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通过跨学科培训和研究合作增强历史上黑人医学院的数据科学和基因组学能力
模型验证取决于预测数据和实验数据之间的一致性。但是，找到问题的解决方案，这些方程式由许多参数的方程式描述，即使是它们的数量级也不知道，这是一项艰巨的任务。这使得在多维和非线性数据的情况下，曲线拟合非常困难。本文采用混合随机和确定性方法提出了一个基于图形的用户界面程序，该程序可以通过最小化测量数据与根据数学表达式计算的数据之间的差异来轻松且可靠地确定模型参数。该程序已在多个实验室中广泛使用，事实证明，该程序在许多不同领域的模型参数中有效，例如对配体 - 受体结合的药理学研究，人群的昆虫学研究，细菌生长，光合作用，光合作用，毒理学，毒理学，差异扫描热量量表和核能均匀仪，以及核能均匀磁构成和核能。对于面对从多维和非线性数据估算模型参数的问题的研究人员来说，这是一个有效的解决方案，参数尚不清楚。
通过混合量子开关实现非线性测量精度增强
量子计量学通过使用适当定制的量子态和检测策略，有望实现超越经典极限的测量精度。然而，由于难以生成高质量的大规模探测器，扩大这一优势在实验上具有挑战性。在这里，我们构建了一个光子装置，通过以相干控制顺序执行的操作来操纵探测器的动态，从而实现增强的精度缩放。我们的装置以相干控制顺序应用未知的旋转和已知的轨道角动量增加，以一种方式重现涉及由离散变量和连续变量生成的门的混合量子开关。当光子经历 2 mθ 的旋转和 2 l ℏ 的角动量偏移时，未知的旋转角 θ 的测量精度为 1 / 4 ml。实际增强因子高达 2317，当使用 7 . 16 × 10 7 时，我们实验中的最终精度为 0 . 0105 ′′
非线性光学和纳米光子学的博士位置
项目概述：纳米结构化人造材料（光子晶体和光学元面积）中线性和非线性光 - 物质相互作用的实验和理论研究，在寻找光子学中的新功能。涉及的某些物理现象是半导体不透明区域的谐波产生，金属等离子波的激发，导电氧化物和拓扑表面波。的目的是最大程度地提高非线性跨膜对新的纳米光器设备的潜在影响，例如多频发生器，紫外线中扩展的可调发射器和光学传感器，所有纳米材料和非线性光学的互连场均具有。选定的候选人将致力于进行理论和实验任务组合的新型纳米光结构的设计和测量：开发数值模拟，设置新的实验设置并在实验上证明纳米结构的光学特性。参加了美国，意大利或澳大利亚著名研究小组的国际合作和国际实习。参加国家和国际会议。成为我们研究小组的一部分，与其他从事非线性光学，非线性动力学和激光领域的学科的博士学位学生保持联系，在国际层面上良好认可。
高度非线性的光核相互作用
光和原子核之间的相互作用通常很弱，并且限制在线性和扰动状态中，这限制了可实现的核激发概率，并阻碍了潜在的应用，例如核光学时钟，核激光器和核能存储。在这封信中我们表明，氢样throgium-229离子（229 th 89Þ）与当代强烈激光促进了光核相互作用，使其相互作用到高度非线性和非逆向性方案中。这种相互作用解锁了非常有效的核激发：超过10％的第229个核可以通过单个飞秒激光脉冲激发异构体状态。此外，激光驱动的229 th 89þ离子辐射了多个光波长，这些光是激光频率的高阶谐波，类似于激光驱动原子的高谐波生成过程，但具有独特的特征。这些结果先驱是一种探索光 - 物质相互作用的新领域，提供了一种有效控制原子核的强大方法，并铺平了一种新的核相干光发射方式。
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
线性共轭聚合物的薄膜作为氧化反应的光剂
光射流。典型的光阳极，dibenzo [b，d]噻吩磺酸（FSO）单体，与额外的富含电子或电子decoient coenters共同聚合，即，苯烯，吡啶基，吡咯乙烯和四苯二苯，形成d - 一个基序。此外，制备了FSO的均聚物，发现水是水氧化的最高性能。随后，该FSO光阳极进一步用于氧化有机合成。我们能够将光阳极用于两个模型反应；特定的cally，通过氧化苯胺的氧化和通过甲基苯基硫DE的氧化和相应的选择性合成N-苯二烯苯甲酰胺的合成，并分别实现了高达92％和99％的选择性。进行了稳态和操作测量中的测量，以建立结构 - 聚商结构之间的性质关系及其在光阳性反应中的性能。在这些系统中，主动位点确定了这种转换的速率：通过测量结果，我们确定FSO光轴在其磺基群上积累光激发电荷有效，从而为氧化反应带来了最佳性能。这项工作是一项概念验证研究，用于采用成本效率的聚合物半导体通过常规合成来构建PEC系统。此外，它突出了设计聚合物结构的战略方法，从而改善了有机合成的太阳能转换以及选择性和产量。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。虽然深层神经网络对生物系统的代表和实验结果的词语的承诺是Plausible的，但我们的工作强调了对旨在将转移学习转移到生物学的直接研究工作的批判性基准的需求。