或远离裂口的位置。偏转裂口与较大的离岸定向速度(高达 0.6 米/秒的深度平均速度)和低能至中等能波的潮汐调制有关。发现偏转裂口的垂直剖面从裂口颈部的深度均匀变化到裂口头部离岸深度变化剧烈的变化,最大速度位于表面附近。裂口的极低频运动非常剧烈,范围为 10-60 分钟,主要峰值周期约为 40 分钟,即周期比通常报告的要长。在冲浪区边缘以外测量到的强烈的离岸速度为偏转裂口提供了新的见解,它是海湾(或结构控制的)海滩与内架和/或相邻海湾之间水和沉积物交换的主要机制。
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是,视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响,而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现,将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性,但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设,包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型,这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的,发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明,通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制,进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
已符合其他经典技术,例如电容 - 电压或深度瞬态光谱测量值,低频噪声测量是研究材料或设备质量和性能的最敏感工具之一[1]。例如,噪声测量值允许对传感器应用[2]或对半导体设备的深层光谱进行比较[3],并确定某些技术步骤或技术对设备性能降解的影响[4-7]。尽管有所有这些优点,但该技术的一个局限性很难删除所有外部低频噪声源,以确保所测量的噪声仅来自测试的设备或材料。在材料表征的情况下,众所周知,四探针配置足以消除DC甚至白噪声测量中的接触贡献。由于电压或电流触点可能会造成噪声贡献,因此1/F噪声不是这种情况。
在光子学中,谐振器是一种用途元素,其目的是引导光。它们包括各种大小的数量级和激光源的力量。可以认为,某些效应可以被认为是否定的,导致简化的数学模型。我们将重点关注两个这样的模型:一种与耳语画廊模式谐振器有关,另一个与响声/Fabry-Perot共振器有关。在第一种情况下,保留的模型会导致整个空间中的二维线性Helmholtz方程,其物质定律沿有界的界面跳跃。对靠近真实轴的复合共振集进行了分析,对应于靠近界面的模式。在第二种情况下,考虑了基于Lugiato-LeFever方程的一维模型。从溶液中发出的施加解决方案的分支被突出显示,提供了频率梳子解决方案。
打算从纽伯里波特罗克波特(Newburyport Rockport)线开始在北侧提供新的火车和基础设施,该线路已经有了转弯。Haverhill线已连接,此后很快可能会跟随。
在本文中,我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析,我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的,并让采样间隔δ缩小至零,样品跨度t增加到无穷大。在此设置中,我们表明,只要δ→0相对于t→∞,标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下,我们的渐近理论预测,如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本,则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明,这得到了强烈和明确的支持。
摘要 — 储能系统 (ESS) 可以增强电网的灵活性,其运营商可以从各种收入来源中受益以收回投资。本研究旨在估算欧洲市场提供频率控制储备 (FCR) 或主要储备的预期收入。引入了一个参考模型,其中 FCR 激活由实际频率测量决定(模型 1)。由于这些测量结果可能无法系统地获得,本文提出了两个额外的离线方法模型,使 ESS 运营商无需实际频率数据即可确定瞄准 FCR 市场的经济可行性。模型 2 是基于与电池额定功率(即储备容量)有关的激活能量恒定系数的传统公式的改进版本。模型 3 是一种新的简化模型,基于取决于系统运营商的总激活储备的可变激活系数。考虑到 2021 年法国市场,通过与六个月的精确公式进行比较,评估了所提出模型的有效性。结果表明,在激活能量较高(高频增益)的情况下,采用模型 2 是更好的选择,与模型 1 相比,误差为 3%。然而,在相反的情况下(低频增益),模型 3 更适合使用,误差为 2%。