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相位和幅度比较器...
图 5.6(b) 继电器处 b -c 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。70 图 5.7(a) 继电器处 c -a 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。71 图 5.7(b) 继电器处 c -a 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。71 图 5.8(a) 继电器后方 a -b 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。72 图 5.8(b) 继电器后方 a -b 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。72 图 5.9(a) 继电器后方 b -c 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。73 图 5.9(b) 继电器后方 b -c 故障的 So 和 Sr 幅值平方。73 图 5.10(a) 继电器后方 c -a 故障的 Sbc 和 Sab 之间的角度差。74 图 5.10(b) 继电器后方 c -a 故障的 So 和 Sr 幅值平方。74 图 5.11(a) 距离继电器 50 km 的 a -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。76 图 5.11(b) 距离继电器 50 km 的 a -b -c 故障的 So 和 Sr 幅值平方。76 图 5.12(a) 距离中继器 100 km 的 -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。77 图 5.12(b) 距离中继器 100 km 的 -b -c 故障的 So 和 Sr 的幅值平方。77 图 5.13(a) 距离中继器 190 km 的 -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。78 图 5.13(b) 距离中继器 190 km 的 -b -C 故障的 So 和 Sr 的幅值平方。78 图 5.14(a) 距离中继器 50 km 的 -g 故障的 S1 和 S2 之间的角度差。80 图 5.14(b) 距离中继器 50 公里的 -g 故障的 So 和 Sr 的震级平方。8180 图 5.15(a) 距离中继器 100 公里的 b -g 故障的 S1 和 S2 之间的角度差。81 图 5.15(b) 距离中继器 100 公里的 b -g 故障的 So 和 Sr 的幅度平方。
概率振幅成型
在Böcherer，Steiner，Schulte [24]中提出的概率振幅成形（PAS）是一种实用结构，用于在高阶星座上与现成的前进误差校正（FEC）代码相结合的高阶星座。PA由一个分布匹配器（DM）组成，该匹配器（DM）在信号点幅度上施加了分布，然后进行系统的FEC编码，并保留幅度分配。fec编码会生成其他奇偶校验位，该位选择信号点的符号。在接收器处，FEC解码之后是逆DM。PA很快产生了很大的工业影响，尤其是在光纤通信中。该专着详细介绍了导致PAS发明的实际构想，并提供了对PAS架构的信息理论评估。由于将其分为成型层和FEC层，因此PAS的理论分析需要新工具。在塑形层上，分析了有限长度DMS的成本损失和费率损失。在FEC层上，得出了可实现的FEC速率。使用不匹配的解码，研究了可实现的速率，以解码实际重要的指标。结合了发现，这表明具有线性代码的PA在一类离散输入通道上可以实现容量。讨论了未来研究的开放问题。
广义振幅的信息论方面
广义振幅阻尼通道 (GADC) 是基于超导电路的量子计算中的噪声源之一。它可以被视为玻色子热通道的量子比特类似物，因此可用于在低温系统存在背景噪声的情况下对有损过程进行建模。在这项工作中，我们对 GADC 进行了信息论研究。我们首先确定 GADC 纠缠破坏的参数范围以及可抗降解的范围。然后，我们为其经典、量子和私有容量建立了几个上限。这些界限基于数据处理不等式和信息论量的均匀连续性以及其他技术。我们对 GADC 量子容量的上限比最近在 [Rosati et al ., Nat. Commun. 9, 4339 (2018)] 中报道的 GADC 整个参数范围的已知上限更严格，从而缩小了下限和上限之间的差距。我们还建立了 GADC 的双向辅助量子和私有容量的上限。这些界限基于压缩纠缠，并通过构建特定的压缩通道来建立。我们将这些界限与最大 Rains 信息界限、互信息界限和另一个基于近似协方差的界限进行比较。对于所有考虑的容量，我们发现各种技术都可用于建立界限。
谐波振幅总和用于频率分析
图3。许多正弦波构建了信号的频域表示。上排：时间域信号。下排：这些信号转换为频域。a）周期性正弦波在频域中以单个频率表示。b）周期性方波（厚，黑线）用许多特定的谐波频率（在顶部和底部底板上相应颜色的线）表示。从字面上看，这些（和更高的，未说明）的彩色线的总和在每个时间点都重建原始信号。c）与许多非特异性频率的组合表示非周期性的事件相关电位（ERP）信号（Retter等人，2020年的数据）。注意频域信号的几个属性：1）0频率bin反映了信号的平均幅度（DC偏移）； 2）X轴分辨率是信号记录持续时间的倒数； 3）
量子振幅估计案例研究
摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标，用于描述量子计算机的计算能力。近年来，它呈指数级增长。在本研究中，我们将假设这种情况仍然如此，并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的，该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计，可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来，这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测，并表明，如果没有重大突破，作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
变幅疲劳、建模和测试
虽然使用寿命可以像沃勒图一样简单地描述，但是弯曲疲劳的微观损伤效应是由材料不同阶段发生的不同机制组成的？整个生命周期。在光的开始处发生了一种机制，即洒水。在第三阶段，载荷的变化将引起位错运动，最终导致裂纹的形成。这开始了疲劳寿命的第二阶段，即裂纹扩展。此时，成核裂纹将随着每个加载循环而增长，直到应力强度变得如此之大以至于出现残余桥。裂纹扩展阶段可分为两个不同的子阶段：“阶段 I”中裂纹在最大剪应力平面上扩展，“阶段 II”中裂纹在垂直于拉应力方向的平面上扩展。 “阶段 I” 阶段适用于几种晶粒尺寸的顺序（见图 3）。