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多元风能和太阳能预测的最新发展
未来几十年，可再生能源的普及程度将进一步提高。这带来了新的挑战，因为风力涡轮机和太阳能电池板只有在有风和有阳光时才能发电。主要可再生能源的随机性意味着它们需要可靠和准确的预测才能正确整合。间歇性能源发电具有挑战性，因为它破坏了规划和运营能源系统的传统方法。可再生能源生产在多个时间尺度上变化和波动，迫使电网运营商调整其日前、小时前、分钟前和实时运营程序。因此，在可再生能源渗透率高的地区，如丹麦西部和德国北部的风力发电，需要在所有相关时间尺度上进行可靠的预测，以确保电力系统安全经济地运行。以斯堪的纳维亚地区为例，需要在不同时间范围内进行准确的风能和太阳能发电预测，以确保：
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
ENIGMA 脑损伤的多变量分析结果
资金信息神经创伤慢性影响联盟，资助/奖励编号：PT108802-SC104835；国防和退伍军人脑损伤中心；荷兰国防部；汉森-托雷尔研究奖学金；医学研究与物资司令部；国家神经疾病和中风研究所，资助/奖励编号：R01NS086885，R01NS100973；国立卫生研究院，资助/奖励编号：U54 EB020403；美国国防部，资助/奖励编号：W81XWH-18-1-0413，W81XWH08-2-0159；美国退伍军人事务部，拨款/奖励编号：I01CX001820、I01CX002293、I01RX002174、I21RX001608、IK2RX002922-01A1
基于能量复合物的多元分析效率...
这项研究的目的是基于独立消费者能源供应系统中可再生能源的能量池的多元分析。研究提供了数学公式，以优化能源复合物（EC）的主要参数和过程，以可再生能源（RES）为基础，以向约旦哈希米特王国的许多独立的农村消费者提供能源。方法论和计算模型可以考虑其他条件和约束，数据，这些条件和约束，从而为计算模型提供了灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和准则将基于依赖替代能源的依赖，并提高约旦政府的竞争力和成本效益，并提高农村地区低能源的独立消费者的总体成本。本文致力于解决基于自动消费者系统电力供应中可再生能源的能源复合物多变量分析效率的技术解决方案的解决方案。然而，当前的全球趋势是使电解物和燃料元件的成本降低，其可靠性会提高。为了研究氢积累系统应用的经济效率，计算计划中包括了两个模型。在模型的第一个模型中，柴油燃料价格的上涨与通货膨胀相对应，第二个柴油价格上涨燃料燃料燃料每年的通货膨胀量超过了5-10％。注意第一个选择表明，使用氢的系统在经济上是不可行的。
基于可再生能源的能源综合体在自主消费者供电系统中的效率多元分析
本研究的目的是对独立消费者能源供应系统中基于可再生能源的能源池进行多变量分析。该研究提供了优化基于可再生能源（RES）的能源综合体（EC）的主要参数和过程的数学公式，以向约旦哈希姆王国的许多独立农村消费者提供能源。方法和计算模型可以考虑额外的条件和约束、数据，从而为计算模型提供灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和指南将提高约旦政府基于对替代能源的依赖的竞争力和成本效益，并改善农村低能源独立消费者的总体成本。本文致力于解决开发基于可再生能源的能源综合体在自主消费者电力供应系统中效率的多变量分析技术解决方案的问题。然而，目前的全球趋势是电解器和燃料元件的成本下降，而其可靠性提高。为了研究氢储存系统应用的经济效率，计算程序中包含了两个模型。在第一个模型中，柴油价格的上涨与通货膨胀相对应，在第二个模型中，柴油价格的上涨每年超过通货膨胀率 5-10%。关注第一个选项表明，使用氢储存系统在经济上不可行。
认知控制作为多元优化问题
■ 人类和其他动物适应环境的一个标志是我们能够控制自己在不同环境下的思维和行为。研究已经描述了认知控制可以采取的各种形式——包括增强与目标相关的信息、抑制与目标无关的信息以及全面抑制潜在反应——并确定了支撑这些控制类型的计算和神经回路。研究还确定了引发控制分配调整的各种情况（例如，引发表明错误或处理冲突增加的信号的情况），但对于特定情况何时会引起特定控制调整的规则仍知之甚少。最近，通过将控制分配视为决策问题，在这方面取得了重大进展。这种方法已经开发出统一的规范模型，规定了何时以及如何改变激励机制
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
人机共生：物理耦合人机系统的多元视角
在物理耦合的人机系统研究中，共生的概念被越来越多地提及。然而，对于人机共生的构成方面，却缺乏统一的规范。通过结合不同学科的专业知识，我们阐述了共生作为物理耦合人机系统最高形式的多元视角。共生涉及四个维度：任务、交互、性能和体验。首先，人与机器共同完成一项共同任务，该任务在决策和行动层面上概念化（任务维度）。其次，每个合作伙伴都拥有自己以及其他合作伙伴的意图和对环境的影响的内部表征。这种一致性是互动的核心，构成了双方之间的共生理解，是联合、高度协调和有效行动的基础（互动维度）。第三，共生互动会在合作伙伴的意图识别和互补优势方面产生协同效应，从而提高整体绩效（绩效维度）。第四，共生系统特别改变了用户的体验，如心流、接受度、主体感和体现（体验维度）。这种多元视角灵活而通用，也适用于各种人机场景，有助于弥合不同学科之间的障碍。
一种新的孟德尔随机化方法来估计多变量脑成像暴露的因果效应
大型研究队列中同时收集的成像遗传学数据的出现提供了前所未有的机会，通过将遗传变异作为工具变量来评估大脑成像特征对外部测量的实验结果（例如认知测试）的因果关系。然而，经典的孟德尔随机化方法在处理高通量成像特征作为识别因果关系的暴露时受到限制。我们提出了一个新的孟德尔随机化框架来联合选择工具变量和成像暴露，然后估计多变量成像数据对结果的因果关系。我们通过大量数据分析验证了所提出的方法，并将其与现有方法进行了比较。我们进一步应用我们的方法来评估白质微结构完整性（WM）对认知功能的因果关系。研究结果表明，与单独评估单次暴露的因果效应和联合评估多次暴露的因果效应（未进行降维）相比，我们的方法在灵敏度、偏差和错误发现率方面取得了更好的表现。我们的应用结果表明，不同区域的 WM 测量具有联合因果效应，对英国生物库参与者的认知功能有显著影响。