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World File Search System力学系统
通过动力学系统和基于采样的MPC
基于抽象动力学系统（DS）的运动计划提供无碰撞运动，并具有闭环反应性，这要归功于它们的表达。它可以通过通过矩阵调制来重塑名义DS来确保障碍物不会渗透，该矩阵调制是使用连续可区分的障碍物表示构建的。然而，最新的方法可能会受到非凸障碍诱导的局部最小值，因此未能扩展到复杂的高维关节空间。另一方面，基于抽样的模型预测控制（MPC）技术在关节空间中提供了可行的无碰撞路径，但由于计算复杂性随着空间维度和地平线长度而生长，因此仅限于准反应性场景。为了通过移动的障碍物来控制杂乱的环境中的机器人，并在机器人的关节空间中产生可行且高度反应的无碰撞运动，我们提出了一种使用基于采样的MPC调节关节空间DS的方法。特别是，代表目标不受限制的关节空间运动的名义DS在局部扭曲了障碍物区分速度成分，该速度组件在障碍物周围导航机器人并避免局部微型摩擦。这种切向速度成分是由基于采样的MPC异步产生的无碰撞路径构成的。值得注意的是，不需要MPC不断运行，而只需要在检测到局部最小值时被激活。该方法在7-DOF机器人上的模拟和现实世界实验中得到了验证，该机器人证明了避免凹障碍的能力，同时在准静态和高度动态的混乱环境中保持局部吸引力的稳定性。
dirac-born-Infeld标量宇宙宇宙学的动力学系统分析concinter f（q）重力 *
摘要：在本文中，我们在修改后的重力上下文中介绍了狄拉克出生的标量标量场的动态系统分析。我们考虑了修饰重力的多项式形式，使用了两种不同类型的标量，多项式和指数，并找到了一个封闭的方程式动力学系统。我们分析了这种系统的固定点，并评估了该模型中延迟加速度减速的条件。我们注意到这两个模型的相似性，并表明我们的结果与先前关于爱因斯坦重力的研究一致。我们还通过绘制EOS（ω），能量密度（ω）和减速参数（Q）W.R.T。来研究了模型的现象学意义。到e-folt时间，并与现在的值进行比较。我们通过观察动态系统分析在修饰的重力方面有何不同，并介绍我们研究的未来范围，从而结束了本文。
动力学系统和分析宇宙学界限
以前的方法促进了群集中像素的时序序列，后两个评估群集特征。线性能量传递（LET），整个群集的能量分布及其厚度和线性，对最终分类具有最大的影响。模型在参考数据库（校准）数据数据库中进行了培训。
模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
线性动力学系统的算法验证
线性动力系统（LDS）是在工程和科学中广泛使用的数学模型，以描述随着时间的推移而发展的系统。在本文中，我们研究了离散时间线性动力学系统各种决策问题的算法。我们的主要重点是模型检查问题，即在给定线性动力学系统和ω规范规范的情况下，决定LDS的轨迹是否满足规范。使用来自各种数学学科的工具，大多数
光力学系统中的量子相变
在这封信中，我们研究了由耦合腔和机械模式组成的光力学系统的基态特性。当腔和机械频率之间的比率η倾向于无穷大时，给出了精确的解决方案。该解决方案通过打破连续或离散的对称性，表现出平衡量子相变（QPT），揭示了基态处于基态的连贯的光子占用。在U（1） - 破裂阶段，不稳定的金石模式可以激发。在具有Z 2对称性的模型中，我们在腔和机械模式的挤压真空之间的相互关系（在有限η）或单向（以η→∞中）的关系发现。尤其是，当腔沿所需的挤压参数挤压场驱动时，它可以修改Z 2破裂相的区域，并显着降低耦合强度到达QPTS。此外，通过将原子耦合到腔模式，混合系统可以在混合临界点处进行QPT，该点由光力学和光原子系统合作确定。这些结果表明，这种光力学系统补充了其他相变模型，以探索新的关键现象。
探测潜在线性动力学系统与低级别复发神经网络模型之间的关系
大量工作表明，在行为过程中，神经种群表现出低维动力学。但是，有多种对低维神经种群活动进行建模的不同方法。一种方法涉及潜在的线性动力学系统（LDS）模型，其中通过具有线性动力学的低维潜在变量的投影来描述种群活动。第二种方法涉及低级别的复发性神经网络（RNN），其中人口活动直接来自过去活动的低维投影。尽管这两种建模方法具有很强的相似性，但它们在不同的情况下出现，并且倾向于具有不同的应用领域。在这里，我们检查了潜在LDS模型与线性低级别RNN之间的精确关系。什么时候可以将一种模型类转换为另一个模型类，反之亦然？我们表明，由于潜在LDS模型的非马尔可夫特性，潜在的LDS模型只能在特定限制情况下转换为RNN。相反，我们表明可以将lnns映射到LDS模型上，而潜在维度最多是RNN等级的两倍。我们结果的一个令人惊讶的结果是，部分观察到的RNN比仅由仅观察到的单位组成的RNN更好地代表了LDS模型。
随时间延迟的分数阻尼动力学系统的有限时间稳定性
分数微分方程为纪念和可遗传的特征提供了出色的设备。诸如Caputo衍生物，Riemann – Liouville衍生物等分数衍生物具有其个体优势和缺点。在特定函数可区分的情况下，Riemann – Liouville衍生物无法使用。在这种情况下，可以使用Caputo衍生物来求解微分方程。与分数衍生物有关的研究在许多不同的应用中已经建立了良好，并且绝对足够[1、11、15、16、26、28]。时间延迟发生在系统中，但受到不同原因，例如通信延迟，能源对话等。系统状态，测量或控制输入的时间延迟的出现是几个实际系统中不可避免的[6，7，35，36]。这是系统不稳定的主要原因。时间延迟是分析最多的
相对论经典和量子力学系统的几何信息流和 G. Perelman 熵
摘要 本文介绍了（相对论）拉格朗日-汉密尔顿力学系统几何流的经典和量子信息理论。描述了 G. Perelman 熵泛函的正则非完整变形和经典力学系统的几何流演化方程的基本几何和物理性质。研究了此类 F 和 W 泛函在 Lorentz 时空流形和三维类空超曲面上的投影。这些泛函用于阐述拉格朗日-汉密尔顿几何演化的相对论热力学模型以及各自的广义汉密尔顿几何流和非完整 Ricci 流方程。非完整 W 熵的概念是作为经典香农熵和量子冯诺依曼熵的补充而开发的。考虑了基于经典和量子相对熵、条件熵、互信息和相关热力学模型的方法的几何流泛化。利用密度矩阵的形式和量子通道的测量来阐述量子力学系统演化的量子几何流信息理论的这些基本成分和主题。
多模式动力学系统的贝叶斯分解用于加固学习
在本文中，我们提出了一个基于模型的增强学习系统，其中以贝叶斯方式处理过渡模型。这种方法自然可以通过引入先验来对基础学习任务强加结构来利用专家知识。引入系统的其他信息意味着我们可以从少量数据中学习，恢复可解释的模型，并且重要的是，提供了相关的不确定性的预测。为了显示该方法的好处，我们使用一个具有挑战性的数据集，其中基础系统的动力学既表现出操作相移和异质噪声。将我们的模型与NFQ和BNN+LV进行了比较，我们展示了我们的方法如何产生对基本动力学的可隔离见解，同时也提高了数据效率。