摘要,我们根据深钢筋学习的应用(DRL)提出了范式控制流体流体的转变。此策略正在迅速在机器学习社区中传播,并且以与非线性控制理论的联系而闻名。DRL的起源可以追溯到最佳控制对非线性问题的概括,在连续公式中引导到Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,DRL旨在提供离散的,数据驱动的近似值。DRL中唯一的先验要求是定义瞬时奖励,以衡量系统处于给定状态时动作的相关性。然后将值函数定义为预期的累积奖励,这是最大化的目标。通过神经网络近似控制动作和值函数。在这项工作中,我们通过参数分析在一维[4]中控制了DRL和重新发现我们最近控制Kuramoto-Sivashinsky(KS)方程的结果。
作为迅速扩展的2D材料家族,MXENES最近引起了人们的关注。通过开发一种涂层方法,该方法可实现无传输和逐层膜涂层,研究了Ti 3 C 2 t x mxeneFim的非线性光吸收(NOA)。使用Z扫描技术,MXENEFILM的NOA在≈800nm处的特征。结果表明,随着层数从5增加到30的增加,从反向吸收吸收(RSA)转变为可饱和吸收(SA)。值得注意的是,非线性吸收系数的β变化从≈7.1310 2 cm GW 1到在此范围内的2.69 10 2 cm GW 1。也表征了MXENEFIM的功率依赖性NOA,并且观察到β的趋势下降以增加激光强度。最后,在≈1550nm处的2D mxene纤维的NOA的特征是将它们整合到氮化硅波导上,在其中观察到薄膜的SA行为,包括5和10层MXENE,与在≈800nm处观察到的RSA相反。这些结果揭示了2D MXENEFM的有趣的非线性光学性质,突出了它们的多功能性和实现高性能非线性光子设备的潜力。
在研究量子库计算机之后,我们进行了理论研究,以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构,其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据,类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后,我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后,我们考虑了库设计问题,并提出了一种有效的算法来优化库内部参数,并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver,由于推理问题的高复杂性,这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布,要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的,因此可能导致偏见。在这项工作中,我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段,并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现,并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来,大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码,并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性,以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题,这些函数既要提供足够的安全性,又要实现高效。不幸的是,在过去的二十年里,文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失,因为非线性过滤模型的巨大优势在于,除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外,还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识,当满足所有标准时,这让人对其安全性充满信心。在本文中,我们构造了奇数个变量(n≥5)的平衡函数,这些函数具有以下可证明的性质:线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1,代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋,代数免疫度至少为⌈(n−1)/4⌉,快速代数免疫度至少为1+⌈(n−1)/4⌉,并且这些函数可以使用O(n)NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高,对于任何目标安全级别,我们都可以构造高效的可实现函数,以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差,即使变量数量很大,它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L,我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例,这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议,使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别,相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别,门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当,而对于 256 位安全级别,我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词:布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来,大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码,并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性,以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题,这些函数既要提供足够的安全性,又要实现高效。不幸的是,在过去的二十年里,文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失,因为非线性过滤模型的巨大优势在于,除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外,还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识,当满足所有标准时,这让人对其安全性充满信心。在本文中,我们构造了奇数个变量(n≥5)的平衡函数,这些函数具有以下可证明的性质:线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1,代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋,代数免疫度至少为⌈(n−1)/4⌉,快速代数免疫度至少为1+⌈(n−1)/4⌉,并且这些函数可以使用O(n)NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高,对于任何目标安全级别,我们都可以构造高效的可实现函数,以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差,即使变量数量很大,它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L,我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例,这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议,使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别,相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别,门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当,而对于 256 位安全级别,我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词:布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
“因此,据我们所知,它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外,我们表明,由于这些材料中的自旋分裂较大,这种响应非常大。此外,交替磁体的弱自旋轨道耦合(与磁交换项相比)也出现在其非线性响应中,为这类新材料提供了一种新颖的传输特性,而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
可调的涡流梁在各种领域具有相关性,包括通信和传感。在本文中,我们证明了具有二阶非线性敏感性的材料薄膜中非线性自旋轨道相互作用的可行性。值得注意的是,非线性张量可以混合泵场的长界线和横向成分。我们在从心理上观察到了我们从第二次谐波生成过程中的理论预测。尤其是,我们证明非线性薄膜可用于产生第二谐光灯的矢量涡流束,当时被圆形偏振的高斯束激发时。
摘要。在数字供应链网络快速发展的背景下,处理日益增长的网络安全威胁并制定有效的安全投资策略以防御网络攻击风险是供应链管理中的核心问题。网络安全投资决策是企业供应链管理中的关键战略任务。传统的游戏理论模型和线性编程方法使处理复杂问题(例如在供应链中参与,资源限制和风险不确定性)等复杂问题,导致企业面临高风险和网络安全领域的不确定性。为了有效地应对这一挑战,这项研究提出了基于变异不平等和投影收缩算法的非线性预算限制的网络安全投资优化模型。这种方法通过引入市场份额变量,结合了变异不平等和生产收缩算法来模拟市场竞争对安全投资的影响,以解决模型,并分析不同变量的影响,例如预算约束,网络攻击损失,以及市场份额对供应连锁网络的安全。在数值分析中,该模型分别在两个零售商和两个需求市场的实验场景中达到了0.96和0.95的高网络安全水平,预算约束分析重新促进了预算约束对网络安全投资的深远影响。通过数值实验和比较分析,验证了该方法在改善供应链网络安全方面的有效性和可操作性。
K。Waszkowska,Y。Cheret,A。Zawadzka,A。Korcala,J。Strzelecki等人。光致发光和基于三链螺旋物的金属金属螺旋体 - 苏普朗分子体系结构的光致发光和非线性光学特性。染料和颜料,2021,186,pp.109036-。10.1016/j.dyepig.2020.109036。hal-03492998