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用非对角级数展开模拟哈密顿动力学的量子算法
模拟量子多体系统的动力学是物理学、化学和材料科学以及其他科学技术领域面临的核心挑战。虽然对于传统算法来说，这项任务通常难以完成，但量子电路提供了一种绕过传统瓶颈的方法，即通过“电路化”相关系统的时间演化。然而，当今的量子计算设备只允许对小型且嘈杂的量子电路进行编程，这种情况严重限制了这些设备在实践中的应用类型。因此，电路化程序的量子比特和门成本理所当然地成为决定任何潜在应用可行性的关键因素，而且越来越高效的算法正在不断被设计出来。我们提出了一种在量子电路上进行资源高效的汉密尔顿动力学模拟的新方法，我们认为该方法与最先进的量子模拟算法相比具有某些优势，这些优势直接转化为更短的算法运行时间[1、2]（详细比较见第 4 节）。我们通过利用量子时间演化算子在其非对角线元素中的级数展开来实现这一点，其中算子围绕其对角线分量展开 [ 3 – 5 ]。这种展开允许人们有效地积分演化的对角线分量，从而与现有方法相比降低了算法的整体门和量子比特复杂性。在我们的方法中，时间演化被分解为相同的短时间段，每个时间段都使用非对角线级数中的多个项精确近似
开放量子系统动力学的自适应变分模拟
新兴的量子硬件为量子模拟提供了新的可能性。虽然大部分研究都集中在模拟封闭的量子系统上，但现实世界的量子系统大多是开放的。因此，开发能够有效模拟开放量子系统的量子算法至关重要。在这里，我们提出了一种自适应变分量子算法，用于模拟由林德布拉德方程描述的开放量子系统动力学。该算法旨在通过动态添加运算符来构建资源高效的模拟，同时保持模拟精度。我们在无噪声模拟器和 IBM Q 量子处理器上验证了算法的有效性，并观察到与精确解的良好定量和定性一致性。我们还研究了所需资源随系统规模和精度的变化，并发现了多项式行为。我们的结果表明，不久的将来的量子处理器能够模拟开放量子系统。
风险行为，向后分叉和疾病动力学的疫苗有效性
许多研究表明，疫苗不是完全有效的，这意味着接种疫苗的人群都包括疫苗免疫的人，尽管接受了疫苗接种疫苗，但疫苗的疫苗也没有。这可能是可能的，因为某些接种疫苗的人可能会错误地认为自己受到了完全保护并且无法获得该疾病。这种看法会显着影响行为，导致一些接种疫苗的人在遵循预防或缓解措施方面的勤奋程度较小。是由上述动机的，我们研究了不产生免疫力的接种疫苗人员的行为变化如何影响直接传播疾病的动力学以及关键指标，例如基本的生殖数和疫苗有效性。我们提出了一个模型，该模型考虑了具有三个失败方面的疫苗：“取”，“学位”和“持续时间”。此外，非免疫接种个体的行为变化是通过一个参数建模的，该参数基于遵守缓解措施来调整其接触率。我们的结果使我们能够可视化行为变化在影响疾病传播动态的各种因素中的作用。首先，我们证明了在不完全有效疫苗的模型中存在的向后分叉存在。第二，我们定义了行为指数阈值，该阈值是确定疾病是否由于行为效应而持续存在的关键指标。最后，我们的结果强调了行为指数和感染的初始值
早产急性冠状动脉综合征对眼动力学的研究论文
背景：过早的急性冠状动脉综合征（ACS）由于复发性缺血性事件和死亡率高而引起了人们的注意。我们旨在探索过早ACS患者眼动力学的特征变化。方法：招募了116名参与者（30个健康对照，30个患有过早ACS的参与者，56例非质子ACS）进行了计算机断层造影术（CTA）。头部和颈部CTA图像用于构建参与者眼动脉（OAS）的三维模型。形态参数，并使用基于计算流体动力学的数值模拟来获取OA的血液动力学参数。通过彩色底面图像和光学相干断层扫描获得视网膜和脉络膜血管参数。结果：这三组之间的OA形态上没有显着差异。血液动力学模拟的过早ACS患者的OA血液速度明显慢（P <0.001）和非质子组（P = 0.038）。在过早的AC患者中发现了低壁剪应力，而不是对照组（P = 0.015）和非成本组（P = 0.049）。非发明ACS患者的壁压高于健康对照组（P = 0.035）。质量流比均降低（P <0.001）。ACS过早的患者中央视网膜动脉等效和脉络膜血管指数较小。OA的血液动力学参数与几个临床指标相关。过早的ACS可能比非外观AC多加重眼部缺血性病变。结论：在OA形态变化之前，出现了过早ACS患者的OA和视网膜和脉络膜微循环的血液动力学变化。我们的发现可能有可能指导未来的研究，以更好地了解眼病变与ACS早产患者的全身状况的关联。
铁磁层之间相互作用对自旋波动力学的影响
磁性材料已知数千年。，由于它们在电动机，传感器和计算机等设备中的广泛使用以及常规的冰箱磁铁，它们在当今世界中起着重要作用。对在铁磁材料中的应用（即自旋波）中的应用非常希望。如今，大多数计算单元基于电子设备。 然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。 旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。 在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。 在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。 在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。 我通过引入磁性开始论文。 接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。如今，大多数计算单元基于电子设备。然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。我通过引入磁性开始论文。接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。