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World File Search System分布函数
沿量子轨迹的几何相位
受监控的量子系统经历其汉密尔顿量控制参数的循环演化，积累的几何相位取决于系统演化时所遵循的量子轨迹。相位值将由幺正动力学和系统与环境的相互作用决定。因此，由于随机量子跳跃的发生，几何相位将获得随机特性。在这里，我们研究受监控量子系统中几何相位的分布函数，并讨论何时/是否提出用于测量开放量子系统中几何相位的不同量代表分布。我们还考虑了一个受监控的回声协议，并讨论了在哪些情况下实验中提取的干涉图案的分布与几何相位相关。此外，对于没有量子跳跃的单个轨迹，我们揭示了在一个循环后获得的相位中的拓扑转变，并展示了如何在回声协议中观察到这种关键行为。对于相同的参数，密度矩阵不显示任何奇异性。我们通过考虑一个典型案例来说明我们所有的主要结果，即在存在外部环境的情况下，自旋 1/2 沉浸在随时间变化的磁场中。然而，我们分析的主要结果相当普遍，并且在其定性特征上不依赖于所研究模型的选择。
云特征与雷达关系...
基于在中国东北吉林省伊通进行的飞机和云雷达联合观测，研究了云的特性。飞机提供云滴尺寸分布的现场测量，而毫米波长云雷达垂直扫描飞机穿透的同一片云。将飞机测量计算出的反射率因子与同时的雷达观测进行了详细比较。结果表明，在暖云中，两种反射率相当，但在冰云中差异较大，这可能与液态水的出现有关。在水云中获得的反射率之间具有可接受的一致性，证实了使用飞机数据推导云特性是可行的，因此云雷达可以远程感知云特性。基于暖云中收集的数据集，通过分析云粒子和毛毛雨滴的反射率概率分布函数，研究了诊断毛毛雨和云粒子的反射率阈值。反射率因子 (Z) 与云液态水含量 (LWC) 之间的关系也是从云粒子和毛毛雨的数据中得出的。与云滴相比，毛毛雨的关系被许多散射点所模糊，因此不太明显。但是，可以通过滤除反射率比大、消光系数大但有效半径小的滴尺寸分布来部分去除这些散射。然后可以得出云粒子和毛毛雨的 Z –LWC 经验关系。
配电网电压控制和光伏承载能力
术语 定义 AMI 高级计量基础设施 BESS 电池储能系统 资本支出 CECV 客户出口削减价值 CPPAL CitiPower 和 Powercor CVR 节能降压 DER 分布式能源 DG 分布式发电 DMS 配电管理系统 DN 配电网络 DNSP 配电网络服务提供商 DOE 动态操作范围 DR 需求响应 DSS 配电变电站 D-STATCOM 分布式静态补偿器 DVR 动态电压恢复器 ESS 储能系统 EV 电动汽车 FACTS 灵活交流输电系统 FCAS 频率控制辅助服务 HC 托管容量 LRMC 长期边际成本 LTC 负载分接开关 LVR 低压调节器 MC 蒙特卡罗 NEM 国家电力市场 NREL 国家可再生能源实验室 Opex 运营费用 PDF 概率分布函数 PMU 相量测量单元 PVHC PV 托管容量 QSTS 准静态时间序列 TN 输电网络 TNSP 输电网络服务提供商 SoC 充电状态SRMC 短期边际成本 UPFC 统一潮流控制器 VaDER DER 值 VPP 虚拟发电厂 VR 电压调节器 VSG 虚拟同步发电机 ZSS 区域变电站
B.Tech Power电子和仪器
模块1：线性代数简介（8个讲座）向量，向量空间，线性独立性，碱基和维度，正交性，线性图和矩阵，矩阵的基本子空间，rank-nullity Theorem。模块2：光谱分解（6个讲座）特征值，不变子空间，内部产物，规范，正统碱基，光谱定理，等法，极值和奇异值分解，应用。模块3：矩阵（5个讲座）特殊矩阵，规范和决定因素的特性。模块4：概率简介（6个讲座）经典和公理概率，概率空间，条件概率和独立性，总概率，贝叶斯规则。模块5：随机变量（8个讲座）定义，常见示例，累积分布函数，概率质量函数，概率密度函数；随机变量的函数；期望 - 卑鄙，差异和时刻；特征和瞬间的功能；特殊的随机变量 - 二项式，泊松，统一，指数和高斯；共同时刻，有条件的期望；协方差和相关性 - 独立，不相关和正交随机变量；两个随机变量的函数；大量法律和中央限制定理的法律薄弱。模块6：随机过程简介（3个讲座）离散和连续时间过程；随机过程的概率结构；卑鄙，自相关和自相关功能；随机过程的示例：白噪声。文本/参考书：
基于UMAP的算法的迭代应用用于完全合成的医疗表格数据生成
摘要：基于利用数据可视化技术的先前开发的部分合成数据生成算法，该研究扩展了新型算法以生成完全合成的表格医疗保健数据。在这种增强的形式中，该算法是基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）的常规方法的替代方法。通过迭代应用原始方法，该适应算法采用UMAP（均匀的歧管近似和投影），一种维度降低技术，通过低维聚类来验证生成的样品。这种方法已成功地应用于三个医疗领域：前列腺癌，乳腺癌和心血管疾病。生成的合成数据已被严格评估，以获得保真度和效用。结果表明，基于UMAP的算法在不同情况下优于基于gan和vae的生成方法。在保真度评估中，它在不同属性的真实数据和合成数据的累积分布函数之间达到了较小的最大距离。在实用程序评估中，基于UMAP的合成数据集增强了机器学习模型性能，尤其是在分类任务中。总而言之，此方法代表了一种可实现安全，高质量合成医疗保健数据的强大解决方案，从而有效地解决了数据稀缺挑战。
材料分类的光谱地下散射
在众多科学学科的挑战期间，识别物体或场景的物质组成一直是一种构成。一种方法，植根于牛顿，弗劳恩霍夫（Fraunhofer）和其他许多方法的早期作品，它利用了从物体反射的光中的光谱变化。由于材料通常具有不同的光谱吸收曲线，因此反射率的光谱分析在检查具有各种尺度的材料方面已经与众不同：诸如粉末[28,47]和食品[29,44]，地理材料分布[9,19,22]，以及Celestial对象的组成[18,18,336]。在场景中的光线运输远远超出了反射。当对象被照亮时，它不仅反射出照明点，而且经常穿透表面。这种现象称为“地下散射”，对于我们感知到它们的出现至关重要，并且在许多应用中引起了广泛关注，包括光传输建模[45]，逆光传输[5]，场景分析[30]和材料分类[6,26,38,40,40,40,41]。值得注意的是，地下散射也受到入射光波长的显着影响。光谱特征和地下散射之间的这种强大协同作用为增强材料分类提供了独特的机会。也许，了解具有地下散射光传输的最有用的物理测量是光谱双向散射频率分布函数（BSSRDF）[45]。因此，测量
