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对电磁纳米结构进行建模并用纳米电元素实验以形成周期性结构
Miloslav Steinbauer 1 , Roman Pernica 1 , Jiri Zukal 1 , Radim Kadlec 1 , Tibor Bachorec 1 , Pavel Fiala 2 1 Brno University of Technology, Department of Theoretical and Experimental Electrical Engineering, Brno, Czech Republic 2 Brno University of Technology, SIX Research Center, Brno, Czech Republic Abstract.我们讨论电磁，基于碳的周期性结构的数值建模，包括石墨烯，石墨烷，石墨和绘画。这些材料适用于亚微米传感器，电线和其他应用，例如生物医学，光子学，纳米和光电子的应用；除了这些域和分支外，适用性还扩展到例如现代智能元素的微观解决方案。所提出的经典和杂交数值模型基于分析具有高可重复性的周期性结构，它们利用了具有其基本维度的碳结构的概念。模型可以模拟谐波和瞬态过程；能够评估电荷作为虚假信号来源的实际随机运动；并考虑沿结构的谐波信号传播的参数。从分析获得的结果可用于基于碳周期结构的传感设备的设计，并用于血浆发生器的实验中。的目的是提供更广泛的概述专门的纳米结构建模，或者更具体地说，概述可用于评估沿结构表面传播的模型。
EEG和MEG正向建模∗
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。因此，局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度，而无需牺牲较严格性和准确性，以下减法方法已知。
SWS 6804建模土壤，水和生态系统过程
本课程与土壤水和生态系统科学计划中的学生学习成果有关：越来越多地使用动态模型来解释经验数据。说明性模型将作为基本建模宗旨的介绍，例如状态/流动关系，质量/能量平衡，稳定性和吸引子以及预期结果。本课程允许学生进行1）概念化研究问题并探索可测量变量之间的关系以开发研究假设2）讨论数据（例如，学生的研究数据）如何专门用于开发和改进模型3）发现构建动态模型是可获得的，即使重点是实验室和现场工作，也可以将动态模型集成到研究项目中。一起，这些技能构成了土壤水和生态系统科学中批判性思维和定量科学的发展和应用的支柱。
非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
博士学位-40循环主题研究领域：建模，Simul < / div < / div < / div < / div < / div < / div
这项研究的主要目的是开发（生物）化学过程实时优化的专用方法。特别是，重点将放在沼气升级为生物燃料和生物化学物质（例如甲醇，DME，SAF等）的（生物）化学过程上。研究将重点关注：1）第一本主体，2）数据驱动的黑框和3）生成AI方法。这将允许确定特定范围（即模拟，动态优化，最佳控制）的最有趣的技术。genai方法正在成为执行构想和与语言相关的任务的强大工具。这项研究将探索应用和开发新型Genai方法的可能性，以建模，优化和控制（BIO）化学过程。这项研究均与Flexiby EU项目和瑞士国家研究基金（SNRF）联系起来。弹性项目的重点是开发一种新的过程，将代数转化为生物燃料，而SNRF则集中在甲基化和其他（BIO）化学过程的研究上，以升级沼气和生物同步性，以升级生物素化合物或生物化学物质。
数据和建模的见解-Manit Bhopal
