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随机量子定理
本文介绍了几类与物理学和动态系统理论密切相关的新数学结构。这些结构中最普遍的一种称为广义随机系统，它们共同包含许多重要的随机过程，包括马尔可夫链和随机动态系统。然后，本文陈述并证明了一个新定理，该定理建立了任何广义随机系统与酉演化的量子系统之间的精确对应关系。因此，该定理导致了量子理论的新表述，以及希尔伯特空间、路径积分和准概率表述。该定理还从第一原理的角度解释了为什么量子系统基于复数、希尔伯特空间、线性酉时间演化和玻恩规则。此外，该定理表明，通过选择合适的希尔伯特空间，并选择适当的幺正演化，可以在量子计算机上模拟任何广义随机系统，从而可能为量子计算开辟一系列新颖的应用。
机械工程（EME）
EME 108 - 测量系统（4个单位）课程描述：实验说明机械系统原理。信号分析；演示机械系统的基本传感器；实验项目设计；涉及电压测量的实验；应变计，一阶动态系统。先决条件：ENG 100 c-或更高； ENG 102 C-或更高； ENG 104推荐。学习活动：讲座2小时，实验室3小时，讨论1小时。注册限制：仅限于机械工程，航空航天科学与工程以及机械/材料科学与工程。信用限制：只有3个以前服用BIM 111的学生的信用额度；以前曾服用EBS 165的学生的2个学分；完成EME 107B的学生（EME 108的前版本）允许1个信用单位。等级模式：字母。通识教育：科学与工程（SE）；写作经验（我们）。
Matthew E. Levine，博士
•研究了通过竞争性二聚化网络执行的计算（Cell 2024）。•开发了简单的减少阶模型，用于预测2型糖尿病中的血糖（混乱2023）。•开发了神经系统重症监护病患者和1型糖尿病的重症患者葡萄糖预测的建模和预测方法（《生物学信息学杂志》 2023年）。•将杂种动力学建模框架应用于学习碳水化合物吸收率（Health 2022的神经时间赛）。•设计基于物理的数据驱动的混合模型框架，用于预测动态系统；在离散时间和连续时间（AMS 2022的通信）中，Markovian和非Markovian模型不足。•在集合卡尔曼过滤器中实现了新的状态空间约束，该滤波器通过二次优化形成了约束状态更新（2019年反问题）。
通过神经群体动态进行计算
大量的实验、计算和理论工作已经在相互连接的神经元群协调活动中确定了丰富的结构。现在一个新兴的挑战是揭示相关计算的性质、它们是如何实现的以及它们在驱动行为中扮演什么角色。我们通过神经群体动力学来定义这种计算。如果成功，这个框架将揭示神经群体活动的一般主题，并定量描述神经群体动力学如何实现驱动目标导向行为所必需的计算。在这里，我们首先从动态系统理论的数学入门开始，以及将这一观点应用于实验数据所必需的分析工具。接下来，我们重点介绍成功应用动态系统的一些最新发现。我们重点关注涉及运动控制、时间、决策和工作记忆的研究。最后，我们简要讨论了通过神经群体动力学框架进行计算的有前景的近期研究方向和未来方向。
量子场论
从技术上讲，量子场论是量子力学在场的动态系统中的应用，与基本量子力学非常相似，它涉及粒子动态系统的量化。因此，虽然量子力学处理的是具有有限自由度的机械系统，但量子场论描述的是具有无限自由度的量子系统。具体来说，本课程致力于相对论量子场论。相对论量子场论解释了粒子的存在并描述了它们之间的相互作用。因此，自然界最基本的层面是由粒子组成的这一事实可以仅仅看作是相对论量子场论的结果。后者在现代物理学中的应用领域非常广泛：从研究高能加速器中基本粒子之间的碰撞到早期宇宙的宇宙学。例如，后来产生星系等结构的原始密度涨落、暗物质的起源或黑洞辐射都是由相对论量子场论描述的。然而，量子场论也可应用于非相对论系统，特别是凝聚态物理学：超流体、超导性、量子霍尔效应……
非...
