摘要:在生物体的身体中,某些无机和有机化合物可以催化或抑制酶的活性。酶与这些化合物之间的相互作用是通过数学成功描述的。本文的主要目的是研究激活剂 - 抑制剂系统(Gierer – Meinhardt System)的动力学,该动力学用于描述化学和生物学现象的影响。使用分数衍生物考虑该系统,该系统使用符合分数衍生物的定义将其转换为普通衍生物。使用变量的分离来求解所获得的微分方程。分析并讨论了该系统所获得的正衡点的稳定性。我们发现,在某些条件下,这一点可以是局部渐近稳定的,源,鞍形或非纤维性的。此外,本文集中于探索Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。然后,我们提出一些数值计算,以验证所获得的理论结果。这项工作的发现表明,管理系统在某些条件下经历了Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。这些类型的分叉发生在小域中,如理论和数字上所示。说明了一些2D形式以可视化某些域中解决方案的行为。
摘要 实现功能性量子中继器是长距离量子通信的主要研究目标之一。在目前采用的不同方法中,依赖于与确定性量子发射器接口的量子存储器的方法被认为是最有前途的解决方案之一。在这项工作中,我们专注于实现基于存储器的量子中继器方案的硬件,该方案依赖于半导体量子点 (QD) 来产生偏振纠缠光子。通过研究与光子源效率最相关的性能指标,我们选择了制造、加工和调谐技术方面的重大发展,旨在将高纠缠度与按需对生成相结合,特别关注 GaAs 系统代表性案例中取得的进展。我们继续提供与量子存储器集成的观点,既强调了自然-人工原子接口的初步工作,也评论了目前可用且可能可行的多种存储器解决方案(在波长、带宽和噪声要求方面)。为了完成概述,我们还介绍了基于纠缠的量子通信协议的最新实现,并强调了实际量子网络实现面临的下一个挑战。
锂离子电池的重量和体积密度是其在现实生活中实施的关键参数,但迄今为止,这些值在学术和工业报告中的记录都不同,这使得比较了该领域的Chal-Chal-Chal-Chal-lenging。这种歧义源于考虑不同电池组件的计算方法,并且由于某些电池设计参数(例如质量负载和电极密度)通常被省略,因此很难找到计算中的假设。在本文中,我们提出了适用于电池开发的不同阶段的特定能量(重量)和能量密度(体积)的计算方法:(i)材料的利用,(ii)电极设计和(iii)细胞水平工程。这些计算有助于建立一种比较能量指标的公平,可靠的方法,我们重点介绍了在报告中必须指定的计算细节,以明确了解报告的数字。最后,我们计算一些关键的电池设计参数,例如质量负载,电极密度和N/P比如何影响能量指标。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
量子隐形传态的性能通常通过平均保真度(输入和输出状态之间的重叠)来衡量。除了第一阶矩,我们还引入了 CV 隐形传态的第二阶矩,即保真度偏差,作为评估协议效率的优值。我们表明,通过同时考虑平均保真度和保真度偏差,可以更好地表征高斯和非高斯 CV 状态,而仅使用平均保真度则无法做到这一点。此外,我们阐明了隐形传态协议在两种不同输入场景中的性能 - 一种是从约束均匀分布中采样输入状态,另一种是高斯抑制输入状态,这又导致根据性能对 CV 状态进行不同的分类。整个分析是在无噪声和有噪声场景中进行的,噪声被纳入测量和共享通道中。我们还报告说,一种噪声可以使协议对另一种噪声具有鲁棒性,从而产生“建设性效应”,并确定了导致平均保真度降低和保真度偏差增加的噪声模型。
压电能量收集可从振动、物体和身体的运动、撞击事件和流体流动等多种来源捕获机械能,以产生电能。这种能量可用于支持无线通信、电子元件、海洋监测、组织工程和生物医学设备。已经生产了各种自供电压电传感器、换能器和执行器用于这些应用,但是,增强材料压电性能以提高设备性能的方法仍然是材料研究的一个具有挑战性的前沿。在这方面,可以设计或故意设计材料的固有极化和特性来增强压电产生的能量。本综述深入探讨了先进材料(包括钙钛矿、活性聚合物和天然生物材料)中的压电机制,重点介绍了用于增强压电响应并促进其集成到复杂电子系统中的化学和物理策略。通过强调主要性能指标、驱动机制和相关应用,概述了能量收集和软机器人方面的应用。讨论了进一步改善材料和设备性能的关键突破和有价值的策略,并对下一代压电系统的要求以及未来的科学和技术解决方案进行了批判性评估。
我们提出了一种方法,以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此,我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转(DMFI)作为用例,并且我们针对两种现代体系结构(AMD Rome和Huawei Kunpeng 920),它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性,以配置多线程执行,以在核心到达核心绑定,从而利用核心固定型绑定,并以较小的代码进行限制。此外,我们还介绍了DMFI多域实现的概括,该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案,揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解,并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联,以实现的范围,以实现距离,以实现范围,以实现距离,以实施欧元,以实现距离,以实施欧元,以实施欧元,以实现距离,以实施欧元,以实现距离,以实现距离,并将其竞争性地融合到脉络上,并涉及群体的范围,以实现距离,并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
