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我对建模语言的愿景
本文是我论文“优化中的建模语言：编程的新范式” [21] 25年前发表的。它揭示了我为什么需要新的编程语言范式的想法。In the meantime a lot has happened: The paradigm of constraint programming has been established, new “packages” in mathemati- cal modeling in modern programming languages, as Python, Julia, C++, a.o., have popped up recently, several commercial modeling systems are on the market, such as AIMMS, MOSEL, HEXALY, and several algebraic modeling languages, as AMPL, GAMS, LINGO, etc.已扩展。我用自己的建模语言（即LPL）做出了贡献。在我作为研究人员的职业生涯开始时，我实施了LPL（线性编程语言）作为制定几种较大LP（线性程序）的工具，我们在弗里博格大学信息学系的各种现实生活项目中使用了这些工具。很快我发现这种语言符号可以用于许多其他不同的应用程序。我在语言中添加并删除了许多功能，始终在任务中找出什么是制定和建模具体问题作为数学模型的“最简单，最短，最可读，高效）的方法。它已成为许多严重且不那么严重的应用和模型的主要操场和研究对象。寻求找到我想到的建模语言到现在还没有结束的。本文收集了我作为老师，研究人员和领事的实际问题所提出的一些想法和要求，我认为这是基本的。它可能会刺激具有正式语言设计能力更多的人，而不是我挑选这些想法并做得比到目前为止更好。尽管本文描述性而不是正式，但我坚信这些想法值得写下。未来将表明它们是否落在富有成果的土壤上。
环境系统的建模（250672）
非常了解土地，水和人工生态系统的结构及其相互作用。符合生态学和元素的循环。在全球范围内解决主要的环境问题。分析了不同过程的能量基础，化学计量和动力学。建模过程并量化系统的性能和效率。确定对人类健康和生态系统的环境危害的基础。将物质平衡和能量应用于环境问题。使用热力学和动力学方法来解释水摇滚和水 - 空气相互作用。满足污染物并确定其影响。了解气氛如何并将其应用于维持空气质量的基础知识。了解气候的基础知识，并讨论当前气候变化的含义。概念化了一个由方程式描述的环境问题，并提出了分析或数值解决方案。标识您需要解决问题所需的代码。识别解决问题所需的空间和时间尺度。熟悉与动态系统有关的问题的解决方案。了解问题的简单解决方案对流分散 - 反应。识别方程参数中不确定性的存在，并能够执行不确定性分析和敏感性。学习有关各种参数或变量的信息和操作的方法。了解任何固有的措施都会带有关联的错误并能够与它们一起使用。对于未指定测量方法时，这对于他人报告的值至关重要。他曾在实验室测量环境感兴趣的某些参数方面工作。
在喜马拉雅山中建模冰川流过程
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
建模LHS 1140
上下文。宇宙射线（CR）通量以及进入系外星的大气的氢通量可以改变所述大气的组成。在这里，我们在大气上方呈现CR和氢通量。为此，我们研究了3D多流体洋化型 - drodynalnic（MHD）的天文合间结构。目标。我们旨在使用四种不同的模型：流体动力（HD）和理想的MHD单流体模型以及两种情况下的多流体模型，包括来自室内介质的中性氢气流（ISM），包括流体动力（HD）和理想的MHD单流体模型以及多流体模型（ISM）。在多流体模型中的Cr通量和系外环境中的电离速率也显示出来。方法。使用3D Cronos代码对天然圈进行建模，而LHS 1140B处的CR通量是使用1D和3D随机银河CR（GCR）调制代码计算的。最后，使用ATRIS代码估算大气电离和辐射剂量。结果。表明，终止（TS）的3D多流体位置与3D理想单点流体HD病例中的3D多流体位置明显不同。cr通量与使用3D调制代码计算的方法完全不同，并在所讨论的系外行星上显示了本质上未调制的频谱。利用这些光谱，得出了LHS 1140 B大气中的电离速率和辐射暴露。结论。表明，多流体MHD TS距离与其他模型的距离明显不同，尤其是基于理想的单流体HD的分析方法。必须从3D多流体MHD模型中取出TS，Astropause和Bow震动距离，以正确确定CR通量。此外，由于天体微小，外部球星被淹没在ISM的中性氢气中，这将影响超球星的气氛。对于避免对GCR强度的不切实际估计，也必须使用3D进行GCR调制的3D方法。由于大气化学过程，因此，传播光谱特征和生物签名信息的推导很大程度上取决于大气电离，我们的结果强调，可靠的GCR诱导的背景辐射信息是强制性的，尤其是对于LHS 1140.
2023-2024传输的建模假设...
