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Chromax：快速可扩展的育种程序模拟器
牲畜和植物育种对可持续农业至关重要（Scho and Simianer 2015），并且更适合于特定环境或市场需求（Qaim 2020）。最近，基因组数据和先进统计方法的可用性彻底改变了育种计划（Kim等人2020）。值得注意的是，基因组选择使育种者可以根据基因构成来预测个体的表现，避免昂贵的表型（Meuwissen等人。2001，Crossa等。 2017）。 这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。 此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。 因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。 在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人 2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2001，Crossa等。2017）。这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2003，Mohammadi等。2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2015，Gaynor等。2020，Pook等。2020）或朱莉娅（Chen等人2022）。尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。为此目的最有吸引力的语言是Python。Python是数值计算和数据科学最常用的编程语言之一，许多库可用于优化和机器学习（Pedregosa等人。2011，Bradbury等。2011，Bradbury等。
用于现实的微生物组数据的快速而简单的模拟器
midasim 0.5793 0.8617 0.6252 0.0019 <0。0001 <0。0001 Midasim（参数）0.0058 0.0010 0.0495 0.1607 <0。0001 <0。0001 D-M <0。0001 <0。0001 0.0028 <0。0001 <0。0001 <0。0001 MESASPARSIM <0。0001 <0。0001 0.6341 <0。0001 <0。0001 <0。0001 sparsedossa <0。0001 <0。0001 <0。0001 <0。0001 0.0002 0.0015 ∗β多样性比较使用Permanova进行。∗ *α多样性比较是使用t检验和kolmogorov-smirnov（KS）测试进行的。
数据驱动的时空模拟器用于加固学习方法
时空应用，例如出租车命令调度和仓库任务计划，并急剧取决于操作效率的算法。但是，这些应用的固有动力性质在算法设计中提出了挑战。流动性服务的增长有助于收集过时的时空数据，这又促使算法设计人员使用数据驱动的方法。强化学习（RL）以其强大的性能和对空间环境的适用性而认可的，它具有相当大的研究兴趣。尽管具有潜力，但RL算法仍需要将模拟器用于培训和验证目的。然而，没有为时空算法de-smage开发任何特定的类似系统。此空缺阻碍了时空算法设计师的进步。在此演示中，我们构建了一个称为数据驱动的临时模拟器（DSS）的系统，希望为Spa-Totiotemporal算法设计师提供便利。dss擅长处理与出租车订单调度和仓库任务计划有关的问题，并具有为其他用户确定的方案而扩展的多功能性。该系统包括可视化模块，这些模块具有洞察力，以及旨在流式传输开发过程的开发人员工具。这使设计师能够有效地制定，评估和重新确定其算法，从而在时空应用开发中可能加速创新。
在驾驶模拟器中建模视觉前庭整合和行为适应
众所周知，不仅视觉，其他感官方式也会影响驾驶员对车辆的控制，并且驾驶员会随着时间的推移适应感官线索的持续变化（例如在驾驶模拟器中），但这些行为现象背后的机制尚不清楚。在这里，我们考虑了现有文献中关于前庭线索缩小如何影响障碍滑雪任务中的驾驶员转向，并首次提出了一个驾驶员行为的计算模型，该模型可以基于神经生物学上合理的机制来解释经验观察到的影响，即：在初始接触期间任务表现下降和转向力度增加，然后随着任务接触时间的延长，这些影响会部分逆转。出乎意料的是，该模型还重现了另一个以前无法解释的经验发现：运动缩小的局部最优，其中路径跟踪比一对一运动线索可用时更好。总体而言，我们的研究结果表明：（1）驾驶员直接利用前庭信息来确定适当的转向动作，（2）运动降尺度会导致偏航率低估现象，驾驶员的行为就好像模拟车辆的旋转速度比实际速度慢一样。然而，（3）在障碍滑雪任务中，一定程度的低估会带来路径跟踪性能优势。此外，（4）模拟障碍滑雪驾驶任务中的行为适应可能发生在
飞行模拟器（运动）要求文献 - ROSA P
前言 这是联邦航空管理局/沃尔普中心飞行模拟器人为因素计划框架内研究的文献的年度快照，并输入 EndNote ® 数据库。它描述了 1131 份文件，比它所取代的去年版本多 118 份。我们向公众开放此文献数据库，因为收到来自世界各地研究人员的反馈，认为它有助于他们自己的调查。该文件已删除任何反映审阅者主观评估的注释。剩下的是一份包含摘要和关键词的文献集，这些文献与我们正在进行的有关有效航空公司飞行员培训和评估的飞行模拟器保真度要求的工作有关。1 这项工作在美国运输部研究与创新技术管理局的 John A. Volpe 国家运输系统中心进行。这项研究得到了美国联邦航空管理局人为因素研究与工程小组 (ATOP-HF) 的支持。我们感谢其航空公司培训计划经理 Eleana Edens 博士的有效指导和帮助。这项工作的必要性是由美国联邦航空管理局航空运输部 (AFS-230) 的自愿安全计划部门确定的。我们感谢其经理 Thomas Longridge 博士的见解。
