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机翼动态运动的直接数值模拟...
中等雷诺数下的薄翼型动态失速通常与靠近前缘的小层流分离气泡的突然破裂有关。鉴于层流分离气泡对外部扰动的强烈敏感性，使用直接数值模拟研究了在不同水平的低振幅自由流扰动下 NACA0009 翼型截面上动态失速的发生。对于前缘湍流强度 Tu = 0 .02%，流动与文献中的干净流入模拟几乎没有区别。对于 Tu = 0 .05%，发现破裂过程不太平稳，并且在动态失速涡流形成之前观察到层流分离气泡中强烈的相干涡流脱落。非线性模拟与瞬态线性稳定性分析相辅相成，该分析使用最优时间相关 (OTD) 框架的空间局部公式对破裂分离泡中层流剪切层的时间相关演化进行分析，其中非线性轨迹瞬时切线空间中最不稳定的部分随时间的变化被跟踪。得到的模式揭示了两种状态之间的间歇性切换。分离剪切层上的开尔文-亥姆霍兹滚转快速增长，分离泡过渡部分的二次不稳定性复杂化。后者的出现与线性子空间内瞬时增长率的大幅飙升以及非线性基流的更快转变有关。这些强烈的增长峰值与随后从层流分离泡中脱落的能量涡流密切相关。
量子卡诺循环的数值“精确”模拟
我们基于开放量子动力学理论研究了量子卡诺发动机的效率。该模型包括用于控制等温和等熵过程的子系统以及控制这些过程之间转变的系统-浴 (SB) 相互作用的时间相关外部场。在不同循环频率下，使用这些场下的分层运动方程，在非微扰和非马尔可夫 SB 耦合机制下进行数值模拟。严格评估了应用于整个系统的功和与浴交换的热量。此外，通过将准静态功视为自由能，我们首次计算了量子热力学变量并使用热力学功图分析了模拟结果。对这些图的分析表明，在强 SB 耦合区域，SB 相互作用的场是主要功源，而在其他区域，子系统的场是功源。我们发现，在准静态情况下可实现最大效率，并且效率仅由浴温决定，与 SB 耦合强度无关，这是卡诺定理的数值表现。由 AIP Publishing 独家授权发布。https://doi.org/10.1063/5.0107305
主动学习和分子动力学模拟来寻找......
主动学习 (AL) 可以大大加速材料的发现；它的威力已经在各类材料和目标特性中得到了体现。之前的努力已经使用机器学习模型来最佳地选择物理实验或基于物理的模拟。然而，后者的努力大多局限于使用可以在晶胞水平上获得的电子结构计算和特性，并且噪音可忽略不计。我们将 AL 与分子动力学模拟结合起来，以识别具有高熔点的多主成分合金 (MPCA)。通过 nanoHUB 构建云计算服务，我们提出了一个完全自主的工作流程，以有效探索 MPCA 的高维组成空间。我们描述了由模拟的随机性质和用于选择模拟的获取函数引起的不确定性如何影响该方法的收敛性。有趣的是，我们发现，由于用于 AL 的随机森林模型可以平均波动，因此可以使用具有显著不确定性的相对较短的模拟来有效地找到所需的合金。
具有程序连接功能的更大规模 GPU 加速大脑模拟
大规模脉冲神经网络模型模拟是增进我们对大脑动态和最终功能理解的重要工具。然而，即使是像老鼠这样的小型哺乳动物也具有大约 1 × 10 12 个突触连接，在模拟中，每个突触连接通常至少由一个浮点值表示。这相当于几 TB 的数据——对于一台台式机来说，这是不切实际的内存要求。因此，大型模型通常在分布式超级计算机上进行模拟，这很昂贵，并且将大规模建模限制在少数特权研究小组中。在这项工作中，我们描述了 GeNN（我们的图形处理单元 (GPU) 加速脉冲神经网络模拟器）的扩展，使其能够在触发脉冲时“即时”生成连接和突触权重，而不是存储和从内存中检索它们。我们发现 GPU 非常适合这种方法，因为它们具有原始计算能力，但由于内存带宽限制，在模拟脉冲神经网络时，这种能力通常未得到充分利用。我们用最新的 Macaque 视觉皮层模型证明了我们方法的价值，该模型由 4.13×106 个神经元和 24.2×109 个突触组成。使用我们的新方法，它可以在单个 GPU 上进行模拟 - 这是使更多研究人员能够进行大规模大脑建模的重要一步。我们的结果与超级计算机上的结果相符，并且模拟在单个高端 GPU 上的运行速度比以前在 1000 多个超级计算机节点上的运行速度快 35%。
基于变分量子发射的波导模式模拟
