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World File Search System了逆
使用流体瞬变检测管道和管网系统中的泄漏和堵塞
和堵塞检测技术，特别是逆瞬态方法 (ITM) 的验证，已在阿德莱德大学作为本博士学位的一部分构建。 ,es"ar"ñ。两个计算机程序，NETTRANS 用于使用特征法 (MOC) 在管道网络中进行瞬态模拟，NETFIT 用于使用逆
快速反演，预条件量子线性系统......
在经典迭代线性系统求解器中，预处理是处理病态线性系统最广泛和最有效的方法。我们引入了一种称为快速求逆的量子原语，可用作求解量子线性系统的预处理器。快速求逆的关键思想是通过量子电路直接对矩阵求逆进行块编码，该电路通过经典算法实现特征值的求逆。我们展示了预处理线性系统求解器在计算量子多体系统的单粒子格林函数中的应用，该函数广泛用于量子物理、化学和材料科学。我们分析了三种情况下的复杂性：哈伯德模型、平面波对偶基中的量子多体哈密顿量和施温格模型。我们还提供了一种在固定粒子流形内进行二次量化格林函数计算的方法，并指出这种方法可能对更广泛的模拟有价值。除了求解线性系统之外，快速求逆还使我们能够开发用于计算矩阵函数的快速算法，例如高效准备吉布斯态。我们分别基于轮廓积分公式和逆变换介绍了两种高效的此类任务方法。
程序死亡率：模型开发和验证研究心脏诊断的多模式对比度学习逆增强学习算法
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通过基于原子分子模拟和均匀化方法，通过逆计算方法预测玻璃聚合物纳米复合材料的机械异质性
探测纳米颗粒重新执行和聚合物纳米复合结构中的聚合物基质之间形成的区域的机械行为，称为“相间”，这是一个主要挑战，因为这些区域很难通过实验方法进行研究。在这里，我们准确地表征了聚合物纳米复合材料的异质机械行为，重点是通过纳米力学模拟和数值均质化技术的组合来关注聚合物/纳米芯的相互作用。最初，使用详细的原子分子动力学模拟研究了用二氧化硅纳米颗粒加固的玻璃状聚（乙烷）聚合物纳米复合材料的全局机械性能，均以1.9％和12.7％的硅胶体积分数。接下来，通过探测在平衡处纳米列列附近的聚合物原子的密度分布曲线来鉴定聚合物/二氧化硅相间的厚度。根据此厚度，将相互间隙细分以检查机械性能的位置依赖性变化。然后，使用连续力学和原子模拟，我们继续计算有效的Young模量和Poisson的聚合物/纳米颗粒间相的比例，作为距纳米颗粒距离的函数。在最后一步中，提出了一个反数值均质化模型，以根据比较标准与MD的数据进行比较标准来预测相间的机械性能。发现结果是可以接受的，这增加了准确有效地预测纳米结构材料中界面特性的可能性。
第 27 届数值分析双年会内容
从模型输出的观测数据确定物理模型中参数值的随机逆问题构成了科学推理和工程设计的核心。我们描述了一种最近开发的基于测度理论和等高线图概括的随机逆问题的公式和解决方法。除了完整的分析和数值理论之外，这种方法的优点还包括避免引入临时统计模型、无法验证的假设和模型更改（如正则化）。我们提出了一种高维应用来确定风暴潮模型中的参数场。我们最后介绍了最近关于定义随机逆问题的条件概念及其在设计最佳可观测量集方面的工作。
![arXiv:2004.12348v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 4 月 26 日](/simg/6\625ea046803313bde378907a3dd29932be91b0b1.webp)
arXiv:2004.12348v1 [cond-mat.mes-hall] 2020 年 4 月 26 日
在本研究中，我们通过测量逆自旋霍尔效应，用实验证明了传播的 SPP 诱导自旋电流，首次证明了传播的 SPP 和自旋电流之间的相互转换性。为了确认 SPP 诱导自旋电流的存在，需要消除由激光引入局部加热引起的其他寄生效应，比如自旋量热器产生的自旋电流。这通过三项测量实现了；(i) 逆自旋霍尔效应的反向对准，(ii) s 和 p 极化引入，以及 (iii) 逆自旋霍尔效应的入射角依赖性。所展示的结果可用于开发基于 SPP 的光自旋电子耦合器，作为自旋电子器件和光学数据传输或存储之间的接口。
第4部分：形式GF（2n）理论...
•GF（2 3）包含每个非零元素的唯一乘法逆，其原因是Z 7包含集合中每个非零整数的唯一乘法逆。（对于反例，请回想一下Z 8不具有2、4和6的乘法倒置。）正式说明，我们说对于每个非零元素a∈Gf（2 3）总有一个唯一的元素b∈Gf（2 3），使得a×b =1。
在特殊点激光器中的动态增益和频率梳形成
例外点（EPS） - 非遗传系统参数空间中的奇异点，附近的两个特征模型结合的两个具有独特的特性，具有诸如灵敏度增强和手性发射之类的应用。现有的EP激光器的实现在增益培养基中具有静态种群。通过分析全波Maxwell - Bloch方程，我们在这里表明，在激光工作的舒适性非常接近EP时，非线性增益将自发地诱导高于泵阈值的多模式的多模式不稳定性，从而启动了振动的逆逆逆逆逆逆转和基因。通过光谱退化和EP附近模式的空间合并，梳子产生的效率都提高了。这样的“ EP梳子”具有可调的重复率，没有外部调节器或连续波泵的自启动，并且可以通过超紧凑的足迹实现。我们开发了具有振荡倒置的Maxwell - Bloch方程的精确解，将EP梳子的所有时空正常描述为极限循环。我们在数值上以5μm长的增益减肥耦合藻类腔说明了这种现象，并将EP梳子复制速率从20到27 GHz调节。这项工作提供了富含激光行为的严格时空描述，这是由增益介质的非热性，非线性和动力学之间的相互作用产生的。
利用深度神经网络解决量子动力学中的逆问题：机器学习对时间相关最优控制场的预测 Xi
逆问题在物理科学中持续引起人们的极大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深度神经网络来预测时间相关的最优控制场 E(t)，从而实现降维量子动力系统中所需的电子跃迁。为了解决这个逆问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：(1) 用于预测频域中功率谱的频率和幅度内容的前馈神经网络（即 E(t) 的傅里叶变换）；(2) 用于直接预测时域中的 E(t) 的互相关神经网络方法。这两种机器学习方法都为探索底层量子动力学提供了互补的方法，并且在准确预测最优控制场的频率和强度方面也表现出色。我们为这些深度神经网络提供了详细的架构和超参数，并为每个机器学习模型提供了性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，特别是深度神经网络，可以作为一种经济有效的统计方法来设计电磁场，以实现这些量子动力系统中所需的转变。