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来自经典随机过程的非平衡量子自旋动力学
摘要 . 继我们最近的工作之后，我们研究了一种非平衡量子自旋系统的随机方法。我们展示了该方法如何应用于各种物理可观测量和不同的初始条件。我们提供了广泛适用的精确公式，用于描述量子猝灭后期望值和相关函数的时间依赖性，这些公式以经典随机过程的平均值表示。我们进一步探讨了在动态量子相变存在下经典随机变量的行为，包括它们的分布和相关函数的结果。我们详细介绍了相关随机微分方程的数值解，并研究了经典描述中波动的增长。我们讨论了随机方法当前实施的优势和局限性以及进一步发展的潜力。
采用两阶段随机 MINLP 模型设计和运行多能源微电网
w1 冬季 ✓ 50 0.86 w2 冬季 ✓ 100 0.86 w3 冬季 ✓ 50 0.86 w4 冬季 ✓ 100 0.86 w5 春季 ✓ 50 0.86 w6 春季 ✓ 100 0.86 w7 春季 ✓ 50 0.86 w8 春季 ✓ 100 0.86 w9 夏季 ✓ 50 0.86 w10 夏季 ✓ 100 0.86 w11 夏季 ✓ 50 0.86 w12 夏季 ✓ 100 0.86 w13 秋季 ✓ 50 0.86 w14 秋季 ✓ 100 0.86 w15 秋季 ✓ 50 0.86 w16 秋季 ✓ 100 0.86 w17 冬季 ✓ 50 1.72 w18 春季✓ 100 1.72 w19 夏季 ✓ 50 1.72 w20 秋季 ✓ 100 1.72 w21 冬季 ✓ 50 1.72 w22 春季 ✓ 100 1.72 w23 夏季 ✓ 50 1.72 w24 秋季 ✓ 100 1.72 w25 冬季 ✓ 100 1.72 w26 春季 ✓ 50 1.72 w27 夏季 ✓ 100 1.72 w28 秋季 ✓ 50 1.72 w29 冬季 ✓ 100 1.72 w30 春季 ✓ 50 1.72 w31 夏季 ✓ 100 1.72 w32 秋季 ✓ 50 1.72
DNA病变旁路和转录耦合修复的随机动力学
DNA碱基损伤是致癌突变和基因表达中断的主要来源。RNA聚合酶II（RNAP）在DNA损伤部位的失速和随后的修复过程触发在塑造基因组 - 突变的广泛分布，清除转录障碍以及最小化错误编码的基因产物的过程中具有重要作用。尽管对遗传完整性的重要性很重要，但这种转录耦合修复（TCR）过程的关键机理特征是限制或未知的。在这里，我们利用了一个井中的体内哺乳动物模型系统，以探索TCR的机械性能和参数，以良好的空间分辨率以及损坏的DNA链的区分，以烷基化损伤。为了进行严格的解释，开发了DNA损伤和TCR的可推广数学模型。将实验数据拟合到模型，模拟表明RNA聚合酶经常绕过不触发修复的病变，表明小烷基化加合物不太可能是基因表达的有效障碍。损害爆发后，转录 - 耦合修复的效率逐渐通过基因体衰减，对癌症驱动器突变的发生和准确推断的影响。重新修复修复位点的转录不是转录的一般特征 - 耦合修复，并且观察到的数据与重新定期永远不会发生。共同揭示了TCR的方向性但随机活性如何塑造DNA损伤后突变的分布。
在p s ...
此处r i j =（x i -x j） / a是原子之间的距离，在实验中通过调整晶格间距a来控制。r b称为封锁半径，我们将r b / a视为以下模拟中的自由参数，a =1。< / div>封锁机制对封锁半径内同时激发原子的惩罚，导致了强烈相互互动的量子哈密顿量，在当前和近期实验中可访问的多种晶格上产生了很多丰富的现象。在本文中，我们为哈密顿式等式开发了SSE QMC实施。（1）。本文的其余部分如下组织。sec。 2，我们简要概述了SSE框架。 sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。2，我们简要概述了SSE框架。sec。 3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。 （1）概述了有限温度和基态模拟。 然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。 4，并在第二节发表结论。 5。sec。3，我们的SSE框架适用于等式中的哈密顿人。（1）概述了有限温度和基态模拟。然后，我们在SEC中显示一个和二维的模拟结果。4，并在第二节发表结论。5。
偶然受限的温室生产系统的随机MPC具有参数不确定性
温室气候控制对于以经济和可持续的方式为不断增长的人群提供足够的新鲜食品很重要。然而，开发的农作物气候模型通常具有参数不确定性的复杂性，而远非准确地描述实际系统，这会影响控制系统的性能。为了提高控制过程中的最佳性并确保鲁棒性，我们为考虑参数不确定性的温室生产系统开发并实施了随机模型预测控制（MPC）方案。通过利用模型线性化的优势，与直接使用非线性模型相比，提出的机会受限的MPC方法可以更直接地制定不确定性约束和计算廉价优化。最后，在温室气候控制案例研究中证明了拟议方法的功效。
