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n-agp的场分布图(| e norm |); (b)AGP的电场分布图(| e Norm |)。
我们提出了一种方案,利用数值“精确”分层运动方程 (HEOM) 中的准静态亥姆霍兹能量,评估在时间相关外力作用下与热浴耦合的系统的热力学变量。我们计算了不同温度下与非马尔可夫热浴强耦合的自旋系统产生的熵。我们表明,当外部扰动的变化足够缓慢时,系统总会达到热平衡。因此,我们基于 HEOM 计算了等温过程的玻尔兹曼熵和冯诺依曼熵,以及准静态平衡系统的各种热力学变量,例如内部能量、热量和功的变化。我们发现,尽管玻尔兹曼和冯诺依曼情况下的系统熵作为系统-浴耦合强度的函数的特征相似,但总熵产生的特征完全不同。在玻尔兹曼情况下,总熵产生总是正的,而在冯·诺依曼情况下,如果我们选择整个系统的热平衡状态(未分解的热平衡状态)作为初始状态,则总熵产生为负。这是因为冯·诺依曼情况下的总熵产生没有适当考虑系统-浴相互作用的熵贡献。因此,必须使用玻尔兹曼熵来研究完全量子状态下的熵产生。最后,我们检查了 Jarzynski 等式的适用性。
引用格式: 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
为了处理外部世界的信息,大脑依靠处理系统的层次结构,该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性,海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作,但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化,它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现,这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明,互补学习系统的关键方面在网络中出现,并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外,当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时,模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起,这些结果表明,大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
范华的工作部分由国家自然科学基金项目(61771111)、四川省科技重大项目(19ZDYF2863)、中国博士后科学基金项目(2017M612940 和 2019T120834)以及四川省博士后科学基金专项资助。冯全元的工作部分由国家自然科学基金项目(61531016)以及四川省科技重大项目(2018GZ0139、2018ZDZX0148 和 2018GZDZX0001)资助。Hadi Heidari 的工作由英国格拉斯哥大学 2017/18 年度格拉斯哥知识交流基金资助
指国防部互助会职员及国防部互助会职员。 ) A.曾担任自卫队成员者(以下称为“前成员”) ※2024年8月12日前退役者(包括该日前预定退役者) B.防卫省相关团体(老兵协会、家属协会、遗族协会等)成员 C.A、B两方的家属(初中生以上) (2)参赛作品每人每类别限3件,且须为未发表的原创作品。 然而,发布到个人 SNS(社交网络服务)或博客
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