XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System密度函数
定量评估自旋波动在2D超导体NBSE2
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ（Q）对于描述磁性和超导性非常重要。原则上，在线性响应密度函数理论（DFT）中计算χ（Q）的形式主义是良好的，几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里，我们描述了一种计算静态χ（Q）的替代方法，该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ（0）的标准固定旋转计数，并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中，可以通过反转RPA公式来提取χDFT（Q）。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性，这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出，自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂，i。e。，χ（q）在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂，波动频谱在q≈（0。2，0）。这样的频谱将改变带间的相互作用，并极大地影响超导状态。
使用贝叶斯不确定性定量机制和替代建模的地面热通量重建
抽象地面热通量（G 0）是高纬度区域的地面能量平衡的关键组成部分。尽管由于全球变暖而在控制多年冻土降解中其至关重要的作用，但G 0在全球尺度模型仿真的输出中却很少衡量，并且没有很好地表示。在这项研究中，使用现场测量，全球气候模型和气候重新分析输出的土壤温度序列测试了一个分析传热模型，以在整个季节重建G 0。使用可用的G 0数据（测量或建模）在自由周期中推断地面热通量和模型参数的概率密度函数作为参考。当观察到的G 0不可用时，使用表面热通量（取决于参数）作为最高边界条件的表面热通量（取决于参数）的数值模型。通过比较在几个深度下模拟和测量的土壤温度的分布来验证这些估计值（因此，相应的参数）。在未确定的状态不确定性定量方法的帮助下，开发的G 0重建方法为评估地面热通量的概率结构提供了新的手段，用于区域多年冻土变化研究。
无标记数据的替代建模的深度自适应抽样
抽象的替代建模对于参数微分方程系统具有很大的实用性。与经典数值方法相反，使用基于物理学的深度学习方法为这种系统构造模拟器是一个有希望的方向，因为它具有处理高维度的潜力，这需要最大程度地减少训练的随机样本损失。然而，随机样品引入了统计误差，这可能成为近似和高维问题的近似值的主要误差。在这项工作中，我们提出了一种深层自适应采样方法，用于对低规范性参数微分方程的替代建模，并说明了自适应采样的必要性以构建替代模型。在参数设置中，剩余损耗功能可以视为空间和参数变量的不均衡概率密度函数（PDF）。与非参数设置相反，可以使用分解的关节密度模型来减轻参数空间引起的困难。PDF通过深层生成模型近似，从中生成新样品并将其添加到训练集中。由于新样品与残留诱导的分布相匹配，因此重新定义的训练集可以进一步减少当前近似解决方案中的统计误差
桥梁结构损伤检测：一种边缘计算...
与传统的有线 SHM 系统相比，基于无线传感器网络 (WSN) 的 SHM 系统在成本、准确性和监测可靠性方面有显著改善。然而，由于传感器节点的资源受限，实时处理大量感测到的振动数据是一项挑战。现有的数据处理机制是集中式的，使用云或远程服务器来分析数据以表征桥梁的状态，即健康或受损。这些方法对于有线 SHM 系统是可行的，然而，在 WSN 中传输大量数据集已被发现是艰巨的。在本文中，我们提出了一种名为“网络内边缘损伤检测 (INDDE)”的机制，该机制从原始加速度测量中提取与桥梁健康状况相对应的统计特征，并使用它们来训练概率模型，即估计多元高斯分布的概率密度函数 (PDF)。训练后的模型有助于实时识别从桥梁未知状况中收集的新数据点的异常行为。每个边缘设备根据其各自的训练模型将桥梁状况分类为部署区域周围的“健康”或“受损”。实验结果展示了约 96-100% 的损伤检测准确率，其优势是无需从传感器节点传输数据到云端进行处理。
基于随机多目标优化模型的多能源微电网日前调度
