飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统,推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然,从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加,给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来,模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高,模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商,无论是商用还是军用,都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年,世界各地都会举办数十场研讨会和会议,讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展,模拟领域也随之不断扩大。不幸的是,很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
模拟到数字 反装甲先进技术演示达到可用性 美国科学促进会 先进两栖攻击车 先进机载拦截器模拟器 ATM 适应层 大气气溶胶和光学数据库 1 - 行动后评估 2 - 行动后报告 行动后评估系统 先进自动化系统 陆军自动化安全计划 空对空系统性能评估模型 陆军先进技术演示 大气、生物和化学模拟 ALSP 广播模拟器 装甲断点模型 先进战斗模拟 模拟备用空中行动路线评估模型 先进计算机辅助设计 陆军计算机辅助采购与后勤支援 宙斯盾计算机中心 异步通信设备接口 陆军通信电子司令部 (现为 CECOM) 1 - 先进战役效能模型 2 - 空战评估模型 空战环境测试与评估设施 AWSIM CTAPS 接口 先进计算与信息科学理事会 ALSP 通用模块 空战机动仪表 空战机动模拟器
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH(与顶夸克对相关的希格斯粒子生成)和希格斯粒子到两个μ子(希格斯粒子与第二代费米子的耦合)这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行,并且我们已实现良好的分类性能,其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法,例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究,其性能令人鼓舞,并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外,我们将研究扩展到其他 QML 领域,例如量子异常检测和量子生成对抗,并已取得一些初步成果。此外,我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特(25 个量子比特或更多)和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
这是一篇在文章被接受后经过改进的 PDF 文件,例如添加了封面和元数据,以及格式化以提高可读性,但它还不是最终的记录版本。此版本在以最终形式发布之前将经过额外的文字编辑、排版和审查,但我们提供此版本是为了让文章尽早可见。请注意,在制作过程中,可能会发现可能影响内容的错误,并且适用于期刊的所有法律免责声明均适用。
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而,量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚,更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估,特别是在 NISQ 时代的实际环境中,通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中,我们从头开始精心设计 QIP 电路,其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理,特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时,我们进一步设计了一种高效的模拟方案,直接模拟输出状态。实验表明,与之前的电路模拟器相比,该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估,从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明,在量子比特足够的情况下,典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而,某些任务(例如 K-Means 中的排序)可能对量子噪声更加敏感。
Skyrmions是表现出类似粒子的特性的纳米到微米尺寸的磁旋转,可以通过电流有效地移动。这些属性使Skyrmions成为新型数据存储或计算机的绝佳系统。但是,为了优化此类设备,通常在计算上太昂贵了,无法模拟Skyrmions的复杂内部结构。
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会,从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖?在这项工作中,我们研究了使用疫苗犹豫,将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性,但作为案例研究,被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性(Macdonald,2015年)。为此,我们引入了V ac S IM 1框架,其中100种由大型语言模型(LLMS)提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果:1)根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商; 2)通过社交网络连接代理商,并建模疫苗态度,这是社会动态和与疾病相关的信息的函数; 3)设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致,我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估,以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明,诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面,但也突出了现实世界的一致性挑战,例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导;相反,它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
摘要。恢复排水和提取的泥炭地可能会将其返回到二氧化碳(CO 2)下沉量,从而充当显着的气候变化缓解。ever,恢复的站点是否会保留下沉或切换到气候变化的来源是未知的。因此,我们调整了CoupModel,以模拟生态系统CO 2频道以及恢复的沼泽的相关影响因子。研究地点是加拿大东部的泥炭地,被提取了8年,并在恢复前离开了20年。与净生态系统交换(NEE),表面能量,土壤温度前纤维和地下水位深度数据的涡流协方差测量的3年(代表14-16岁)相比,对模型输出进行了第一次评估。进行了灵敏度分析,以评估所含有的CO 2倍数对新生长苔藓的厚度的响应。然后使用经过验证的模型来评估对气候强迫变化的敏感性。coupmodel重现了测得的表面能池,并与观察到的土壤温度,地下水位深度和NEE数据显示出很高的一致性。当将新生长的苔藓和Acrotelm的厚度从0.2到0.4 m更改时,模拟的NEE略有不同,但对于1 m厚的厚度显示出明显较小的吸收。在3个评估年中,模拟的NEE为-95±19GCM-2 Yr-1和-101±64GCM-2 Yr-1,范围从-219到 + 54GCM-2 yr-1,具有扩展的28年Cli-Mate数据。经过14年的恢复,泥炭地的平均CO 2摄取速率与原始地点相似,但年际变化较大,并且在干燥的年份中,重新存储的泥炭地可以切换回临时CO 2源。该模型预测CO 2吸收的中等减少,但如果泥炭地在生态和水文上恢复,则在未来的气候变化条件下仍然是合理的下沉。
居住区的经典加热是非常有能源的,因此需要替代品,包括可再生能源和先进的供暖技术。因此,本文引入了一种新的方法,用于用于未来地区供暖计划的全面变体分析,旨在运行排放和成本。为此,一项广泛的基于模型的建模研究包括加热中心的模型,热网管道和建筑物的加热界面单元,并与共模拟结合在一起。这些能够对各种技术和能源载体的经济可行性和可持续性进行比较分析。新的模块化且高度可容纳的建筑模型可用于验证引入的热网格模型。结果表明,与常规天然气加热相比,生物甲烷作为一种能源可将碳当量排放量降低近70%,并且在配备加热泵时,将氢用作能源的排放量可将氢作为能源的排放量减少77%。此外,当考虑经济利益时,地面源热泵的使用具有很高的经济生存能力。研究结果强调了在地区发展的早期阶段,战略规划和灵活设计的重要性,以提高能源效率和减少的碳足迹。