重新评估场发射的哈特曼效应
电子隧穿屏障所花的时间问题对于纳米间隙器件[1-6]来说越来越重要，例如纳米天线（其场发射发生在 50 纳米[7]到 8 纳米[8]的阳极-阴极（AK）间隙上（其中阳极-阴极渡越时间[9]在飞秒量级））和阿秒实验[10-12]。在对薄绝缘层隧穿效应进行后续研究中，Hartman[13]和更早的McColl[14]使用入射波包遇到矩形屏障的模型发现，金属-绝缘体-金属（MIM）薄膜的传输时间由大屏障宽度极限下的群延迟τg=¯h/√μ给出，其中μ是费米能级，是真空功函数：对于一般情况，当μ==1eV时，τg=0.65821fs，顺便说一下，它小于但与Büttiker和Landauer[15]的屏障宽度相关的半经典时间τsc=L/√2/m=1相当。对于 L = 1 nm，约为 6860 fs，但 Winful [16,17] 证明，τ g 是停留时间 τ d 和自干扰时间 τ i 之和，性质截然不同。我们使用时间相关维格纳分布函数 (WDF) 方法 [18] 研究了波包与屏障的相互作用，结果表明，矩形屏障（以及具有类似突变行为的其他屏障）具有一些特性，使得它们用于波包模拟存在问题，即使平面波和指数增长/衰减的 so-
从扩散MRI
结构性脑图通常仅限于定义节点为灰质区域，其边缘会反映在成对节点之间的轴突投影的密度。在这里，我们将脑面膜内的整个体素集成为高分辨率，主题特定图的节点。我们使用扩散张量和从扩散MRI数据得出的扩散张量和分布分布函数来定义局部体素至素连接的强度。我们在人类Connectome项目的数据上研究图形的Laplacian光谱特性。然后，我们通过codrustes验证方案评估Laplacian eigenmodes的受试者间变异性程度。fi-Nelly，我们证明了通过图信号处理的基本解剖结构来塑造功能性MRI数据的程度。图形拉普拉斯特征模式表现出高度分辨的空间pro文件，反映了与主要白色途径相对应的分布模式。我们表明，这种高分辨率图的特征空间的固有维度仅仅是图尺寸的一部分。通过在低频图lapla-cian eigenmodes上投射任务和静止状态数据，我们表明大脑活动可以通过一小部分低频组合的子集很好地近似。所提出的图形开放了研究大脑的新途径，无论是通过图形或光谱图理论探索其组织特性，还是将它们视为在内部层面上观察到大脑功能的脚手架。
用于量子蒙特卡罗模拟的 Metropolis 方法
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统，但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中，我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用，而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分，并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用，因此我将重点关注非相对论连续体应用，特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学，而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点，我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中，只有一个转移概率：T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动，然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ，其中详细平衡的意思是：
近距离摄影测量
ADC 模拟数字转换器 AGC 自动增益控制 ASCII 美国信息交换标准代码 ASPRS 美国摄影测量与遥感协会 BRDF 双向反射分布函数 CAAD 计算机辅助建筑设计 CAD 计算机辅助设计 CAM 计算机辅助制造 CCD 电荷耦合器件 CCIR 国际无线电咨询委员会 (Comité consultatif international pour la radio) CD-ROM 光盘 - 只读存储器 CID 电荷注入装置 CIE 国际照明委员会 (Commission Internationale de l’Éclairage) CIPA 国际建筑摄影测量委员会 (Comité International de Photogrammétrie Architecturale) CMM 坐标测量机 CMOS 互补金属氧化物半导体 CT 计算机断层扫描、断层摄影 CTF 对比度传递函数 DAGM 德国模式识别协会 (Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung) DCT 离散余弦变换 DGPF 德国摄影测量协会， Fernerkundung und Geoinformation（德国摄影测量、遥感和地理信息学会） DGZfP Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung（德国无损检测学会） DIN Deutsches Institut für Normung（德国标准化研究所） DLT 直接线性变换 DMD 数字镜面装置 DOF 自由度 DRAM 动态随机存取存储器 DSM 数字表面模型DTP 桌面出版 DVD