摘要 — 当前的量子计算机 (QC) 属于嘈杂的中型量子 (NISQ) 类，其特点是量子比特嘈杂、量子比特能力有限、电路深度有限。这些限制导致了混合量子经典算法的发展，该算法将计算成本分摊到经典硬件和量子硬件之间。在混合算法中，提到了变分量子特征值求解器 (VQE)。VQE 是一种变分量子算法，旨在估计通用门量子架构上系统的特征值和特征向量。电磁学中的一个典型问题是波导内特征模的计算。按照有限差分法，波动方程可以重写为特征值问题。这项工作利用量子计算中的量子叠加和纠缠来解决方波导模式问题。随着量子比特数的增加，该算法预计将比传统计算技术表现出指数级的效率。模拟是在 IBM 的三量子比特量子模拟器 Qasm IBM Simulator 上进行的。考虑到基于计算的量子硬件测量，进行了基于镜头的模拟。以二维本征模场分布形式报告的概率读出结果接近理想值，量子比特数很少，证实了利用量子优势制定创新本征解法的可能性。
深入研究全球规模的水文模拟
1 Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA 2 Earth System Science, Stanford University, Stanford, CA, USA 3 Water Security Research Group, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria 4 Climate and Livability Initiative, Physical Science and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia 5 Institute for Environmental Studies （IVM），荷兰阿姆斯特丹的Vrije Universiteit Univeriteit Univeriteit 6月亮灵魂毕业生未来战略，韩国高级科学技术研究所，大韩民国达耶山7生物与环境科学与环境科学与工程部美国加利福尼亚州乔拉
砂电池的流体和热模拟Joseph ...
由于其高热传递性能，在砂面糊中使用的原始流体是水。使用水的主要问题之一是，它在蒸发之前只能达到100°C的温度，这会限制水的温度，将其限制在接近80°C的情况下，以阻止任何超级加热和管道损坏。可以考虑一些流体替代的选择，例如制冷剂A234，抗冷冻，冷却液，油和空气。这些流体能够承受各种温度，从而导致不同的传热读数。可以将发现的传热读数与电池中使用的原始流体进行比较。由于上学期未完全构建的预先存在的模型，进行了流体流量和温度变化的模拟。因此，通过固体工作的帮助测试了对传热速率的各种流体的模拟。
用生成AI创建数据以进行安全模拟
几乎每个组织都希望增强其做出数据驱动决策的能力。但是，由于其数据的敏感，私人和受监管的性质，许多人无法解锁这些功能。使用生成AI，组织可以设计高度逼真但模拟的数据来测试和验证系统，而无需依赖敏感生产数据的使用。合成数据也可以与现有数据集配对，以提供更完整的图片并说明各种需求，例如模拟罕见事件或支持预测分析。
在量子模拟中观察量子姆潘巴效应
多体量子系统的非平衡物理蕴含着各种非常规现象。在本文中，我们通过实验研究了这些现象中最令人费解的现象之一——量子姆潘巴效应，即倾斜的铁磁体在远离对称状态时比靠近对称状态时恢复对称性的速度更快。我们首次在捕获离子量子模拟器中展示了这种效应的发生。通过纠缠不对称监测对称性破坏和恢复，通过随机测量进行探测，并使用经典阴影技术进行后处理。通过测量实验状态和静态热对称理论状态之间的 Frobenius 距离，我们的发现得到了进一步证实，为子系统热化提供了直接证据。
通过马德隆变换进行流体动力学的量子模拟
开发数值方法以在通用量子计算机上有效模拟非线性流体动力学是一项具有挑战性的问题。本文定义了 Madelung 变换的广义，以通过狄拉克方程解决与外部电磁力相互作用的量子相对论带电流体方程。狄拉克方程被离散化为离散时间量子游动，可在通用量子计算机上有效实现。提出了该算法的一种变体，用于在均匀外力的情况下使用当前噪声中间尺度量子 (NISQ) 设备实现模拟。使用该算法对当前 IBM NISQ 上的相对论和非相对论流体动力学冲击进行了高分辨率（高达 N = 2 17 个网格点）数值模拟。本文证明了可以在 NISQ 上模拟流体动力学，并为使用更通用的量子游动和量子自动机模拟其他流体（包括等离子体）打开了大门。