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PowerPoint 演示文稿
所提出的发明是一种全数字共振搜索、跟踪和停留 (RSTD) 测试方法，其中非线性霍普夫振荡器产生连续正弦波信号。反馈产生的激励频率及其幅度用作振荡器的输入。霍普夫振荡器的主要优点是： 整个过程都是数字化的； 试件在其共振时由激励器激励，该激励器由频率和幅度变化的振荡信号驱动； 通过测量激励基准和试件响应（位置、速度或加速度）之间的相位滞后，激励频率跟踪试件的共振频率； 试件的振动幅度也受到控制； 振荡控制信号由一个自动平滑控制策略施加的频率和幅度变化的过程生成。
用于动物研究的 FSL 高级分析
Paul Flechsig (1847-1929) Von Bonin 编辑于 1950 • 髓鞘丰富的区域，包括躯体感觉运动、听觉、视觉功能的“早期区域”。• 髓鞘稀少的区域，涉及“高级认知”功能。• T1w/T2w 髓鞘与组织学证实的分布相当 - Flechsig 1921, Hopf 1956
Hopf，F。W.（2020）。关于促进成瘾相关行为的Orexin/dybocretin促进的最新观点。神经药理学，168，108013。https：//doi.org
涉及阿片类药物的汽车交通死亡人数有所增加。然而，规定的阿片类药物在多大程度上增加了汽车撞车的风险仍然不确定。这项研究使用了现实世界中的医疗保健要求数据来检查处方阿片剂量与汽车撞车风险之间的关联。使用2010 - 2018年全国性的美国商业保险索赔数据，我们确定了772,404名接受事件，非癌症阿片类药物治疗的成年人。我们检查了每日处方阿片剂量之间的关联，该剂量是通过填充处方索赔中的吗啡毫克等效物（MME）计算的，以及汽车撞车的风险，被评估为诊断为紧急就诊，病人住院和救护车运输的索赔。我们使用个体内部设计估算了关联，这排除了所有时间稳定的混杂。我们对其他药物疗法的时变统计调整和阴性对照疼痛药物疗法分析（带有循环抗抑郁药处方）进行了补充。在2,150,009人的随访期间，发生了12,123辆汽车撞车事故（每1000人年撞车5.64次）。在个体内比较中，涉及
基于腔rydberg封锁的光光子之间的量子逻辑门
Thomas Sun Federsen 1，2，∗，I。Abramovic3，1，A。A。Force 1，N。Allen 5，A。A. Alonso 6，G。Anda 7，T。Andreeva 1，C Furnace 9，K。Avradies 10，E。Aymerich 11，S.-G.。 Baek 3 , J. Balden 12 , M. Balden 1 , M. Balden 8 , J C. Beadler 1 , C Border 1 , D. Borodin 17 , J. Boscary 8 , H. Bosch 1 , 18 , T. Bosmann 1 Brunner 1 , St. Busers 1 , R. Bussiahn 1 , B. Butttenschön 1 , A. K. Camacho Mata 1 , I. Campaign 20 , B. Cannas 11 , A. Cappa 6 , A. Cars 1 , F. Carovani Castle 6，N。Chadge1，I。Celes23，A。保持24，J.W。K. Clore 26，G。Ceh 7，B.，A。Destay 13，St.Denk 3，C。Dhard 1，A。Dinkleg 12，T。Dittmar17，M。Dreval14，M。Dravlak1，P。Drews17，D。Dunai7，Edlund 3，F。Endler1，D.A。首字母5，F.J。Escoto 6，T。Strawberry 6，E。13，St.Freunt 1，G。他妈的1，M。Fukuyama 30，Garden Regain 6，I。Garci-Cort是6，J。Gaspar31，D.A。盖茨29，J。Geiger1，B。Geiger13，L Graves 12，J.绿色13，E。Grelier9，H。Greener8 8，St。Grote1，M。Groth34，M.Günter8，V。Haak1，M。M.有1，P。Han 3，J.H。 Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C 全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，Han 3，J.H。Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C 全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，
嵌入曲线空间上的测地线完备黎曼度量。
对于有限维黎曼流形，霍普夫-里诺定理表明，陈述 1.) – 3.) 彼此等价，并且 1.)、2.)、3.) 中的每一个都蕴涵 4.)。但是，我们的设置是无限维的，因此我们必须根据一些能量原理“手工”显示它们中的每一个。最后，但并非最不重要的是，我们将看到几个在结和链空间中长度最小化测地线的数值模拟。