摘要：处理多目标问题有几个有趣的好处，其中之一是它为决策者提供了有关帕累托前沿的完整信息，以及对问题所涉及的各种权衡的清晰概述。选择这样的代表性集合本身就是一个多目标问题，必须考虑选择的数量以显示表示的均匀性和/或表示的覆盖范围，以确保解决方案的质量。在本研究中，由于包含诸如多能源多微电网 (MMG) 的运营成本和配电公司 (DISCO) 的利润等目标，日前调度已转变为多目标优化问题。所提出的系统的目的是确定热电联产 (CHP) 装置、燃气锅炉、储能和需求响应计划以及电力和天然气 (NG) 交易的最佳日前运行。电力和天然气由 MG 与 DISCO 以动态和固定价格进行交易。通过场景生成和概率密度函数，考虑了风速、太阳辐射、电力和热量需求的不确定性。通过使用混合整数线性规划 (MILP) 进行场景缩减，生成的场景数量显著减少。使用 ε 约束方法并将其作为混合整数非线性规划 (MINLP) 进行求解，以获得满足这两个非线性目标函数需求的解决方案。
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的生成模型，其样品是使用共同统计量（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
通过破损预导导探测电介质聚合物的电子带结构
电子带结构，尤其是导带尾部处的缺陷状态，主导电子传输和在极高的电场下介电材料的电降解。然而，由于在检测到极高的电场的电传导时，即介电的挑战（即预损伤），介电带中的电子带结构几乎没有得到很好的研究。在这项工作中，通过现场预击传导测量方法探测聚合物电介质纤维的电子带结构，并与太空电荷限制 - 电流光谱分析结合使用。根据聚合物电介质中的特定形态学障碍，观察到具有不同陷阱水平的导带处的缺陷状态的指数分布，实验缺陷态也表明，与密度函数理论的状态密度相关。这项工作中所证明的方法桥接了分子结构确定的电子带结构和宏电导行为，并高度改进了对控制电崩溃的材料特性的高度改进，并为指导现有材料的修改以及对高电气纤维应用的新型材料的探索铺平了一种方式。
岩石中Aln的结构和电子特性，
锌Blende和Wurtzite阶段：DFT研究B. Ahmed，B。I。Sharma * Assam University Silchar，788011，印度氮化铝（ALN）是宽带III-V组，Aln在三种不同的晶格结构中展出。在这项工作中，我们根据密度函数理论（DFT），以修改的BECKE-JOHNSON通用梯度近似（MBJ-GGGA）作为交换潜力，研究了岩石（RS），Zincblende（Zb）和Wurtzite（WZ）（WZB）和Wurtzite（WZ）（WZB）相的不同结构和电子特性。在本计算中获得的结构晶格参数和能量带隙与可用的实验值一致。结构计算表明，最稳定的相是wurtzite相，亚稳态相是锌蓝的相。发现Rocksalt，Zincblende和Wurtzite相中的Aln带gap分别为6.33 eV，4.7 eV和5.6 eV。在岩石和锌蓝岩相的情况下，带盖是间接的，在wurtzite相的情况下进行了直接。（2020年10月14日收到； 2021年2月2日接受））关键词：晶体结构，结构优化，密度功能理论，能量带隙，状态的密度
天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的遗传模型，它们的样品是使用Common Statistics（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
一种基于...的 DTM 误差估计新方法
摘要：我们研究的主题是基于机载激光扫描 (ALS) 得出的数字地形模型 (DTM)。本文基于常用的统计数据分析了 DTM 的垂直精度，即平均误差和标准差，假设误差呈正态 (高斯) 分布。还测试了另一种方法，即所谓的稳健方法 (Höhle, Höhle 2009)，其中中位数代替平均误差，标准化中位数绝对偏差 (NMAD) 代替标准差。本文提出了一种基于拉普拉斯函数的替代方法来描述概率密度函数，其中提出了拉普拉斯函数的参数用于 DTM 误差估计。测试区域位于意大利伊斯普拉联合研究中心附近； 2005 年收集了覆盖测试区域的原始 ALS 数据，并对其进行了处理以生成 DTM。精度分析基于 DTM 与原始 ALS 数据和现场高度测量的比较。从 ALS 数据计算出的 DTM 误差分布明显不正常，证实了文献中报告的其他结果。高斯分布函数大大高估了垂直 DTM 误差；然而，稳健方法低估了它们。拉普拉斯函数与误差直方图的匹配度最高，从该函数得出的精度参数可以被视为 DTM 精度评估的替代方法。1.简介