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World File Search System变量值
计算中的数值扩散研究
ANSYS-Fluent 软件用于离散化过程以求解传输方程 [9-15]。传输方程求解的基本问题是精确计算特定体积壁上的传输变量 Φ 及其跨这些边界的对流 [16-22]。如果问题是计算问题，则必须通过计算来考虑所谓的“假”数值扩散的发生以及超出正确解范围的传输变量值 Φ 的发生 [23,24]。本文对使用 ANSYS-Fluent 软件 CFD 代码中提出的自由计算方案进行计算的物理精度进行比较，并讨论如何减少这些数值误差 [25- 32]。
关于定量离轴扫描离子显微镜（STIM）
需要确定生物组织切片中的主要（C，H，N和O）含量，这是建立了定量离轴扫描传输离子显微镜（OA-stim）的形式主义。这可以与同时进行弹性反向散射光谱（EB）一起使用，以提供定量的主要元素组成和厚度信息。作为工作的一部分，实施了具有一个自由参数的经验预测指标。预测变量值与高精度文献数据非常紧密。对于2 MeV P – 12 C的弹性散射在正角≤45◦使用插值程序来确定与Rutherford Cross截面的相对偏差确定为≤6。4％。插值基于库仑场，角动量量子数和核结构依赖性核穿透因子。最后，讨论了同时OA-stim和EBS数据的定量组合。
通过更合乎逻辑的技巧进行数学数字量子计算
摘要 我们扩展了 Deutsch 使用四个正交状态确定逻辑函数映射的算法。利用此算法，我们提出使用十六个正交状态对逻辑函数变量值的所有组合进行并行计算。作为我们算法的一个应用，我们演示了二进制系统中两种典型的算术计算。我们研究了通过量子门控计算操作全加器/半加器的效率。两种典型的算术计算是（1 + 1）和（2 + 3）。典型的算术计算（2 + 3）比其经典装置更快，当我们引入全加器操作时，经典装置需要 4 3 = 64 个步骤。另一个典型的算术计算（1 + 1）比其经典装置更快，当我们仅引入半加器操作时，经典装置需要 4 2 = 16 个步骤。
确定收入和就业
到目前为止，我们已经谈论过国民收入，价格水平，利率等。以临时的方式 - 不调查控制其价值观的力量。宏观经济学的基本目标是开发称为模型的理论工具，能够描述确定这些变量值的过程。具体而言，这些模型试图为问题提供理论解释，例如导致经济缓慢或经济衰退的时期，或在价格水平上增加或失业率上升。很难同时考虑所有变量。因此，当我们专注于特定变量的确定时，我们必须保持所有其他变量的值。这是几乎所有理论练习的典型样式，被称为Ceteris Paribus的假设，这实际上意味着“其他事物保持平等”。您可以考虑到以下过程 - 为了从两个方程式求解两个变量x和y的值，我们首先从一个方程式求解一个变量，例如x，然后将此值替换为另一个方程式，以获取完整的解决方案。我们在宏观经济系统的分析中应用相同的方法。在本章中，我们处理了最终商品固定价格和经济持续利率的固定价格下的国民收入的确定。本章中使用的理论模型基于约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）给出的理论。
基于集成卡尔曼滤波框架与机器学习算法的锂电池荷电状态估计
摘要：基于卡尔曼滤波（KF）框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态（SOC）估计研究相对有限，大部分研究仅针对少数几种机器学习算法，缺乏全面的分析比较，且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数，再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计，此类算法耦合性强，复杂度高，实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合，将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入，估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括：线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM；算法耦合度较低，无需进行双向参数调整，且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明，集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比，估计精度有显著提高。在各类集成算法中，随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高，且实时性好。因此，可以在各种工程应用中实现。
量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
SP-308：新建筑的氯化物阈值和限值
氯化物阈值的概率处理 Carmen Andrade、Fabiano Tavares、Nuria Rebolledo、David Izquierdo 摘要：众所周知，氯化物阈值是一个变量值，取决于与水泥化学、混凝土特性和外部环境相关的许多参数。已经进行了多项研究，试图找到可以预测特定混凝土阈值的一般规律。虽然这个目标是解决问题最严格的方法，但在实际工作中测量所有影响参数似乎非常困难。另一种方法是以合理的方式分析变异性。这是在当前工作中根据新模型代码 2010 中提出的最新方法完成的，该方法考虑了确定性到概率模型来预测使用寿命。首先从其渐进性的角度分析脱钝事件，旨在确定氯化物阈值变化，其统计分布已在实验室中测量，并且已显示与实际结构中的观察结果一致。此外，还对脱钝概率的含义及其从结构角度的考虑进行了评论。最后提到了一种加速测试方法，该方法能够在短于 4 至 8 周的测试时间内确定氯化物阈值。使用加速测试评估仅含波特兰水泥和含矿渣波特兰水泥的样品的测试。关键词：氯化物；混凝土；腐蚀；统计；测试；阈值。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
参考：Fabri Charlotte，Moretti Michele，Van Passel Steven.-关于热浪在气候变化对欧洲农业的影响（IR）相关性C
1。简介除了陆地表面温度和降雨量的逐渐变化外，气候变化还包括气候变异性以及极端天气事件的严重性和频率的变化（FAO，2021； Bouwer，2019）。极端的天气或气候事件被定义为“在（或以下）上方（或以下）的气候变量的值的出现，该阈值在可观察到的变量值范围的范围附近（或下）的阈值”（IPCC，2012年，2012年，第116页）。极端天气事件的例子是温暖而寒冷的咒语，湿法，干旱和飓风。与地质灾难相比（例如地震）相对稳定，多年来，与气候相关的极端事件的频率和成本已大大增加（FAO，2021年），尽管成本的增加也可以归因于人们的曝光率更高，而不是较高的经济资源，而不是气候变化本身（Alimontie et ailimontie et et ailimonti et et ailimonti et et ailimonti et et ailimonti eT et ailimonti。自1970年代以来，与气候和天气有关的年度灾难的数量已增加了三倍，每年在全球大约150个事件（FAO，2021年），尽管这也可能部分归因于天气极端的报告增加，而不是仅凭事件的增加而增加（Masoomi＆Lindt，2018年）。无论如何，一些研究人员期望这些事件对农业造成更多的损害，而不是将来的平均温度增加（Wreford＆Adger，2010； Easterling等，2007）。虽然农民预计天气变化程度，但极端事件超过了这些正常的期望，对其农业产出构成了重大挑战（FAO，2021）。这表明研究气候变化对农业的影响的研究应考虑到这些极端事件，而不仅仅是研究平均温度和降水变化的影响。