Calpain活性调节剂：抑制剂和激活剂作为潜在药物LeventeEndreDókus，Mo'Ath Yousef＆ZoltánBánócziPharmaceutics 2020，
在本文中分析了乘用车自动车道的反馈控制。计算基于单轨车辆模型，并考虑了转向系统dynamics。使用线性反馈控制器来控制横向动力学，同时考虑了反馈延迟和下层转向控制器的影响。沿线性稳定性限制检测到亚临界型HOPF分叉，并使用数值延续后跟随周期轨道的新兴分支。表明，在某些参数范围内，直线运动的稳定平衡存在低振幅不稳定的极限周期。基于限制周期，规定了稳定控制收益的安全和不安全的区域。在实验室条件下，使用传送带上的小规模概念在实验室条件下也可以识别线性稳定结构域内不安全的控制区域。理论和实际结果在直线运动的吸引力领域方面表现出了很好的一致性。
PMATH 950 – 量子表示理论，2023 年冬季
课程大纲：本课程将作为紧凑量子群理论的介绍，重点介绍其表示理论。量子群的一般理论如今是数学的一个庞大分支，应用于分析、几何、代数和物理。量子群如此迷人的原因在于人们可以从各种角度（例如，分析、代数或范畴）来研究该理论。在本课程中，我们将采用混合方法来研究该主题，首先使用算子代数的函数分析语言定义紧凑量子群，然后通过霍普夫代数和李代数的变形通用包络代数将其与代数方法联系起来。最后，在课程结束时，我们将看到紧凑量子群如何像普通紧凑群一样通过其酉表示用范畴数据来描述。在课程结束时，我们将探索所有代数、分析和范畴理论如何与量子群在量子信息理论中的一些很好的应用结合在一起。
深度振荡神经网络
摘要 — 我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，即深度振荡神经网络 (DONN)。像循环神经网络这样的深度神经网络确实具有序列处理能力，但网络的内部状态并非设计为表现出类似大脑的振荡活动。出于这种动机，DONN 被设计为具有振荡内部动力学。DONN 的神经元要么是非线性神经振荡器，要么是具有 S 形或 ReLU 激活的传统神经元。该模型中使用的神经振荡器是 Hopf 振荡器，其动态在复杂域中描述。输入可以以三种可能的模式呈现给神经振荡器。S 形和 ReLU 神经元也使用复值扩展。所有权重阶段也是复值的。训练遵循权重变化的一般原理，通过最小化输出误差，因此与复杂反向传播总体相似。还提出了一种将 DONN 推广到卷积网络的方法，即振荡卷积神经网络。所提出的两个振荡网络已应用于信号和图像/视频处理中的各种基准问题。所提出的模型的性能与同一数据集上公布的结果相当或优于公布的结果。
热等离子体纳米胶体的光驱动自振荡
自激振荡（系统在非周期性刺激下的周期性变化）对于在软机器人技术中创建低维护自主设备至关重要。宏观尺寸的软复合材料通常掺杂有等离子体纳米粒子，以增强能量耗散并产生周期性响应。然而，虽然目前尚不清楚光子纳米晶体的分散体是否可以作为软致动器对光作出反应，但对纳米胶体在液体中自激振荡的动态分析也缺乏。这项研究提出了一种用于照明胶体系统的新型自激振荡模型。它预测热等离子体纳米粒子的表面温度及其簇的数密度在从次声到声学值的频率范围内共同振荡。对自发聚集的金纳米棒的新实验，其中光热效应在宏观尺度上改变了光（刺激）与分散系统的相互作用，有力地支持了该理论。这些发现拓展了目前对自激振荡现象的认识，并预测胶体状态的物质将成为容纳光驱动机械的合适载体。从广义上讲，我们观察到一种复杂的系统行为，从周期性解（霍普夫-庞加莱-安德罗诺夫分岔）到由纳米粒子相互作用驱动的新动态吸引子，将热等离子体与非线性和混沌联系起来。
利用多时间汉密尔顿 - 雅各比PDES解决某些科学机器学习问题| Siam科学计算杂志|卷。 46，第2号|工业和应用数学学会
摘要。汉密尔顿 - 雅各比（Jacobi）部分微分方程（HJ PDE）与广泛的领域有着深入的联系，包括最佳控制，差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数，HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中，我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系，该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系，我们通过表明我们解决这些学习问题时，我们还可以解决多时间HJ PDE，并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索，我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器（LQR）之间的关系。然后，我们利用理论连接来适应标准LQR求解器（即基于Riccati普通微分方程的求解器）来设计机器学习的新培训方法。最后，我们提供了一些数值示例，这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习，训练后校准，转移学习和稀疏动态识别的背景下，基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。