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用于评估和选择的可信 TOPSIS 模型......
令 𝐴 ̃ 和 𝐵 ̃ 分别为由三元组 ( 𝑎 1 , 𝑎 2 , 𝑎 3 ) 和 ( 𝑏 1 , 𝑏 2 , 𝑏 3 ) 参数化的两个 TFN，则
一个计算框架集成了基于物理的模型和
在1 C率时； （d），©和（f）在3 c速率下为r 0，r 1和r 2。 电阻以0.04的SOC增量（SOC范围为0-1，总共26个参数化点）和7个不同的温度（0 O C，5 O C，15 O C，15 O C，25 ）进行参数。在1 C率时； （d），©和（f）在3 c速率下为r 0，r 1和r 2。电阻以0.04的SOC增量（SOC范围为0-1，总共26个参数化点）和7个不同的温度（0 O C，5 O C，15 O C，15 O C，25
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
用截断泰勒级数制备变分量子吉布斯态
量子吉布斯态的制备是量子计算的重要组成部分，在量子模拟、量子优化和量子机器学习等各个领域都有广泛的应用。在本文中，我们提出了用于量子吉布斯态制备的变分混合量子-经典算法。我们首先利用截断泰勒级数来评估自由能，并选择截断自由能作为损失函数。然后，我们的协议训练参数化量子电路以学习所需的量子吉布斯态。值得注意的是，该算法可以在配备参数化量子电路的近期量子计算机上实现。通过进行数值实验，我们表明只需一个额外量子位的浅参数化电路就可以训练来制备保真度高于 95% 的伊辛链和自旋链吉布斯态。具体来说，对于伊辛链模型，我们发现仅具有一个参数和一个附加量子位的简化电路假设可以被训练以在逆温度大于 2 时实现吉布斯态制备的 99% 保真度。
使用数据的地质碳存储的历史匹配...
基于监视数据的历史匹配将使不确定性减少，从而改善了工业规模的碳存储操作中的含水层管理。在传统的基于模型的数据同化中，对地理位置参数进行了修改，以在流量模拟结果和观察结果之间进行强制一致。在数据空间反转（DSI）中，历史匹配量的关注量，例如后压力和饱和磁场，以观察为条件，而无需构造后几何模型而直接推断出来。这是使用一组（1000）先前的仿真结果，数据参数化和贝叶斯设置后的后取样来有效完成的。在这项研究中，我们（在DSI中）开发和实施了基于深度学习的参数化，以在一组时间步长下代表时空压力和CO 2饱和场。新的参数化使用对抗性自动编码器（AAE）来减小尺寸和卷积长的短期内存（ConvlstM）网络来表示压力和饱和场的空间分布和时间演化。此参数化在DSI框架中使用多个数据同化（ESMDA）的集合更加顺畅，以实现后验预测。一个现实的3D系统，其特征是从一系列地质场景中提取的先前地质实现。引入了局部网格完善过程，以估计历史匹配公式中出现的误差协方差项。使用新的DSI框架为多个合成真实模型提供了各种数量的广泛历史匹配结果。在所有情况下，都达到了后压力和饱和场的大幅度不确定性。该框架还用于有效地为一系列误差协方差规范提供后验预测。使用传统的基于模型的方法，这种评估将非常昂贵。
南方 - 大气 - 大气 - 二甲基...
摘要。来自南大洋的二甲基硫二二甲基硫酸盐（DMS）的生物地球化学形成是复杂的，染色的，并且由物理，化学和生物学过程驱动。通过海洋生物活性产生的这种过程是南大洋上硫酸盐气溶胶的主要来源。使用英国地球系统模型（UKESM1-AMIP）的只有大气的构造，我们在澳大利亚夏季（Austral Summer）最近（2009- 2018年）进行了八次10年模拟。我们测试了大气DMS对四个海洋DMS数据集和三个DMS转移速度参数化的敏感性。一个海洋DMS数据集在这里从卫星叶绿素a中开发。我们发现，Oceanic DMS数据集的选择对大气DM的影响大于DMS转移速度的选择。线性转移速度插图的模拟显示，与使用二次关系的模拟相比，大气DMS浓度的表示更准确。这项工作表明，气候模型中当前使用的海洋DM和DMS转移速度参数对南方海洋地区的限制不大。使用源自卫星叶绿素A数据得出的海洋DMS的模拟，并且与最近开发的DMS线性传递速度参数化结合时，与UKESM1配置相比，DMS的线性转移速度参数化显示出更好的空间变异性。我们还表明，捕获大规模的空间变异性可能比大规模的年际变化更为重要。我们建议模型使用DMS传输速度参数化，该参数是针对DMS开发的，并改善了海洋DMS空间变异性。这种改进可以提供更准确的基于过程的海洋和大气DM，因此可以提供南大洋地区的硫酸盐气溶胶。
在不同早期疫情条件下最大化有限疫苗供应的影响：男男性行为人群中猴痘病毒传播的两城市模型分析
模型结构和参数化 我们的模型包括 6 种健康状态：易感、接种疫苗、暴露、感染、隔离和康复（图 1A）。每个城市进一步按性风险水平分层（高或低由性伴侣数量定义），以反映疫苗优先级 2 和观察到的 MPXV 感染风险差异。16 表 1 总结了默认模型参数。较高和较低水平性风险的定义概述在附录 1 中，可在 www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.221232/tab-related-content 上查阅。为了参数化模型，我们借鉴了之前对加拿大 GBMSM 性网络的分析 17,20 和当前疫情背景下新出现的 MPXV 流行病学数据。 22–24,26,31 我们校准了高风险人群中性伴侣的平均数量，以获得特定城市的 R 0，范围从 1 到 2。附录 1 提供了有关模型实施和参数化的更多详细信息。我们用高风险人群中的 10 个输入病例或种子病例初始化所有模拟，这些病例分布在 2 个城市，如分析小节所述，并按平均阶段持续时间按比例分布在暴露、传染和隔离阶段。
