解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前,人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法,目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中,我们提出了一种策略,使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性:统计、优化和硬件噪声。最后,我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟,优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而,在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此,我们开发了一个框架,使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据,以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现,完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反,ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征,包括键长、方向和径向分布,因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
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Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。 需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。 太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。 在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。 使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。 太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。 PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。 要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。Bin Chen和Edward H. Sargent,多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器,占人为CO 2排放量的约70%。需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。太阳能光伏将发挥关键作用,太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。在这里,我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。使用太阳能光伏(PV)(图1A)收获地球最丰富的可再生能源(太阳到达地球的能量)将在脱碳电力生产中起关键作用。太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到,这仅随着国际能源机构(IEA)报告的渐进性(图1B,Interet)的渐进性而增加。要达到我们的集体净零目标,需要大量的太阳PV缩放(图1b):国际技术路线图(ITRPV)所描述的最大胆的场景(ITRPV)设想2050年的世界由可再生能源100%供电,solar PV在2020年供应1%和全球供应中,包括69%的供应,包括全球供应,包括2020年的加热,包括电源。
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制(例如移动性和消费电子设备)的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序(例如电动汽车)将需要更多的功率,而不是少苛刻的应用程序(例如电子驾驶员)。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
蛛网膜,尤其是蜘蛛,在大多数生态系统中都充满了丰富(Blamires等,2007; Oxbrough and Ziesche,2013; Henneken et al。,2022; Agnarsson,2023; 2023; Fonseca-Fonseca-Fornesca-forreira等,2023)。蛛网膜(例如蜘蛛,蝎子和螨虫)创建和/或分泌一系列生物材料,包括丝绸,胶水,胶粘剂,粘合剂,纳米纤维,毒液和其他毒素,以及用于形成感觉系统,盔甲,身体色彩/发光和位置的感官系统,kuntememotion(Kuntner,2022),用于形成感觉系统研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定,扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性(Agnarsson等,2010; Blamires et al。 Al。,2018年,Viera等人,2019年; Henneken等,2022年; 尽管如此,促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。 蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上,或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸(Blamires等,2012a; Blamires等,2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人,2018年; 遗传和其他实验的最新进展(参见Sane和McHenry,2009; Craig et al。,2019; Craig et al。,2022; Blamires等,2023a)和计算(例如>研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定,扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性(Agnarsson等,2010; Blamires et al。 Al。,2018年,Viera等人,2019年; Henneken等,2022年;尽管如此,促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上,或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸(Blamires等,2012a; Blamires等,2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人,2018年;遗传和其他实验的最新进展(参见Sane和McHenry,2009; Craig et al。,2019; Craig et al。,2022; Blamires等,2023a)和计算(例如BLAMIRES和卖家,2019年; Craig等,2020; von Reumont等人,因此利用这一点的研究已经建立了有关蜘蛛网络和丝绸结构和功能变异性的强大背景知识(Vollrath和Porter,2006a; Kluge等,2008; Porter and Vollrath,; Porter and Vollrath,2009; Blamires,2010; Blamires et al。,2016b; Blamires; Blamires,2022222222222222222222222222.BlamIr。The genetic expression patterns for certain components of speci fi c silks have now been sequenced for selected species of spiders ( Babb et al., 2017 ; Garb et al., 2019 ; Kono et al., 2019 ), and a database of genetic and molecular structures and bulk fi bre functions for the major ampullate (dragline) silks of over 1000+ spider species has been compiled ( Arakawa et Al。,2022)。Nevertheless, such a strong body of knowledge does not exist for the other arachnid biomaterials (but see Lo ́ pez-Cabrera et al., 2020 ; Lozano-Pe ́ rez et al., 2020 , and Macha ł owski et al., 2020 for detailed reviews on cuticular structural materials, scorpion fl uorescent molecules, and mite silks).在蜘蛛丝上的积累工作意味着我们现在了解环境因素可以影响差异蛋白的遗传机制(在蜘蛛中,这些被称为蜘蛛蛋白,蜘蛛网的portmanteau)表达和生物材料产生,以及这些在表型和扩展的表型表达上的复杂复杂性。
Solvay是一家科学公司,其技术为日常生活的许多方面带来了好处。在64个国家 /地区拥有超过23,000名员工,债务人,想法和要素可以重塑进步。该小组试图为所有人创造可持续的共享价值,特别是通过其Solvay One Planet路线图围绕三个支柱制作:保护气候,保护资源并促进更好的生活。该集团的创新解决方案有助于在房屋,食品和消费品,飞机,汽车,电池,智能设备,医疗保健应用,水和空气净化系统中发现的更安全,清洁剂和更可持续的产品。成立于1863年,今天的Solvay在其绝大多数活动中排名全球前三家公司,并在2020年提供了90亿欧元的净销售额。solvay在布鲁塞尔和巴黎(Solb)上列出。在www.solvay.com上了解更多信息。
摘要:本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同,介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程,而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化,而在纵向和径向方向上应用空间离散化,从而将问题简化为 2D。此外,当在时域中进行离散化时,全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器,以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模,并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器,以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法,为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
