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一项关于非线性普通差方程的数学研究
An analytical study is carried out to obtain the approximate solution for the Magnetohydrodynamic (MHD) flow issue of Darcy-Forchheimer nanofluid containing motile microorganisms having viscous dissipation effect through a non-linear extended sheet employing a new approximate analytical method namely Ananthaswamy-Sivasankari Method (ASM) and also修改的同义分析方法（MHH）。衍生的分析解决方案以显式形式给出，并与数值解决方案进行比较。图形结果被交织在一起，以反映问题中涉及的各种物理参数的效应。比较并在表中进行了比较并显示了Nusselt数字，局部皮肤摩擦参数和舍伍德数的数值计算。使用此策略获得更快的收敛速度。通过此方法获得的解决方案更接近精确的解决方案。另外，该解决方案是最简单，最明确的形式。它适用于所有具有非零边界条件的初始和边界价值问题。可以轻松扩展此方法以解决其他非线性高阶边界价值问题中的物理，化学和生物学科学问题。
三重底线方面和可持续供应链的弹性：一种结构方程建模方法
本文的目的是研究哪些可持续性要素在三重底线（TBL）的背景下用于建立可持续的供应链弹性。本文通过将三重底线（TBL）上下文与使用结构方程建模建立可持续供应链弹性的建立来提出新的知识和对文献的贡献。该研究被用来了解个人可持续性因素很重要，并在供应链弹性的背景下发挥作用。一份调查问卷旨在从研究受访者那里收集这些数据。进行统计分析是进行并使用的第一个确定性因素分析（CFA），然后是用于分析和解释结构方程模型。发现表明个人可持续性因素很重要，并在供应链弹性的背景下发挥了作用。许多先前的研究已经开发了广泛的可持续性因素目录，但影响供应链的影响，但是迄今为止，尚无令人信服的证据，尚未提出有关确定哪些要素的范围，以及它们如何影响供应链的弹性弹性建设。尽管有关可持续供应链和弹性建设的大量出版物，但仍然存在差距，并且缺乏适当考虑与TBL相关的标准，这是可以确定在可持续发展中建立供应链弹性机制的要素。本文使用结构研究模型运行A，以使用结构研究模型来研究三重底线的不同元素如何影响供应链的弹性。
通过非线性反转的定量MRI
常规定量MRI基于两步过程，在该过程中，第一个中间图像是重建的，然后将物理模型拟合了像素，以获取参数图。获得足够数量的高质量图像，并需要精心设计的对比度才能获得良好的拟合度。因此，对于许多临床应用而言，这些方法太慢了。相比之下，基于非线性模型的重建方法将图像重建作为单个反问题。他们利用了测量过程的物理模型，并直接从k空间估算了定量参数图。因此，它们可以最佳地使用可用数据，并启用从使用瞬态磁化动力学的序列获得的信号中启用高效的参数映射。1-5这些技术有两个问题：它们在计算上是要求的，需要专门为每个应用程序设计。另外，指纹6使用Bloch模拟获得的查找dictio-nary来映射直接从淡淡的数据中计算出的中间图像的像素来绘制定量参数图。这可以在灵活且计算上有效的框架中启用具有高加速度的多参数映射，但由于缺乏最小二乘数据固定项，因此并不是最佳的。子空间模型可以通过使用较大的线性子空间近似物理信号来利用更有效的映射。对于复杂的自旋动力学，可能需要更大的子空间系数来准确表示信号，从而使子空间方法效率较低。5它们非常有效地减少重建的计算需求，7-11，但仍然不是最佳的，因为线性子空间用于近似可能的信号的歧视。
通过 Jackson & Pollock 皮褶方程、近红外、生物电阻抗和体重指数估计体脂百分比的有效性
第二章 相关文献综述 ...................................................................................................... 8 身高体重表 ...................................................................................................................... 8 预测方程 ...................................................................................................................... 11 体质测量 ...................................................................................................................... 16 腰臀比 ...................................................................................................................... 20 体内水分总量 ...................................................................................................................... 25 身体质量指数 ...................................................................................................................... 31 生物电阻抗 ...................................................................................................................... 41 近红外 ............................................................................................................................. 62 皮褶厚度 ............................................................................................................................. 77 水下称重 ............................................................................................................................. 88
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l
量子自洽运动方程法用于在量子计算机上计算分子激发能、电离势和电子亲和力
为了估计嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代设备上的分子基态特性，基于变分量子特征求解器 (VQE) 的算法因其相对较低的电路深度和对噪声的抵抗力而广受欢迎。9,10 这导致了一系列成功的演示，涉及在当今的量子设备和模拟器上计算小分子的分子基态能量。4,6,11 – 22 然而，仅仅估计分子基态能量不足以描述许多涉及某种形式的电子激发的有趣化学过程。23 例如，准确模拟化学现象，如光化学反应、涉及过渡金属配合物的催化过程、光合作用、太阳能电池操作等，需要准确模拟分子基态和激发态。此类系统的电子激发态通常具有很强的相关性，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述它们。在过去的几十年里，在这方面已经开发了许多方法。 24 – 32 运动方程耦合团簇 (EOM-CC) 26 方法最初由 Stanton 和 Bartlett 开发，是一种常用的例子，通常用于计算分子激发态特性，例如激发能
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
青少年心理健康中的社会环境和大脑结构：使用成像数据数据
1心理学和心理健康部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，大曼彻斯特，大曼彻斯特，英国，人口健康部2司，卫生服务研究与初级保健部，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，大曼彻斯特，曼彻斯特曼彻斯特大学曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，曼彻斯特，卫生部。曼海姆，海德堡大学，德国曼海姆，德国曼海姆，5个认知与临床神经科学研究所，中央心理健康研究所，医学院曼海姆，海德堡大学，海德伯格大学，德国，德国，6，医学中心医学中心，施莱斯维格·霍尔斯坦大学，科医学中心，科尔斯坦大学，科医学中心，科学学院6
海森堡-朗之万方程方法
利用海森堡-朗之万方程的解和相应的算子矩方程，讨论了确定开放量子系统刘维尔函数特征频率的等效方法。分析了一个简单的阻尼两级原子，以证明这两种方法的等效性。建议的方法用于揭示相应运动方程的动力学矩阵的结构和特征频率，以及它们对一般二次哈密顿量描述的相互作用玻色子模式的退化。明确讨论了两种模式的量子刘维尔例外点和恶魔点及其退化。观察到了量子混合恶魔例外点（继承、真实和诱导）和隐藏例外点，这些点在振幅谱中无法直接识别。通过海森堡-朗之万方程提出的方法为详细分析无限维开放量子系统中的量子例外点和恶魔点铺平了道路。