在被困的离子量子模拟器中实现的动态拓扑阶段
可编程量子仿真的新生平台可在近似隔离的系统中前所未有的访问对远程平衡量子多体动力学的新制度的访问。在这里，实现对量子多体纠缠的精确控制是量子传感和计算的重要任务。广泛的理论工作表明，这些能力可以实现具有拓扑的方法和临界现象，这些阶段和关键现象表现出了拓扑合理的方法，可以创建，保护和操纵量子纠缠，从而对大量的错误进行自我纠正。迄今为止，实验实现已局限于经典（非输入）对称性的OR- 1-5。在这项工作中，我们证明了一个新兴的动态对称性受保护的拓扑阶段（EDSPT）6，在Quastinuum系统模型H1诱捕的ION量子处理器7中的十171 Yb +超固量量子的准驱动阵列中。此阶段表现出动态保护的边缘量子位，免受控制误差，串扰和流浪场。至关重要的是，这种边缘保护纯粹依赖于紧急的动力对称性，这些动力对称性绝对稳定在通用相干扰动中。此属性对于准二驱动的系统很特别：正如我们所证明的那样，定期驱动的Qubit-Array的类似边状态容易受到对称性破坏错误的影响，并迅速解压缩。我们的工作为实施更复杂的动力学拓扑订单8,9铺平了道路，这将使量子信息的错误操纵。mbl可以保护“热”，密集且驱动强的物质中的长寿命量子相干动力学。提供理解和分类新型的普遍动力学现象（稳定阶段和关键现象的动态类似物）可能会在孤立的量子多体系统中引起的基本科学挑战。早期研究已经对热化和混乱10的量子机械基础产生了深入的见解，并且已经证明了如何通过多体定位（MBL）通过人工随机性和混乱来预防热化。它可以启用具有固有动力学量子相的新类别，其特性在静态热平衡中从根本上被禁止，例如动态对称性破坏和拓扑8。从实际的角度来看，通用和量子相干的动力学行为诱人地提供了错误的弹性方法来创建，保护和操纵量子多体纠缠 - Quantum Compuce的驱动力。要执行量子计算，人们面临着隔离Qubits以保持其连贯性的愿望与强烈相互作用量子的愿望之间的权衡，以执行计算。即使是从环境反向分解的完美隔离中，由于流浪场，栅极错误校准，跨言论等，强烈的Qubit间耦合不可避免地会导致残留，连贯的误差，从而破坏了计算。也许在违反直觉上，相干错误可能比不连贯的错误更具破坏性。尤其是，与不连贯的误差相比，相干误差的n门引起的不忠性可以随着〜n 2ϵ2的形式增长。尽管对算法性能产生了巨大的有害影响，但连贯的错误仍在挑战。标准的随机台上标记过程，例如，将相干和不相干的误差组合到单个有效的每门误差中，这可以显着高估与计算相关的结构性电路的准确性。采用动态脱钩脉冲序列（DDS）是一种时间悠久的方法，可以减轻与不受控制的静态流浪场相关的某些类型的相干误差。然而，对于使用全局单旋旋链控制的传统自旋回波协议，脱钩脉冲中大小的略微缺陷会累积并破坏时间〜1 /ϵ的分离。相比之下，在理论上，动态阶段8的最新工作已经预测，多自旋相互作用的局部控制可以实现自然校正的DDS，这些DDS固有地对抗大型相干错误。这些方案的鲁棒性来自动力学的巨大量化拓扑不变。
量子场模拟器中弯曲光锥的实验观察
光锥体现了物理学中最基本的原理之一：因果关系。在构建描述自然界基本相互作用的模型时，基本要求之一是光锥的存在。事实上，人们已经认识到它们的出现是量子场的相对论不变性的结果 (1)。有趣的是，有几个系统的有效动力学是相对论不变的，有效光锥也发挥了作用。最近的实验表明，有效光锥确实会出现在冷原子气体中 (2, 3)。为了直接观察这些光锥，必须克服几个实验挑战，包括在精细长度尺度上解析系统并测量能够揭示它们的相关可观测量。解决这些问题是设计量子模拟器的更大研究工作的一部分 (4-7)。例如，操纵一维隧道耦合气体可以模拟具有基础重要性的原型场论（8–11），但也可以捕获纳米线中的电荷传输（12）。在这里，我们的目标是使用这个量子模拟器通过实验探索其在非均匀或弯曲度量中模拟动力学的潜力。类似的目标一直是模拟重力系统（13，14）的重点，该系统最近在使用冷原子系统模拟黑洞（15，16）或宇宙学（17–19）过程方面非常成功。在这项工作中，我们研究了非均匀一维量子气体中的关联传播。我们表明，关联前沿遵循模拟声学度量的测地线，并发现传播速度的空间依赖性与理论建模一致。我们观察相关前沿的弹道传播，并讨论这些相关前沿的详细形状、系统边界的反射和周期性复发。
飞行模拟器控制加载系统文献综述
飞行模拟器有不同的用途。由于硬件限制，全尺寸飞行模拟器通常非常昂贵，并且通常取决于飞机类型。因此，人们发现并研究了使用虚拟现实设计飞行模拟器的需求 [1-2]。训练飞行员最安全、最经济的方式是通过飞行模拟器。模拟器可以帮助飞行员体验各种涉及真实飞行的情况，而无需身临其境，从而避免风险。飞行模拟器的重要部分是所谓的控制负载系统。飞行装置实例的数量用于管理飞机的运动、飞行控制和驾驶舱仪表。该系统包括硬件和软件部分。通过数字计算机上的程序员进行的模拟属于软件，结构研究属于硬件。另外两个软件模块支持模拟，其中一个控制驾驶舱在 6 个自由度上的运动，另一个实现驾驶舱控制上的负载再现系统 [3]。飞行模拟器是人在回路的实时模拟系统，采用控制加载系统模拟飞行员操纵真实飞机时的力感应。全数字控制电控加载系统比液压系统具有技术和成本优势，成为大型模拟器的理想选择 [4]。在过去的几十年里，飞行模拟器在飞行员训练中发挥了重要作用，提高了飞行安全性。目前，飞行模拟器的监管资格标准涉及在规定的容差范围内匹配一组规定的飞行测试数据和各种飞机参数。尽管全面的资格测试指南 (QTG) 验证测试表明模拟与飞行测试数据相匹配，但飞行员有时会抱怨模拟器中的某些机动感觉不像飞机 [5]。