我们引入了一个新的量子 R'enyi 散度 D # α,其中 α ∈ (1 , ∞ ) 以凸优化程序定义。此散度具有多种理想的计算和操作特性,例如状态和通道的高效半正定规划表示,以及链式法则特性。这种新散度的一个重要特性是它的正则化等于夹层(也称为最小)量子 R'enyi 散度。这使我们能够证明几个结果。首先,我们使用它来获得当 α > 1 时量子通道之间正则化夹层 α -R'enyi 散度的上界的收敛层次。其次,它使我们能够证明当 α > 1 时夹层 α -R'enyi 散度的链式法则特性,我们用它来表征通道鉴别的强逆指数。最后,它使我们能够获得量子通道容量的改进界限。
贡献。在本文中,我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法,并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术,量子计算机的能力正在急剧提升,最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中,半定规划 [ 3 , 4 , 11 , 12 ]、一般凸优化 [ 5 , 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而,据我们所知,近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中,我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题,这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 , 14 , 15 , 41 ]:
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中,我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中,存在自然情况,当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题,因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go(值)函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看,这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器,由程序状态提供信息,该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程,但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的,这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里,我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题,该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器,从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
因此,鉴于这一需求,本论文研究的重点是创建一种方法,用于预测受到平面内和平面外载荷的凸耳接头的疲劳寿命。这项研究是与 GKN Fokker Aerostructures 合作进行的。当前的疲劳预测方法都是基于轴向载荷的凸耳。从概念上讲,这种方法应用了 Larsson 关系,该关系通过某些校正系数将任意凸耳的标称应力与参考凸耳联系起来。然后将凸耳的标称应力应用于 S-N 曲线,从而得出失效前的循环数(疲劳寿命)。Fokker 在其技术手册 3(TH3)中描述了这种方法。然而,Larsson 和 TH3 都没有考虑斜向和/或平面外载荷的凸耳来预测疲劳寿命。已经对斜向载荷的凸耳进行了一些研究,但这些研究的主要重点是峰值应力位置和应力集中因子 (SCF) 的计算。在公开报告的研究中没有发现关于平面外负载凸耳的信息。
没有人类驾驶员的干预,并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3:道路安全,经济和社会福利,能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境,以在现实世界中进行交互。在这种环境中,连接起着至关重要的作用,无线通信使车辆能够相互通信(V2V)以及基础架构(V2I)(v2i)关于实时车辆位置,速度,加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会,以使交通相互作用,以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变,已经进行了许多研究,以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如,橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统(RTMC),其中包括流量数据管理,路线计划,集中式通信和可视化。已经证明,可以使用交通信号阶段和计时(SPAT)信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定,可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而,尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力,但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外,相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹,同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的,并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新,以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹,但由于高计算成本,无法保证最佳解决方案,并且无法应付非凸运动限制和动态环境,因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求,该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点,凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先,提出的顺序凸编程(SCP)算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题,并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下:第2节对相关工作进行了简要审查。第二,我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用,从根本上改善了提出的SCP算法,以提高准确性,更好的实时和融合性能。第三,得益于高级计算效率,该提出的方法实现了实时模型预测控制(MPC)框架,并对动态交通环境的即时响应,以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法,该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
有。当进行EMD时,测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3,甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析,对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值,输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激,括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激,并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
目录 章 页码 1. 介绍................................................................................................................ 1 2. 理论................................................................................................................... 6 2.1 直轴和交轴................................................................................................... 6 2.2 等效电路................................................................................................... 8 2.3 功率角特性................................................................................................... 9 3. 设计参数...................................................................................................... 11 3.1 气隙...................................................................................................... 11 3.2 磁通密度...................................................................................................... 12 3.3 定子和励磁绕组...................................................................................... 12 3.4 波形...................................................................................................... 13 3.5 电抗...................................................................................................... 13 3. 转子设计............................................................................................................. 15 4.1 机械...................................................................................................... 15 4.1.1 励磁绕组.