2022年10月7日，裁定在2023-2024 TPP 3中使用的投资组合的评论提出了30 mMT投资组合，其中2021 IEPR额外的运输电气化（ATE）负载方案是可靠性和策略驱动的基本案例组合，用于2023-20224 TPP。裁定拟议的映射和传输两个研究年：2033年和2035年，该基本案例组合。该裁决还提出了传输两个政策驱动的敏感性投资组合：一个近海风力组合，该投资组合以2035年的13.4 GW海上风开发，以及有限的离岸和境外（OOS）风开发产品组合，旨在研究旨在研究Solar solar solar solar，储存和储存和质量的替代资源。根据政党的评论，决定不包括第二个，有限的海上和OOS风敏感性组合。
能源模型的工作原理
关于 100% 清洁能源合作组织 清洁能源州联盟 (CESA) 成立了 100% 清洁能源合作组织，旨在通过提供知识共享活动和分析来帮助拥有 100% 清洁能源目标的州，以便他们能够共同应对计划挑战和机遇。该合作组织还向可能考虑制定类似目标的州提供信息和技术援助。www.cesa.org/100 关于清洁能源州联盟 C ESA 是一个领先的两党州能源机构联盟，共同努力推动清洁能源技术的快速扩张，让所有人享受清洁能源的好处。CESA 成立于 2002 年，是一家由会员支持的全国性非营利组织，与其会员合作制定和实施有效的清洁能源政策和计划。 www.cesa.org 致谢 本报告的作者感谢审阅者 CESA 的 Warren Leon、美国国家可再生能源实验室的 Trieu Mai 和 GridLab 的 Ric O'Connell 在本报告的构思和开发过程中提供的深入反馈和指导。我们感谢 RMI 的 Mark Dyson 和 Aaron Schwartz 对新兴开源模型的投入。 关于作者 Charles Hua 是 CESA 研究员。他是哈佛大学的学生，主修统计学和数学，专注于气候和能源政策，也是 Rewiring America 的政策分析师。他是哈佛大学可持续发展总统委员会的成员，也是环境非营利组织 Slipstream、Energy News Network 和 Clean Wisconsin 的董事会成员。 Bentham Paulos 是 100% 清洁能源合作组织的高级研究员。他是 PaulosAnalysis 的负责人，提供能源政策、宣传、通信和研究方面的咨询。他是劳伦斯伯克利国家实验室电力市场与政策组的附属成员。免责声明 本文件仅供参考。CESA 不作任何明示或暗示的保证，也不对本文件中提供的任何信息的准确性、完整性或实用性承担任何法律责任或义务。本文表达的观点和意见不一定代表或反映资助者或在起草本文件时提供意见的个人和组织的观点和意见。CESA 独自对本报告的内容负责。
大脑控制建模：综述
神经刺激技术因其在治疗癫痫、帕金森病和抑郁症等疾病方面的潜力而受到神经科学和控制界的广泛关注。所提供的刺激可以是不同类型的，例如电、磁和光遗传学，并且通常应用于大脑的特定区域，以驱动局部和/或整体神经动态达到所需的（不）活动状态。然而，对于大多数神经刺激技术而言，对其功效的潜在理论理解仍然缺乏。从控制理论的角度来看，重要的是要了解每种刺激方式如何与大脑固有的复杂网络动态相互作用，以评估系统的可控性并开发可用于系统地和闭环设计刺激配置文件的神经生理学相关计算模型。在本文中，我们回顾了 1）深部脑刺激、2）经颅磁刺激、3）直流电刺激、4）经颅电刺激和 5）光遗传学的计算建模研究，这五种神经刺激技术在研究和临床环境中最为流行和常用。对于每种技术，我们将所审查的研究分为 1）理论驱动的生物物理模型，捕捉刺激源和神经组织之间相互作用的低级物理，2）数据驱动的刺激-反应模型，捕捉刺激对各种感兴趣的生物标志物的端到端影响，以及 3）数据驱动的动态系统模型，从神经数据中提取大脑对神经刺激反应的精确动态。虽然我们特别关注后一类，因为它们在控制设计中更有用，但我们回顾了前两类中的关键工作，作为动态系统模型已经和将要开发的基础和背景。在所有情况下，我们强调了动态系统模型的优势和潜力。
工作负荷的时间相关电迁移建模......
摘要 — 电迁移 (EM) 一直被认为是后端互连的可靠性威胁因素。自旋转移力矩磁性 RAM (STT-MRAM) 是一种新兴的非易失性存储器，近年来备受关注。然而，相对较大的工作电流幅度是这项技术的一大挑战，因此，EM 可能是一个潜在的可靠性问题，即使对于这种存储器的信号线也是如此。工作负载感知的 EM 建模需要捕获存储器信号线中随时间变化的电流密度，并能够预测 EM 现象对互连整个生命周期的影响。在这项工作中，我们提出了一些方法，可以在各种实际工作负载下有效地模拟典型 STT-MRAM 阵列中与工作负载相关的 EM 引起的平均故障时间 (MTTF)。这允许执行设计空间探索以共同优化可靠性和其他设计指标。