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purcell增强的单光子发射从量子点耦合到截断的高斯微腔
purcell增强量子点（QD）单光子发射和设备亮度的增加，已经证明了各种类型的微腔。在这里，我们提出了第一个实现截断的高斯形状的微腔与QD的截断。实施基于湿化学蚀刻和外延半导体过度生长。实验研究了腔模式及其空间纤维，并与模拟很好地吻合。可以通过制造设计可重复控制具有6000张Q-因子的基本模式波长，而29 L EV的小极化分裂可以重复控制，从而使腔体适应了特定的QD。最后，通过温度调节对腔内QD的过渡进行调节和关闭共振。在共振上减少了一个以上的因子减少的衰减时间清楚地表明purcell的增强，而G（2）（0）¼0.057的二阶相关测量结果证明了QDS单光子特性得以保留。
通过高斯过程回归中机器学习模型中的不确定性定量：比较研究
[1] Bui-Thanh，Tan等。“由PDE管辖的贝叶斯反问题的极端尺度UQ。”sc'12：高性能计算，网络，存储和分析国际会议论文集。IEEE，2012年。[2] Durrande，Nicolas，David Ginsbourger和Olivier Roustant。“用于高维高斯过程建模的添加剂协方差内核。”Annales de la cociences de Toulouse：Mathématiques。卷。21。编号3。2012。[3] Brown，D。W.等。在造成热处理期间，激光粉末床融合TI-6AL-4V的微观结构的演变。冶金和材料交易A 52（2021）：5165-5181
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
使用高斯工艺回归方法的电动汽车锂离子电池的电荷估计
应将通信发送到Selvarani N：N.Selvarani@psnacet.edu.edu.edu.in Info Info Machine and Computing杂志（http://anapub.co.ke.ke.ke/journals/jmc/jmc/jmc/jmc.html） 2024;从2024年8月18日修订； 2024年8月12日接受接受，2024年10月5日©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 为了确保在电动汽车中使用清洁能源的安全，可靠和负担得起的性能，对LIB的精确负荷状态的估计非常重要。在本文中，提出了具有不同内核函数的SOC预测的高斯过程回归，并通过良好的健康和福祉进行了评估和分析的表现。使用GPR的一个有用的好处是能够量化和估计不确定性，从而评估社会估计的可靠性。内核函数是提高GPR性能的关键超参数。GPR认为电池的温度和电压彼此独立，因为它们各自的输入参数与行业，创新和基础架构相关联，而目标依赖性变量是电池SOC。最初，训练过程涉及确定内核函数的理想超参数以准确表示数据的特征。使用测试数据评估预测电池SOC的准确性。根据仿真结果，基于指数核函数的平方元函数估计SOC具有很高的准确性和较低的RMSE和MAE，从而确保了能源效率和Q Uality Education。关键字 - 充电状态，GPR，内核功能，RMSE，Lib-Lithium Ion电池，能源效率和优质教育。
量子玻姆启发势能用于建模非高斯时间序列及其在金融市场中的应用
摘要：我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比，此类时间序列与罕见事件相关。因此，采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此，我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后，我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用，该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明，导出的势在高频下取一些负值（其平均值），然后大幅增加，对于罕见事件，该值再次下降。因此，罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒，当系统横穿该势垒时，这种势垒的影响会变得突出。最后，作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子，我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势，以验证非高斯密度中罕见事件的存在，并证明与高斯情况的偏差。