M2实习：随机PDES的物理信息的生成神经网络
其中w是一个随机的强迫术语（例如白噪声），θ=（κ，α）是模型参数，与Mat'协方差函数相关。这种方法桥接了物理和统计建模之间的联系。这导致了大量的精炼方程（1），以建模更广泛的随机字段，并开发用于估计模型参数的统计推理程序（Lindgren等人。2022）。这些方法中的大多数都依赖于基于网格的方法，使用有限元或音量方法来离散有限的基础函数集方程。在Clarotto等人中提出了这种方法对时空数据的最新概括。（2024）。另一方面，在确定性的环境中，物理知识的神经网络（Pinns，Raissi等人2019）最近引入了求解部分微分方程nθ[u] = 0，其中nθ是任意的差分运算符。一个人试图找到最佳的神经网络uν（ν是一组权重和偏见），通过在随机采样的搭配点上最小化其PDE残差来代表解决方案。这种无网格的方法已被证明在各种情况下有用，并且可以扩展到反对问题，在这种情况下，人们试图学习差分运算符的参数θ给定解决方案的某些观察结果。
考虑电池退化的能量受限微电网随机运行
可再生能源发电占比较高的电力系统容易受到发电量低的时期的影响。保持高可调度发电能力的另一种方法是使用电能存储，这样可以利用剩余电力，电能存储有助于保障供电安全。这种系统可以视为能源受限系统，电能存储的运行必须在最小化当前运营成本与无法满足未来需求的风险之间取得平衡。安全高效的运行需要具有足够远见的随机方法。依赖于运行的存储退化是一个复杂因素。本文提出了一种电池电量退化的线性近似方法，并将其与循环退化相结合，在基于随机对偶动态规划的能源管理模型中实现。本文研究了退化建模对挪威小型微电网日常运行的长期影响，该微电网具有可变可再生能源发电和有限的可调度发电能力，以及电池和氢气存储以平衡供需。我们的结果表明，与简单的随机策略相比，提出的策略可以将预期电池寿命延长四年以上，但可能会导致其他系统资源的退化加剧。
随机优化技术在机组组合问题中的应用——综述
摘要 — 由于现有的能源生产方式加剧了气候危机，可再生能源将取代相当一部分煤炭或核电站，以防止温室气体或有毒废物进入大气。这种相对快速的能源生产转变主要是受日益增加的政治和经济压力推动的，需要能源供应商付出巨大努力来平衡生产波动。因此，在电网和微电网的随机机组组合 (UC) 关键领域进行了大量研究。机组组合一词包括多种优化技术，在本文中，我们将回顾该领域的最新发展。我们首先概述不同的问题定义和随机优化程序，然后评估最近对该主题的贡献。因此，我们比较了几篇论文的提案和案例研究。索引术语 — 机组组合、随机优化、微电网、能源生产规划、不确定性
一种模拟开放量子系统的随机张量网络方法
2 基础知识 2 2.1 开放量子系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 张量网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 张量网络的数学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.1 近似薛定谔方程 . ...
类似CMOL的Memristor-CMOS神经形态芯片核心，展示了随机二进制STDP
摘要 - 纳米级候选人的出现提出了能够构建CMOL（CMOS/纳米线/分子）类型的超密集内存内计算电路架构的希望。在CMOL中，将在纳米线的交点上制造纳米级备忘录。CMOL概念可以通过在CMO上制造较低密度的神经元并与纳米线和纳米级 - 墨西哥纤维织物放置在顶部的纳米线和纳米级 - 梅斯托织物，从而在神经形态硬件中利用CMOL概念。但是，技术问题阻碍了目前可靠的可靠商业单片CMOS-MEMRISTOR技术的这种开发。一方面，每个备忘录都需要串联的MOS选择器晶体管，以确保大型阵列的形式和编程操作。这会导致复合Mos-Memristor突触（称为1T1R），这些突触不再是纳米线穿越时的突触。另一方面，回忆录尚未构成高度可靠，稳定的模拟记忆，用于逐步学习的大规模模拟重量突触。在这里，我们演示了一种伪 - 旋转整体芯片核心，该芯片绕过上面提到的两个技术问题：（a）利用一种类似CMOL的几何芯片布局技术来提高1T1R的限制，以及（b）利用二进制重量跨度的依赖性依赖性（s sTD），该规则（b）更大的二进制重量跨度的依赖性（b）使用的备忘录。实验结果是针对具有64个输入神经元，64个输出神经元和4096 1T1R突触的尖峰神经网络（SNN）CMOL核心提供的，该突触在顶部为200nm大小的TI/HFOX/TIN MEMRISTOR的130nm CMO制造。cmol-core使用查询驱动的事件读取，这允许内存可变性不敏感的计算。实验系统级别的演示是针对普通模板匹配任务的，以及正则化的随机二进制STDP特征提取学习，可在硬件中获得完美的识别，以进行4个字母的识别实验。