投资的价值及其收入可能会下降,而且投资者可能无法收回最初投资的金额。投资于基金的资本可以增加或减少,并且不能保证。本文档中包含的性能与过去的性能有关,这不应被视为未来收益的指示。未来的收益将取决于市场条件,基金经理的技能,基金风险水平和费用。持有海外投资的货币兑换率可能会导致此类投资的价值下降和UP。对新兴市场的投资本质上是更高的风险,并且可能比某些既定市场固有的投资更加波动。新兴市场的经济体通常很大程度上取决于国际贸易,因此,并且可能会继续受到贸易障碍,交换控制,相对货币价值的管理和其他贸易保护主义措施的管理,并受到贸易贸易和领土的施加或谈判的其他保护主义措施的不利影响。这些经济体也已经并且可能会继续对其贸易的国家和地区的经济状况产生不利影响。共同基金投资受到市场风险的约束,请仔细阅读所有相关文件。
稿件于 2020 年 8 月 30 日收到;2020 年 11 月 4 日修订;2020 年 11 月 22 日接受。出版日期 2020 年 12 月 14 日;当前版本日期 2021 年 3 月 26 日。本文经副主编 Yusuke Oike 批准。这项工作得到了索尼半导体解决方案公司/索尼电子公司的支持。(通讯作者:Hyochan An。)Hyochan An、Qirui Zhang、Kyojin D. Choo、Shiyu Liu、Bowen Liu、Hengfei Zhong、David Blaauw、Ronald Dreslinski、Hun Seok Kim 和 Dennis Sylvester 就职于密歇根大学电气与计算机工程系,密歇根州安娜堡 48109 美国(电子邮件:hyochan@umich.edu)。Sam Schiferl 就职于亚马逊,华盛顿州西雅图 98109 美国。 Siddharth Venkatesan 就职于亚马逊公司,美国加利福尼亚州圣克拉拉 95054。Tim Wesley 就职于 MemryX 公司,美国密歇根州安娜堡 48105。Jingcheng Wang 和 H. Zhong 就职于苹果公司,美国加利福尼亚州库比蒂诺 95014。Ziyun Li 就职于 Facebook 公司,美国华盛顿州雷德蒙德 98052。Luyao Gong 就职于谷歌公司,美国加利福尼亚州山景城 94043。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2020.3041858 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2020.3041858
摘要 — 本文介绍了一种宽调谐范围双模毫米波 (mm-wave) 压控振荡器 (VCO),该振荡器采用了基于高品质因数 (Q) 变压器的可变电感器。通过构建高 Q 固定电容器变压器负载与无损开关结构串联,提出了一种具有两个不同值的高 Q 开关电感器,该无损开关结构不会像通过改变电容器上的信号模式那样给 LC 谐振回路增加任何损耗。通过为每种模式选择合适的中心频率和足够的频率重叠,可以设计宽频率调谐范围 (FTR) 毫米波 VCO。它提供了几乎两倍的调谐范围,同时保持相位噪声 (PN) 与使用两个独立电感器设计的双模 VCO 几乎相同。该 VCO 采用 65 nm CMOS 工艺制造,在 64.88 至 81.6 GHz 范围内测得的 FTR 为 22.8%。测量的 10 MHz 偏移处的峰值 PN 为 -114.63 dBc/Hz,最佳 FOM 和 FOM T 的最大和最小对应值分别为 -173.9 至 -181.84 dB 和 -181.07 至 -189 dB。VCO 核心在 1 V 电源下消耗 10.2 mA 电流,占用面积为 0.146 × 0.205 mm 2 。
我要感谢我的学术导师 John Preskill 的深刻指导。他为这篇论文中的许多想法埋下了种子。我感谢 Oskar Painter 和他的团队成员,特别是 Eunjong Kim 和 Xueyue “Sherry” Zhang,感谢他们进行了许多有趣的讨论,并提出了他们对量子信息的不同看法。我感谢 Fernando Brandão 和 Xie Chen 与 John 和 Oskar 一起担任我的论文答辩委员会成员。我从加州理工学院的许多研究人员、访问过加州理工学院的人以及我在其他地方遇到的人那里受益匪浅,这里就不一一列举了,我对他们每个人都心存感激。我想特别提到一些我曾多次交谈过的人:Victor Albert、Michael Beverland、Thom Bohdanowicz、Aaron Chew、Richard Kueng,尤其是 Aleksander Kubica。我非常感谢 ARO-LPS (W911NF-18-1-0103) 和 NSF (PHY-1733907) 的资助。我使用“vZome”软件 (https://vzome.com/home/) 创建了第 4 章中的几个图形。最后,我要感谢我的家人和朋友一直以来的支持。