然后，我解释了论文中使用的数值方法，并详细介绍了问题的实现。在研究的第一部分中，我展示了如何使用非重点相互作用来设计非相互设备。dzyaloshinskii – moriya的相互作用用于诱导分散关系的不对称性，该分散关系进一步用于设计自旋波二极管和循环器。在第二项研究中，使用偶极相互作用引起的达蒙 - 什场模式的表面特征用于设计一个四端口的设备，该设备可以具有不同的功能（循环器，方向耦合器或反射器），用于不同的激发频率。下一项研究显示了与垂直磁各向异性的dzyaloshinskii – moriya相互作用如何导致忽略1 nm的层之间的相互作用，这可以进一步用于设计密集包装的非交织的不相互作用的波导的系统。在第三部分中，我将专注于使用层之间的相互作用，将材料与磁化纹理和具有良好自旋波传播特性的材料搭配起来，以形成宏伟的晶体。第一个系统是具有弱垂直磁各向异性的层，其中诱导条纹结构域，并与薄或绒布层相互作用。由于
循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
听觉睡眠调制方法对脑振荡和心血管动力学的影响
睡眠代表了促进大脑和身体健康的强大系统。建议在过多的功能中发挥作用，例如清除有毒副产品[1-3]，突触稳态[4]，记忆巩固[5-11]，代谢[12]和心血管肢体功能[13-16]和身体核心组织[13-16]，以及身体核心组织的转换[17]。尤其是，已经提出了非剥夺性眼动（NREM）的大幅度，低频慢波来指导这些有益的效果（例如，在参考文献中进行了审查。18）。神经元活性的时期反映在慢波上的相过程中，神经元沉默的周期反映了慢波的下坡[19]，从而协调了丘脑皮层睡眠纺锤体之间的时间相互作用，以支持长波波旋转的长期记忆，这是21 21 retime retive [20] [20]。然而，慢速波是否是维持健康大脑和身体的必不可少的驱动因素，仍然在很大程度上没有探索。为了阐明慢波在大脑和身体功能中的功能作用，需要调节这些振荡。在过去的几年中，尤其是听觉刺激已成为一种有希望的，无创和可行的方法，可在深度睡眠期间选择性地调节慢波[9，22-24]。但是，存在各种刺激方案，导致对行为结果的发现不一致（例如在参考文献中进行了审查。25）和关于有效性增强或减少慢波的疗效方法的核对片。这种夜间设计消除了任何NGO及其同事[9]是第一个报告靶向较慢的慢波上升的上升相似的人似乎对隔夜记忆巩固的改善似乎很重要。的下相刺激表明会干扰慢波和声明性和运动记忆的巩固[9，26]。然而，除了选择听觉刺激的适当目标阶段外，序列中的刺激数量是可变的，例如两种音调刺激方案随后刺激断裂[9，23]或窗户的刺激，其中仅在预定义长度的窗口中出现听觉刺激[7，8，22]。除了在一定程度上依赖于慢波（闭环刺激）的一定程度的所有程序外，已经证明完全开环听觉刺激也可以增强慢波[11，27]。需要考虑的另一项参数是刺激的量以及刺激是通过耳机还是通过扬声器播放。此外，一些研究使用了50至60 dB之间的固定体积[9,23,28]或个体和/或自适应体积在30至60 dB之间[10，11，22]。尽管已经采用了许多刺激方法，但听觉刺激仍处于起步阶段。因此，为此目的，还没有利用听觉刺激的全部潜力，并且需要更加了解其影响。此外，目前尚不清楚听觉刺激的功效是否在睡眠周期中保持稳定，以及是否在几秒钟的刺激中甚至保持了刺激功效。为了促进对听觉慢波调制的理解，我们在这里提出了一种新型的方法，可以使用窗口的10 s刺激（听觉刺激）在单个睡眠期内对不同的听觉刺激条件进行调查（没有听觉刺激），然后使用10 s（没有听觉刺激播放）方法。
影响正常细胞和癌细胞微管动力学的内在和外在因素
摘要：微管 (MT) 是一种由 α 和 β 微管蛋白异二聚体组成的高度动态结构，参与细胞运动和细胞内交通，对细胞分裂至关重要。在细胞内，微管并不统一，因为它们可以由不同的微管蛋白同种型组成，这些同种型经过翻译后修饰并与不同的微管相关蛋白 (MAP) 相互作用。这些不同的内在因素影响着微管的动态。微管靶向剂 (MTA) 等外在因素也会影响微管动态。MTA 可分为两大类：微管稳定剂 (MSA) 和微管不稳定剂 (MDA)。因此，微管骨架是抗癌治疗的重要靶点。本综述讨论了决定正常细胞和癌细胞中微管动力学的因素，并描述了微管-MTA 相互作用，强调了微管蛋白异构体多样性和翻译后修饰在 MTA 反应中的重要性以及这种现象的后果，包括耐药性的发展。
一个用于分析电信中呼叫滴动力学的系统...
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度，几家电信运营商提供服务，并且有一个被称为印度电信监管机构（TRAI）的监管机构。在电信域中，呼叫下降是一个问题，它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间，并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能（AI）的帮助下进行以技术为导向的分析，以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明，机器学习（ML）有助于分析呼叫下降动态。但是，需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中，我们提出了一个ML框架，以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化，例如未来的工程和降低维度，以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析（LBCDA）的算法，该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体，我们的实证研究表明，我们的框架的随机森林（RF）模型的表现优于87.40％的其他模型。