XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemflows
Clifford Flow
几何机器学习在建模物理系统（作为粒子或分子系统）时结合了几何先验。Clifford代数通过引入代数结构来扩展欧几里得矢量空间，从而代表了对几何特征建模的吸引力的工具。该模型的一个示例是基于克利福德代数的等激神经网络的Clifford神经网络。使用Clifford代数对几何对象进行建模分布时，我们需要定义这些分布如何变换。因此，我们基于Clifford代数定义的函数梯度引入了Clifford代数的概率密度函数及其转换。在这里我们表明，欧几里得空间上克利福德代数之间功能的梯度诱导了限制在基本矢量空间的函数的规范梯度。这确保Clifford神经网络的梯度与广泛采用的自动分化模块（如自动射击）获得的梯度相吻合。我们从经验上评估了克利福德神经网络梯度的好处，以及克利福德代数的分布转换，以解决科学发现中分布的采样问题。
气候变化诉讼的全球趋势：2021快照
由伦敦经济学和政治学院（“ LSE”）的Media@LSE出版，伦敦WC2A 2AE，霍顿街。LSE是伦敦大学的一所学校。这是一家慈善机构，在英格兰将根据《公司法》（Reg Number 70527）的担保限制为公司。编辑事务中的版权，LSE©2003版权，媒体，流和地点，Shaun Moores©2003。作者主张了他的道德权利。ISSN 1474-1946保留所有权利。未经任何形式或以任何方式传输本出版物的一部分，未经任何形式或以任何方式传输，未经任何书面书面许可或以任何形式的约束或掩护，都没有发表出版商的书面书面许可。为了提供自由辩论的利益，本EWP中表达的观点不一定是编辑者或LSE的观点。
国际资本流动对...
这项研究考虑了未来研究的重要研究，因为它达到了有用的发现和建议，可以帮助其他作者提出研究相同问题的新研究。这项研究通过揭示国际资本流动对阿尔及利亚经济增长的真正影响，通过四个恒定变量（例如外国直接投资（FDI）（FDI），官方发展援助（ODA），个人汇款（REM）和外债股票（EXTDS））的新颖性，并且在此基础上，数据分析的过程没有大量投资对国际资本的影响不大，但对国际资本的经济影响没有重大影响。基于发现和建议，决策者可以使用这些建议，以发展该国的经济部门并改善个人汇款（REM）和外债股票（EXTD），尤其是外国直接投资，尤其是外国直接投资（FDI），这些投资（FDI）扮演着最重要的角色和主要因素，并提高了该国的经验增长，并降低了UNEM的持续率，并降低了始终增长的范围，从而降低了该国的范围，从而占有一致的范围，从而降低了其范围内的范围，从而占据了范围内的范围内，并且始终是其范围内的范围内的范围内，并且在其范围内提高了范围内的范围，从而占据了范围内的范围内的范围内，并提高了范围内的范围。 （GDP）在该州。研究工作旨在澄清和研究国际资本流的所有趋势和运动，并构成了一个明确的摘要，以设计有效的理论框架，用于当前研究的变量和研究，结论和提出一些
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。
国际贸易和投资流动
2 有一个明显的例外——1990 年至 2023 年期间，商业服务贸易（不包括旅行和运输）的增长速度远远快于商品贸易，并且没有放缓的迹象（Baldwin 2022）。跨境数字活动的持续增长与“新化”的概念有关，表明全球化的性质正在发生变化，有形商品的流动放缓，而无形商品的流动（例如数字服务和跨境数据）则加速（Nathan、Galbraith 和 Grimberg 2022）。与此同时，将货运和行驶距离信息与价值进行比较，贸易的衡量结果显示全球贸易呈增长趋势，部分反映了关键矿物等大宗商品日益增长的重要性（其重量超过玩具等同类制成品），并且只能从遥远的地方采购（Ganapati 和 Wong 2023；Zumbrun 2023）。
浮力诱导流动的测量和缩放......
摘要 我们研究了在存在两种惯性强迫的情况下控制隧道火灾产生的烟雾传播所需的通风条件：横向抽取系统和纵向流。为此，我们在缩小规模的隧道中进行了一系列实验，使用空气和氦气的混合物来模拟火灾期间热烟的释放。实验旨在关注允许浮力释放被限制在两个相邻抽取口之间的通风流动。分析了不同的源条件（即浮力释放的密度和速度）以及不同的抽取口配置。实验使我们能够量化限制浮力烟雾所需的抽取速度的增加，从而克服强加的纵向速度的影响。矩形形状且横跨整个隧道宽度的抽取口可提供最佳性能。最后，我们研究了流动的分层条件，分为四种状态。有趣的是，当分层条件消失时，随着纵向流和垂直提取流的增加，流动动力学几乎不受浮力烟雾存在引起的强迫的影响，浮力烟雾最终充当由流动传输的被动标量。
作为绝热流的吸引子的集成性
在过去的几十年中，量子混乱与集成性之间的相互作用已经进行了广泛的研究。我们从量子几何张量中编码的几何学的角度来处理这个主题，该几何形状描述了绝热转换的复杂性。特别是我们考虑了两个由两个独立耦合参数化的自旋链的通用模型。一方面，整合性破坏扰动是全局的，而另一个是仅在边界处被破坏的。在这两种情况下，耦合空间中最短的路径都会朝着可集成区域，我们认为这种行为是通用的。因此，这些区域是与自然界中类似河流类似的绝热流量的吸引者。从物理上讲，指向整合区域的方向的特征是比平行于集成性的方向更快，而随着系统接近可集成点的影响，它们之间的各向异性在热力学极限中差异。我们还提供了证据，表明从整合到混沌行为的过渡对于这两个模型都是通用的，类似于连续的相变，并且具有局部可集成性破坏的模型很快就变得混乱，但避免了奇异性。