Lixin Wang教授在美国印第安纳波利斯印第安纳大学地球与环境科学系教授。 他的研究小组的重点是生态水文，该研究探讨了各种自然和农业系统中水与植被之间的复杂相互作用和反馈。 Wang教授对水压力环境中水植物相互作用的复杂性以及这些生态系统对未来气候/土地使用变化方案的反应。 他的团队在一系列自然系统，现场观察，遥感，荟萃分析和基于过程的建模中使用了各种生态水文过程，以消除水，生态系统和环境之间的复杂相互作用。Lixin Wang教授在美国印第安纳波利斯印第安纳大学地球与环境科学系教授。他的研究小组的重点是生态水文，该研究探讨了各种自然和农业系统中水与植被之间的复杂相互作用和反馈。Wang教授对水压力环境中水植物相互作用的复杂性以及这些生态系统对未来气候/土地使用变化方案的反应。他的团队在一系列自然系统，现场观察，遥感，荟萃分析和基于过程的建模中使用了各种生态水文过程，以消除水，生态系统和环境之间的复杂相互作用。
造血干细胞动力学的随机建模
鉴于该过程的复杂调控以及观察干细胞小裂中细胞相互作用的困难，造血细胞（HSC）维持和分化以提供造血系统的研究和分化提供了独特的挑战。定量方法和工具已成为解决此问题的宝贵机制；但是，HSC的随机性在数学建模中提出了重大挑战，尤其是在弥合理论模型和实验验证之间的差距时。在这项工作中，我们为长期HSC（LT-HSC）和短期HSC（ST-HSC）（ST-HSC）建立了灵活且用户友好的随机动力学和空间模型，该模型可捕获实验观察到的细胞变异性和异质性。我们的模型实现了LT-HSC和ST-HSC的行为，并预测了它们的稳态动力学。此外，可以修改我们的模型以探索各种生物学情景，例如由凋亡介导的压力诱导的扰动，并成功地实施了这些疾病。最后，该模型结合了空间动力学，通过将布朗运动与空间分级参数相结合，在2D环境中模拟细胞行为。
使用火星气候声音数据的观察性约束对南极残留盖的稳定性进行建模。 R. W. Stevens 1,2和P. O. Hay
冰从[15]产生任何霜冻时产生键反照率。这些地图中的每个地图都经过汇总和划分平均，以创建一组查找表，使我们能够在每个时间步骤和位置（包括表面，地下和大气温度）计算所有相关的物理量；表面压力；和凝结的质量。通过首先忽略潜在热项来计算凝结的质量。如果发现表面温度降低到霜点以下，则该模型将根据沉积的潜在沉积热来计算从大气中凝结的数量，以将表面温度移回霜点。我们通过将单层，多散射气氛模型与我们的表面/地下模型耦合，来解释季节性沙尘暴对全球能量平衡的影响。该模型使用尘埃深度数据[14]来计算太阳辐射散布并被大气吸收后的入射表面通量。
在冰月积聚过程中由软骨和彗星材料形成的有机物种的地球化学模型。 H. L. Lammers 1*，V。F雪佛兰2，
简介：冰卫月可能会促进碳质软管和彗星材料的组合[1]。冰冷月亮上的碳质有机物（COM）的起源可能是原始的，它是从原始磁盘的有机库存中获得的[2]，或者可能由Fischer-Tropsch-type合成的原位形成[3]。A pre-accretional origin of the organic matter found in carbonaceous chondrites (CC's) from the evolution of molecular cloud ices, followed by aqueous alteration on the parent body could explain the soluble organic matter found in CC's today [4] Organic species have been directly observed on icy satellites such as aliphatic signatures on Ceres [5], and carbonaceous organic matter (COM) has also been successfully以低密度成分的形式建模，以适应大冰卫星和泰坦的质量和惯性矩[6]。在父材料积聚后，在全球早期海洋中，硅酸盐和有机物之间的分化和相互作用导致这些体内各个层的分配。有机物可以在冰冷的月球形成期间通过变质[6]转化，其中有机前体经历了进行性石墨化。被困在岩石岩心中的COM的热解会释放挥发物和碳氢化合物，然后如冥王星所建议的那样将其捕获在气体水合物层中[7]。目前可以形成富含COM的外部岩心的热解释放的有机物[1]，供应Enceladus的羽毛，并可能在全球海洋中产生有机富层[2]。创建了一个地球化学模型，以预测有机物种的形成和浓度。这项研究的目的是了解在软骨（硅酸盐富含硅酸盐）和彗星（碳富含碳）材料的水热改变过程中产生的有机物质，如果将这些有机物提取到地下海洋顶部的稀薄的不混溶层。