在大规模队列研究中使用高斯预测过程有效估计 SNP 遗传力
随着高通量遗传数据的出现，人们尝试使用线性混合模型 (LMM) 从远亲群体的全基因组 SNP 数据中估计遗传力。然而，在大型群体研究中拟合这样的 LMM 极具挑战性，因为它涉及高维线性代数运算。在本文中，我们提出了一种名为 PredLMM 的新方法，该方法近似于上述 LMM，其灵感来自遗传聚合和高斯预测过程的概念。PredLMM 的计算复杂度明显优于大多数现有的基于 LMM 的方法，因此为估计大规模群体研究中的遗传力提供了一种快速的替代方法。从理论上讲，我们表明，在遗传聚合模型下，我们近似的极限形式是著名的大高斯过程似然的预测过程近似，该近似具有完善的准确性标准。我们通过广泛的模拟研究说明了我们的方法，并用它来估计英国生物银行队列中多种数量性状的遗传性。
基于广义修正大气光谱的湍流对高斯光束传输影响的分析与仿真
多年来，大气湍流一直是物理学和工程学领域的研究热点。当激光束在大气中传播时，它会受到散射、吸收和湍流等不同光学现象的影响。大气湍流效应是由折射率的变化引起的。不同大小的涡流会影响光波在大气中的传播。折射率的这些变化会导致传播的激光束产生不同的变化，如光束漂移、光束扩散和图像抖动。所有这些影响都会严重降低光束质量 (M 平方) 并降低系统在某些应用中的性能效率，包括自由空间光通信、激光雷达-激光雷达应用和定向能武器系统 [1- 5]。传统上，湍流由 Kolmogorov 模型类型定义。Kolmogorov 谱的幂律值为 11/3，用于描述高斯分布 [6]。许多光谱具有特定的内尺度和外尺度，如 Tatarskii 光谱、von Karman 光谱、Kolmogorov 光谱和广义修正光谱 [7]。本研究采用广义修正大气光谱模型。我们通过数值和分析方法执行高斯激光光束在不同传播距离下的传播行为。此外，我们还研究了一些参数对光束传播的影响。讨论了所有模拟结果，并将其与文献中的结果进行了比较。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
使用跟踪器软件
纳米技术目前被视为增长最快的技术之一。为学生提供对纳米技术关于物理思想的一些理解，可能会引发他们的兴趣并激发他们学习物理学。这项研究旨在使用高斯光束和跟踪器软件来测量CDOTS解决方案的折射率。本研究中使用的方法是定量描述性方法，其研究阶段包括设计，构造，开发和测试测量工具。这项研究的过程首先是从Cajuput Oil（CJO）蒸馏废物中制备CDOTS溶液。然后使用UV-Visible（UV-VIS），光致发光（PL），Time Resolved-PL（TRPL）和傅立叶变换红外（FTIR）光谱表征CDOT。然后将CDOTS溶液放入具有溶液高度变化的反应管中。紫罗兰色/紫外线指针从反应管的底部向上暴露于CDOTS溶液，该溶液在反应管内产生高斯束。然后拍摄高斯梁，然后将其转换为视频格式。使用跟踪器软件分析高斯光束的视频格式。CDOT的特征表明i）在波长为216.0 nm的波长下吸收峰，ii）在512.29 nm处的发射峰，指示氰的发光，iii）51.3 ns的电子寿命和O-H的IV）官能团； C = C;和C =O。此外，为CDOTS溶液的各种高度形成高斯梁，即：从5.364厘米到13.000厘米。29±0。使用跟踪器软件，CDOTS的折射索引的值为1。03，与水的折射指数相当。该测量工具有可能在高中物理课和/或一年级的大学物理课程中使用。
使用零均值高斯态和部分光子数分辨检测无法产生任意非高斯态
高斯状态和测量值加在一起不足以成为量子计算的强大资源，因为任何高斯动力学都可以用经典方法高效模拟。然而，众所周知，任何一种非高斯资源（状态、幺正运算或测量）与高斯幺正值一起构成通用量子资源。光子数分辨 (PNR) 检测是一种易于实现的非高斯测量，已成为尝试设计非高斯状态以进行通用量子处理的常用工具。在本文中，我们考虑对零均值纯多模高斯状态的子集进行 PNR 检测，以此作为在未检测到的模式上预示目标非高斯状态的一种手段。这是因为使用压缩真空和被动线性光学系统可以轻松可扩展地制备具有零均值的高斯状态。我们计算了实际预示状态和目标状态之间的保真度上限。我们发现，当目标状态是多模相干猫基簇状态时，该保真度上限为 1/2，这对于通用量子计算来说是一种足够的资源。这证明了存在无法通过此方法产生的非高斯状态。我们的保真度上限是一个简单的表达式，仅取决于光子数基中表示的目标状态，它可以应用于其他感兴趣的非高斯状态。