在1990年代后期，[2]中的格罗莫夫（M. gromov）引入了拓扑动态系统（x，φ）的平均维度概念（x是一个紧凑的拓扑空间，φ是x上的连续映射），也就是topicalogical熵，拓扑熵，在异偶联下是不变的。在[11]中，Lindenstrauss和Weiss表明，如果X的拓扑维度为有限，则平均维度为零。他们举了一些示例，其中平均维度为正。例如，他们证明了（[0，1] m）z，σ的平均维度，其中σ是（[[0，1] m）Z上的两边完整移位图（具有无限拓扑熵），等于M，并且任何非客气因子的任何非客气因子的（[[0，1] m）z，σ具有正平均值。给定一个动力学系统（x，φ），与此类系统有关的一个有趣的问题是：在哪些条件下，可以将这种系统嵌入Shift
EGR 560：车辆动力学和控制理工学院...
课程概述和描述本课程旨在引入典型车辆（子）系统的建模，估计，控制和优化。汽车技术的最新进展，例如车辆电气化以及连接和自动驾驶，将车辆（子）系统作为具有未建模动力学，结构不确定性和外部干扰的非线性动态系统复杂化。因此，有效的车辆控制设计需要将高级控制理论与车辆系统特征（甚至最近的高级机器学习技术）相结合。为了实现这一目标，该课程将为典型车辆（子）系统引入各种建模，高级控制，估计和优化技术。将通过受到最先进的研究项目启发的示例讨论控制理论在各种车辆（子）系统动力学上的应用。MATLAB/SIMULINK和CARSIM®（行业和学术界的良好认可的车辆动力学专业软件）之间的共模拟将广泛用于车辆动态分析，车辆控制设计和验证以及自动驾驶。
实时的混合二次二次编程，用于车辆决策和运动计划 /作者= Quirynen，Rien； Safaoui，Sleiman； di cairano，Stefano /creationDate = 2024年9月4日 /受试者=控制，动态系统，优化，机器人技术< /div < /div>
摘要我们为自动驾驶的实时可行的基于组合编程的决策（MIP-DM）系统开发。使用线性车辆模型在公路对准的坐标框架中，车道变化限制，避免碰撞和运行规则可以作为混合成分不平等的配方，从而导致混合构成二次统一程序（MIQP）。提出的MIP-DM通过在每个采样瞬间求解MIQP来执行操纵选择和轨迹产生。过去认为实时求解MIQP是棘手的，但我们表明我们最近开发的求解器BB-ASIPM能够实时解决嵌入式硬件的MIP-DM问题。在各种情况下，在仿真中说明了这种方法的性能，包括合并点和交叉点，以及在dspace scalexio和microautobox-iii中的硬件式仿真。最后，我们显示了使用小型车辆的实验。
人类大脑自组织的七个特性
摘要：自组织原理在新兴的计算哲学领域具有根本意义。自组织系统已在科学和哲学的各个领域得到描述，包括物理学、神经科学、生物学和医学、生态学和社会学。虽然系统架构及其一般用途可能取决于特定领域的概念和定义，但大脑系统中明确确定了自组织的（至少）七个关键特性：1）模块化连接，2）无监督学习，3）自适应能力，4）功能弹性，5）功能可塑性，6）从局部到全局的功能组织，以及 7）动态系统增长。本文根据神经生物学、认知神经科学和自适应共振理论 (ART) 以及物理学的见解对这些特性进行了定义，以表明自组织在最小化结构系统复杂性的同时实现了稳定性和功能可塑性。本文讨论了一个基于实证研究的具体示例，以说明模块化、自适应学习和动态网络增长如何为人类握力控制提供稳定而可塑的体感表征。提出了对机器人“强”人工智能设计的启示。
钙成像神经元群体活动的降维
钙成像因其能够记录大量神经元群的能力而被广泛采用。为了总结神经活动的时间过程，降维方法可能特别有用，这种方法已广泛应用于群体脉冲活动。然而，目前尚不清楚应用于脉冲活动的降维方法是否适用于钙成像。因此，我们根据标准降维方法对设计选择进行了系统研究。我们还开发了一种同时执行反卷积和降维的方法（钙成像线性动态系统，CILDS）。CILDS 最准确地从模拟钙成像数据中恢复了单次试验、低维时间过程。CILDS 在斑马鱼幼虫和小鼠的钙成像记录方面也优于其他方法。更广泛地说，这项研究为在不同的实验环境中使用降维来总结大量神经元群的钙成像记录奠定了基础。