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World File Search System密度
统计力学讲座集5：密度矩阵
Feynman代表Schrodinger量子力学的时间类似物，| ψ（t）⟩= ˆ u（t）| ψ（0）⟩用进化运算符ˆ u（t）= - i ˆ ht/ 1用路径 - 编写。
量子光学的注意：密度矩阵
彼此独立，n光子发生的可能性或时间间隔t是随机的。将时间段t分为n个间隔，每个间隔中找到一个光子的概率为p =`n/n;虽然每个间隔未找到光子的概率为1- p。然后，我们有每个间隔发现n光子的概率，
密度泛函理论简介
这些讲义来自以下课程： - 第 18 届欧洲量子化学暑期学校 (ESQC)，2024 年 9 月 8 日至 21 日，意大利西西里岛。 - 第 4 届国际电子结构理论暑期学校：物理学和化学中的电子相关性 (ISTPC)，2024 年 6 月 16 日至 29 日，法国奥苏瓦。 - 第 18 届欧洲量子化学暑期学校 (ESQC)，2022 年 9 月 11 日至 24 日，意大利西西里岛。 - 第 3 届国际电子结构理论暑期学校：物理学和化学中的电子相关性 (ISTPC)，2022 年 6 月 19 日至 7 月 2 日，法国奥苏瓦。 - 第 17 届欧洲量子化学暑期学校 (ESQC)，2019 年 9 月 8 日至 21 日，意大利西西里岛。 - 第二届电子结构理论国际暑期学校：物理学和化学中的电子关联 (ISTPC)，2017 年 6 月 18 日至 7 月 1 日，法国奥苏瓦。 - 2015 年 ICS 暑期学校“界面科学趋势：数学 - 化学 - 高性能计算”，2015 年 7 月 15 日至 8 月 14 日，法国罗斯科夫。 - 电子结构理论国际暑期学校：物理学和化学中的电子关联 (ISTPC)，2015 年 6 月 14 日至 27 日，法国奥苏瓦。
准确，负担得起的密度功能紧密结合...
•N-辛烷几何形状优化•N-辛烷C-H和C-C键能扫描•H 2几何优化和解离能•N-辛烷值振动频率•N-辛烷值MD MD模拟•其他烃TD-DFTB/Chimes兴奋能量
配对系统的密度功能理论...
但是，如果我们想将此方程式应用于例如核裂变，即使我们确切地知道核哈密顿量，也有200多个强烈相互作用的核子的运动问题（如真实的多体波函数所描述的）在计算上也很棘手。
高能量密度汽车锂离子电池的老化
z电子邮件：anastasiia.mikheenkova@kemi.uu.se摘要锂离子电池（LIB）已成为转向电动运输的基石。试图减少生产负载并延长电池寿命，因此必须了解最先进的Libs中的不同降解机制。在这里，我们分析了循环中的运行温度和电荷（SOC）范围如何影响汽车21700级电池的老化，该电池从Tesla 3远程2018远程电池组中提取，其中包含Lini X Co Y Al Z O 2（NCA）的正电极和负电极，并且含有SIO X -C。在给定的研究中，我们使用电化学和材料分析的组合来了解细胞中的降解来源。在此表明，锂库存的损失是细胞中的主要降解模式，在负电极上的材料损失是由于在低SOC范围内循环时会有重要的贡献者。降解在升高的温度下占主导地位，循环到高SOC（超过50％）。图形摘要
颊莺 (Setophaga chrysoparia) 密度
摘要。需要建立野生动物种群规模、空间分布和栖息地关系的稳健模型，以更有效地监测濒危物种并优先考虑栖息地保护工作。遥感数据（例如机载激光测高 (LiDAR) 和数字彩色红外 (CIR) 航空摄影）与精心设计的实地研究相结合，有助于填补这些信息空白。我们使用基于点计数的距离抽样调查数据和融合 LiDAR 的 CIR 航空摄影来模拟濒危鸣禽金颊莺 (Setophaga chrysoparia) 在 10 000 公顷的巴尔科内斯峡谷地国家野生动物保护区 (BCNWR) 的密度。我们开发了一套新颖的候选模型来解释金颊莺的检测概率和密度，使用栖息地协变量来表征植被结构、组成和复杂性以及栖息地破碎化、地形和人类基础设施。我们用代表 3.2 公顷领土面积（100 米半径）与 1.8 公顷和 7.0 公顷领土面积的焦点均值计算的协变量获得了最多的模型支持。检测概率随树冠覆盖率的增加而降低，随地形粗糙度的增加而增加。金颊莺的密度随树冠覆盖率的增加而增加，在阿什桧柏 (Juniperus ashei) 与阔叶树冠覆盖率之比为 7:3 时最高，随全球太阳辐射的增加而降低。使用 3 分钟点计数预测的莺密度与来自独立
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
传染病筛查的密度微阵列
摘要在讨论量子力学的解释时，术语“ ontic”和“认知”通常是根据与存在的事物以及与认知或知识有关的。这些术语通常与Harrigan和Spekkens在本体模型框架的背景下给出的量子力学的波函数相关。形式的定义是矛盾的，因此波函数可以是ψ-上皮或ψ-接触，但不能同时进行。但是，我们认为，关于认知和原性解释的非正式思想排除了代表现实和知识的波段。根据我们的分析，可以重新考虑Pusey -Barrett – Rudolph定理以及许多其他问题。