摘要 我们提出了一个框架,将寻找最有效的量子态断层扫描 (QST) 测量集的方法公式化为一个可以通过数值求解的优化问题,其中优化目标是最大化信息增益。这种方法可以应用于广泛的相关设置,包括仅限于子系统的测量。为了说明这种方法的强大功能,我们给出了由量子比特-量子三元组系统构成的六维希尔伯特空间的结果,例如可以通过 14 N 核自旋-1 和金刚石中氮空位中心的两个电子自旋态来实现。量子比特子系统的测量用秩三的投影仪表示,即半维子空间上的投影仪。对于仅由量子比特组成的系统,通过分析表明,一组半维子空间上的投影仪可以以信息最优的方式排列以用于 QST,从而形成所谓的相互无偏子空间。我们的方法超越了仅有量子比特的系统,我们发现在六维中,这样一组相互无偏的子空间可以用与实际应用无关的偏差来近似。
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务,甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略,并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注,并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此,本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新,以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性,对 BI-AIBT 进行了评估。此外,组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明,数字化转型通常被视为必不可少的,并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率(97.1%)、产品质量率(98.3%)、业务发展率(98.9%)、客户行为分析率(96.3%)和客户满意度率(97.2%)。
离子电扩散和水运动的数学建模正在成为一种强有力的研究途径,为大脑稳态提供新的生理学见解。然而,为了提供可靠的答案和解决争议,预测的准确性至关重要。离子电扩散模型通常包括非线性和高度耦合的偏微分方程和常微分方程的非平凡系统,这些方程控制着不同时间尺度上的现象。在这里,我们研究与近似这些系统相关的数值挑战。我们考虑了一个脑组织电扩散和渗透的均质模型,并提出和评估了不同的相关有限元分裂方案的数值特性,包括理想场景和皮质扩散抑制 (CSD) 的生理相关设置的准确性、收敛性和计算效率。我们发现,对于具有平滑制造解决方案的问题,这些方案在空间中显示出最佳收敛率。然而,生理 CSD 设置具有挑战性:我们发现 CSD 波特性(波速和波宽)的精确计算需要非常精细的空间和精细的时间分辨率。
我们根据使用正交测试设计的CFD仿真,研究了ALN生长的高温MOCVD(HT-MOCVD)数值模型的过程参数。据信,高温生长条件有利于提高ALN膜的效率和结晶质量,而HT-MOCVD反应器中的流场与过程参数密切相关,这将影响膜的均匀性。建立了一个独立开发的概念HT-MOCVD反应器,以进行ALN生长以进行CFD模拟。为了系统地和有效地评估参数在生长均匀性上的作用,使用正交测试设计分析了基于CFD模拟的过程参数。The advantages of the range, matrix and variance methods were considered and the results were analyzed comprehensively and the optimal process parameters were obtained as follows, susceptor rotational speed 400 rpm, operating pressure 40 Torr, gas flow rate 50 slm, substrate temperature 1550 K.
弹丸Jagan Selvaraj,Luiz F. Kawashita,Mehdi Yasaee,Gordon Kalwak,Stephen R. Hallett的不一致,软体对复合材料的影响:分层实验和高级数字建模
在这项工作中,提出了一种自适应有限元策略来处理添加剂制造(AM)过程的数值模拟。选择性激光熔化(SLM)被选择为参考技术,因为它在工业制造链中的差异很大,尽管所提出的方法可以应用于所有类型AM的数值模拟。如果将基于OCTREE的网状适应性方法与处理区域(所谓的热机械效果效果区域(TMAZ))相比,则采用了允许在处理区内使用大量填充网格的方法。尽管自适应网格划分对于通过制造过程的整个模拟来保持控制的计算资源至关重要,但是结果的准确性可能会因粗化策略而损害,尤其是在模拟SLM过程时,在该过程中,网格尺寸可以从微米(TMAZ)(TMAZ)到厘米(靠近建筑物)(接近建筑物)。这种准确性的丧失会破坏原始的效果,以在过程区域重新发现网格时。因此,开发了一种弥补自适应改造仿真中信息损失的策略。主要思想是添加两个校正项,以补偿已经制造的区域中网格的粗糙过程中的准确性损失。建议的校正项可以解释为自适应网格上的变分多尺度增强。数字示例说明了提出的策略的性能。这允许人们通过使用自适应的网格成功模拟添加剂制造过程,其结果与计算成本的一小部分具有与均匀重新固定的网格模拟非常相似的准确性。
摘要。磁流变弹性体 (MRE) 是一种智能材料,由嵌入微/纳米级磁性颗粒的聚合物基质组成。其机械性能会受到外部磁场的改变。在本文中,使用 COMSOL 多物理有限元分析 (FEA) 软件对 MRE 进行了粒子级(微尺度)的磁-机耦合物理研究。在磁场影响下对 MRE 进行了线性和扭转传递率分析。模拟结果表明,线性和扭转刚度均随磁场增加。在磁场的初始影响下,结果表明线性和扭转模式下的刚度分别增加了 28.75% 和 20.12%。传递率曲线显示,由于暴露于磁场时刚度增加,固有频率发生了变化。通过实现最小传递率因子来实现隔振。
关键词:颗粒介质;流体力学;流变学、CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。背景和目标:该研究项目是圣艾蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气动输送、筒仓排放……)中发现它们,其中有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子(10 6 10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下领域获得硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力,当然还有对科学和技术的热情,这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请:文件包括四项:求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他:最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
摘要 提出了一种用于纳米线晶体管 DC 和 RF 小信号模拟的数值框架,该框架基于泊松、薛定谔和玻尔兹曼传输方程的自洽解,并且在从弱到强粒子散射的整个范围内都是稳定的。所提出的方法不会因将玻尔兹曼传输方程变换到能量空间而产生缺陷,并且可以处理准弹道情况。这是研究等离子体共振和其他高迁移率现象的关键要求。内部求解器通过先前开发的基于 H 变换的模拟器的结果进行验证,该模拟器适用于具有强散射的传统 N + NN + 硅晶体管。然后,将其结果与基于矩的模型的结果进行比较,结果表明这些结果不能令人满意地描述准弹道传输状态下的电子动力学。此外,发现接触处传输模型的内部边界条件对等离子体共振有显著影响,而基于物理的热浴边界条件强烈抑制了它们。