磁轴承的模拟涉及高度非线性物理,对输入变化高度依赖。此外,在使用经典计算方法时,在现实的计算时间内,这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面,经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性,这项工作提出了基于物理的计算方法,模型还原技术和机器学习算法的组合,以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法,而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来,在潜在空间中,机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进,而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的(几毫秒),并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字:光谱法,减少基础,机器学习,磁性轴承,磁悬浮,长期术语记忆
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步,由等离子体物理学,超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案,尤其是在等离子体模拟中,为指数加速是可能的,代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中,量子计算(QC)被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流,波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学(MHD)不稳定性的计算方法。我们表明,通过将QC整合到等离子研究中,可以求解大规模的线性方程,计算特征值并优化复杂系统,比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力,突出了其当前局限性,包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战,QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法,可以使工程师摆脱计算瓶颈,提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性,以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
大型神经元网络的抽象模拟是理解和解释健康和患病大脑的实验数据的重要方法。由于模拟软件的快速开发以及不同神经元类型的定量数据的积累,因此可以以“自下而上”的方式预测局部微电路的计算和动态性能。可以将这些模型的模拟数据与实验和“自上而下”的建模方法进行比较,并依次桥接尺度。在这里,我们使用软件Snudda来描述开源管道,以预测微电路连接性,并以可复制的方式使用神经元模拟环境来设置模拟。我们还说明了如何进一步“策划”从公共数据库中获得的单个神经元形态的数据。该模型建筑管线用于建立小鼠背纹状体的全尺度蜂窝级模型的第一版。该工作中的模型成分在这里用于说明对皮层下核(例如基底神经节)进行建模时所需的不同步骤。
-EF =弹性力常数,用于保留蛋白质二级和三级结构。应使用它来测试正常的所有原子构象,以保持所有原子和粗粒结构之间的相似性。应该测试几个值,并且必须使用研究信息来为您的系统选择更好的值。-EL =弹性下键切断。作为-ef标志,必须与晶体学结构进行测试或比较。-EU =弹性上键切断。作为-ef标志,必须与晶体学结构进行测试或比较。-pf =位置约束。用于避免原子运动以平衡系统。应与-p标志一起使用,以选择要约束哪种珠子。骨干是最常见的选择。- 突变=突变一个残基到另一个残基。一般而言,马提尼岛在识别他的HSD:HSD时始终构成始终突变的马提尼岛有一些问题。
在GOF图上以图形方式评估了最终的PK模型,包括观察到的值与个人预测或人口预测,有条件加权残差(CWRE)与时间,绝对个体的加权残差(| iWRES |)与个人预测以及CWRE的正常性测试。进行hootstrap以内部验证最终模型。原始数据集用于模拟1,000个附加数据集,每个数据集用于使用最终模型重新估算参数。中值和95%的置信区间(CI),并将其与最终模型参数估计值进行比较,以评估最终模型的鲁棒性。视觉预测检查(VPC)用于评估最终模型的预测能力。进行了1000个模拟,并比较了观察到的数据与模拟数据的第2.5,第50和97.5个百分位数。
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是,当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域,由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题,他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生,从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外,通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应,以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟,并且具有适度的计算机资源,其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中,通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度,并指向病理变化,可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注,因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。
“我们能够跟踪对灰尘中铁浓度的意外反应,” ICCP主任兼研究合着者Axel Timmermann教授说。铁是藻类的关键营养素,但在某些地区,例如南大洋和东部热带太平洋地区,其自然丰度非常低。取决于小行星的铁含量以及被炸入平流层的陆地材料的铁含量,原本营养的耗尽的区域可能会用生物利用铁富含营养,从而触发前所未有的藻类。
摘要这项研究研究了集中在jambi领域的结构x管道中的倾斜,腐蚀和水合形成的流动保证问题,该量子由14个操作井和4个歧管组成。管道本身是用于运输碳氢化合物的最常见和安全的方法。理解流动保证对于确保流体从井转移到最终存储过程中至关重要。在这项研究中,使用瞬态仿真软件进行了模拟。模拟结果表明,14口经验丰富的井,有7条井已经在管道中沉积,平均腐蚀速率超过0.48 mm/yr。但是,该领域没有任何水合物形成。此后,对管道直径和抑制剂注入进行了敏感性分析,以评估其对裂缝和腐蚀的影响。仿真结果再次表明,随着管道直径的增加,流体在管道内移动的空间有更多的空间,从而导致液体保持量的分数减少,并增加了暴露于流体的管道面积。这将随后导致腐蚀速率增加。相反,随着管道直径的减小,可用的流体空间变得更加有限,从而导致液体固定分数增加,并且管道面积暴露于流体中以减少。这将导致腐蚀速率降低。管道直径的变化也不会影响打滑。抑制剂(单乙二醇)注射被证明是解决slugg和腐蚀的有效方法。抑制剂(单乙二醇)将结合流体流体中的水分子,从而减少管道中的水含量。水含量的降低将保持管道中流的稳定性,从而减轻裂缝。此外,水含量的降低可以降低腐蚀速率,在这种情况下,腐蚀速率低于0.48 mm/yr。这项研究有助于理解石油和天然气行业中流体动态和管道完整性,并为行业挑战提供实用的解决方案。
北极海冰损失和放大的北极变暖是气候变化的一个惊人签名,这对北极和中低纬度的气候变化具有重要影响。气候建模,包括极地扩增模型对比项目(PAMIP),它是研究在不断变化的气候下北极海冰损失影响的强大工具。然而,现有的气候模型模拟,包括来自多模型/合奏PAMIP项目的个体气候模型的合奏大小相对较小,可能不允许将强制响应(尤其是极端响应)对北极Sea-Ice对内部变异性的损失进行牢固的分离。因此,我们对对气候变化预测的北极海冰损失的反应的信心减少了。这导致了两个未回答的重要问题:(1)强大的探测极端需要哪些合奏尺寸,以及对预计的北极海冰损失的季节平均反应?和(2)响应取决于分辨率吗?
摘要:本文提出了使用模糊逻辑来探索自动工业工具(AIVS)的电池充电管理的多代理模拟。这种方法通过分布式系统提供适应性和韧性,可容纳AIV电池容量的变化。结果突出了自适应模糊模型在优化充电策略,提高运营效率和遏制能耗的功效。动态因素(例如工作负载变化和AIV基础结构通信)以启发式方式考虑,强调了自主系统中灵活的协作方法的重要性。值得注意的是,能够根据能源关税优化充电的基础设施可以大大减少高峰时段的消耗,从而强调了此类策略在动态环境中的重要性。总体而言,该研究强调了将适应性模糊的多代理模型纳入AIV能源管理以推动工业运营中的效率和可持续性的潜力。