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b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
混合金属锥薄膜的无序控制声速和热导率
聚合物的多面应用往往受到其热导率的限制。因此，了解聚合物中的热传输机制至关重要。在这里，我们利用分子层沉积来生长三种混合金属锥（即 alucone、zincone 和 tincone）薄膜，并研究它们的热和声学性能。混合聚合物薄膜的热导率范围为 0.43 至 1.14 W m − 1 K − 1 。利用动力学理论，我们将热导率差异的起源追溯到声速变化，这是由薄膜内的结构无序决定的。改变无序性对体积热容量和振动寿命的影响可以忽略不计。我们的研究结果为提高有机、混合和无机聚合物薄膜的热导率提供了方法。
综述高超声速飞行器主动质量引射热防护技术研究进展
摘要：质量注入热防护是一种高效、主动的热防护技术，它通过向流场中注入储存的冷却剂来冷却结构，冷却剂在吸收热量的同时，还对流场结构产生影响，起到隔热作用。质量注入方法可用于高热流密度、长时间飞行的工况，是高超声速飞行器最有潜力的冷却技术之一。蒸发、薄膜冷却和对冲喷射是高超声速飞行器热防护的典型质量注入技术。本文介绍了3种典型的质量注入技术的冷却机理，比较了3种技术的注入方式、流场特点和冷却效率，分析了3种技术在飞行器上应用的不足，并针对每种不足推荐了几种质量注入技术的组合方案。最后，对质量注入技术的进一步发展提出了3点展望。未来应重点发展大体积注入热防护技术的流体-热-结构耦合方法、注入结构设计与优化以及热防护系统效能评估等。
综述高超声速飞行器主动质量引射热防护技术研究进展
摘要：质量注入热防护是一种高效、主动的热防护技术，它通过向流场中注入储存的冷却剂来冷却结构，冷却剂在吸收热量的同时，还对流场结构产生影响，起到隔热作用。质量注入方式可用于高热流密度、长时间飞行的工况，是高超声速飞行器最有潜力的冷却技术之一。蒸发、薄膜冷却和对冲喷射是高超声速飞行器热防护的典型质量注入技术。本文介绍了3种典型的质量注入技术的冷却机理，比较了3种技术的注入方式、流场特点和冷却效率，分析了3种技术在飞行器上应用的不足，并针对每种不足推荐了几种质量注入技术的组合方案。最后，对质量注入技术的进一步发展提出了3点展望。未来应发展大体积注入热防护技术的流体-热-结构耦合方法、注入结构设计与优化以及热防护系统效能评估等。
带电粒子束轮廓监测器的超声速气体射流特性
现代加速器首选非侵入式测量方法来表征束流参数。电离轮廓监测器 (IPM) [1–3] 和束流诱导荧光监测器 (BIF) [4–8] 被广泛用作许多加速器中的非侵入式束流轮廓监测器。在此类监测器中，粒子束与残留气体相互作用，导致气体分子电离或发射荧光。束流与气体相互作用产生的副产物可以通过外部电磁场（离子和电子）收集，或使用独立光学系统（荧光）检测，以提供初级束流的一维分布信息。根据背景压力水平，它们通常需要较长的积分时间或加载额外的工作气体。后者将产生较大的压力凸起区域，并可能导致初级束流性能下降
中国高超声速研究前景探索分析
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在 FSU 多声速风洞设施中对 RAE 2822 跨声速翼型进行表征
进行了风洞试验，以表征 RAE 2822 超临界翼型并实施主动流动控制技术。试验在各种亚音速和跨音速马赫数和攻角下进行。沿四分之一弦轴连接到翼型端部的两个称重传感器用于量化作用在翼型上的气动力。跨音速翼型已集成，控制技术已在佛罗里达州立大学 Polysonic 风洞中成功实施。本文介绍了一些初步实验结果，并描述了实施过程中获得的经验教训。油流可视化显示翼型吸力面上存在角涡，下表面存在楔形图案，这表明局部过渡流和湍流区域的组合，没有冲击或冲击非常弱。基准翼型上测量的升力系数远低于基于文献的估计值。这些结果表明，测试的翼型需要修改其纵横比和横截面积以适应设施。基于同流喷射的主动流动控制技术在改善气动性能方面显示出良好的前景。
大型高超声速风洞中的非侵入式自由流速度测量
I.简介 高速风洞通常依靠压力和/或温度测量以及喷嘴流量计算来确定自由流条件。这种做法可能需要对气体的热化学状态进行复杂的处理。当空气或 N 2 从停滞的储层流向自由流马赫数 M ∞ > 6 时，热量完美气体假设开始失效。喷嘴中的快速膨胀可能需要对热力学非平衡过程进行建模，如果气体停滞到高焓，还必须考虑非平衡化学 [1]。此外，对于高储层密度，可能需要使用排除体积状态方程 [2,3]。尽管这些流动的建模框架是可处理的，但与热化学速率过程有关的一些基本原理仍然是一个持续的研究课题 [1]。验证这些运行条件和喷嘴流量计算的一种方法是在自由流中直接测量。基于粒子的测速方法，例如粒子图像测速，可以产生高质量的多组分速度数据 [4]。然而，在大型高速设施中实施基于粒子的技术所面临的工程挑战包括时间、粒子接种密度和均匀性，以及在注入粒子时最大限度地减少流动扰动 [5]。更重要的是，在高速风洞中，典型的克努森数和雷诺数 [6] 下粒子响应降低存在根本限制，这可能会影响精细时间和长度尺度的分辨率。与基于粒子的技术的局限性相比，标记测速技术的实施不受上述大型高速设施中问题的限制。标记测速技术的著名方法和示踪剂包括VENOM [7]、APART[8]、RELIEF[9]、FLEET[10]、STARFLEET[11]、PLEET[12]，