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resumé - Zhenze Yang
研究摘要 基于人工智能的机械材料替代模型 ➢ “结构-物理场”联系：大量的“科学人工智能”研究侧重于学习“结构-性质”关系，而我的博士研究则侧重于开发基于深度学习的所谓“结构-物理场”联系方法。物理场可以是应变/应力场、势能或电子密度分布。我对物理场预测感兴趣的原因是：1）与单一材料性质相比，物理场包含更全面的信息；2）可以从物理场计算出导数性质（例如从应力场到杨氏模量）。 ➢ 绕过 FEA 计算的基于人工智能的替代模型：我提出了一个条件生成对抗网络
人工智能与机器学习
项目名称 理学学士 – 人工智能与机器学习 课程代码/名称 UGAM101 / 线性代数与微积分 年份/学期 I / ILTPC 3 1 0 4 课程目标： 1. 用矩阵方法解释线性方程组的解。 2. 讨论级数的收敛和发散。 3. 解释二元函数的偏导数和极值 4. 讨论标量和矢量函数的物理解释 5. 讨论矢量线、曲面和体积积分。 课程成果： 成功完成课程后，学生将能够： 1. 应用矩阵方法解线性方程组 2. 测试无限级数的收敛和发散。 3. 确定二元函数的极值。 4. 将向量微分算子应用于标量和向量函数 5. 用格林函数求解线、表面和体积积分，UNIT-I 矩阵 12 矩阵的秩、梯形、线性方程组的一致性、向量的线性依赖性、特征值、特征向量、特征值的性质、凯莱-哈密顿定理、二次型、通过线性变换将二次型简化为标准形式、二次型的性质。UNIT-II 无穷级数 12 数列和级数收敛的定义。正项级数 – 收敛的必要条件、比较检验、极限形式比较检验、达朗贝尔比率检验、拉贝检验、柯西根检验、交错级数、莱布尼茨规则、绝对和条件收敛。 UNIT-III 偏微分及其应用 12 两个或多个变量的函数，偏导数，高阶偏导数，全导数，隐函数的微分，雅可比矩阵，两个变量函数的泰勒展开式，两个变量函数的最大值和最小值。 UNIT-IV 向量微分学 12 标量和向量点函数，向量算子 Del，梯度，方向导数，散度，旋度，Del 两次应用于点函数，Del 应用于点乘积
量子力学——量子和算符
5 量子力学 – 函数和算子电子的状态用称为状态向量或函数的量表示，它通常是许多变量的函数，包括时间。在 PH425 中，您学习了包含有关粒子自旋状态信息的函数。我们将对函数中包含的有关粒子位置、动量和能量的信息以及函数随时间的发展感兴趣。在 PH 425 中，您学习了自旋算子 S 2 、S z 、S x 等。我们将学习位置、动量和能量算子。在 PH425 中，您将算子表示为矩阵（以不同的基数），将函数表示为列向量。我们将学习将算子表示为数学指令（例如导数），将函数表示为函数（波函数）。
在程序中为电缆和接线盒分配间接雷电...
间接雷击工程需要尽早分配重量和空间，以便在注重重量的复合系统程序中进行保护。本说明试图定义飞行环境并提供将其扩展到任何大小的系统的工具。根据 IN615 中的发现，标准中的波形 5A (WF5A) 已更改为波形 4 (WF4)。所有其他分配都会受到影响，因为更多的高频穿透内部导体，而较少穿透外部导体。雷击组件 A、D 和 H 具有大约相同的 dI/dt 和相同的 2MHz 以上频谱，因此它们将激发相同水平的波形 2 导数激励和波形 3 谐振激励。设计指南有助于满足要求。
2D材料中的博士学位奖学金作为H2 ... 的光催化剂 学生保护计划2023-2024 儿童和年轻人的心理健康（CAMHS） MSC国际人力资源管理
这个博士学位项目将使用可调，清洁，单步且环保的合成过程来重点介绍低影响和可持续2D材料的设计和开发。研究将采用综合方法。它涉及设计，工程师和验证高性能2D纳米材料，用于绿色氢的生产。2D导数将通过环境良性，快速和可控的清洁合成技术（这是纳米材料制造方法的最前沿）传递。该项目将利用与材料合成（CHFS），表征（Raman，XRD，AFM，SEM，SEM，UV-Vis-vis-Spectroscopicy，stepte-State和Time Resolved Spectroscopicy），H 2生产和测试（太阳光像和气体层次）相关的研究设施。
使用COMSOL多物理工具
在图9中，沿不同时间线从0到75s的不同时间线对应于LG方程的值对应于LG方程。可以观察到t = 70s的值V1的变化从-1到最大值，并且在不同的时间帧时，30s的弧长达到了高状态值，如图9所示。波浪看起来混乱，但弧形长度为30的波浪为所有所需时间表提供了最佳视图。在图10中显示了变量沿时间变化的变量V1，首次导数V/S弧长度。值在70年代发生的值发生变化，而弧长为10。此外，观察其他时间表的V1几乎具有0值。在LG方程中，使用衍生物，因此图描绘了
量子求解线性微分方程
许多现实世界现象的数学描述都是用微分方程来表述的。它们是描述基于函数导数的函数的方程，用于模拟计算流体动力学、量子力学和电磁学等领域的各种物理现象，也用于金融、化学、生物和许多其他领域 [8]。例子包括物理学中的热方程、波动方程和薛定谔方程、金融中的布莱克-舒尔斯方程以及化学中的反应扩散方程。由于它们是一种广泛使用的工具，因此研究如何使用量子算法来求解微分方程以及它们是否能比传统方法提供更快的速度是很有意义的。我们将首先简要了解线性微分方程，特别是泊松方程，以及它们离散化为线性方程组，然后介绍量子线性系统求解器 (QLSS) 并将其与经典方法进行比较。
研究论文：通过量子微积分在开单位圆盘中定义的对称微分算子求解几何不等式
在本文中，我们处理 q 演算的结构，它开发了一种有趣的计算技术并组织了不同类的算子和特定的变换。q 演算的重要性出现在包括物理问题在内的大量应用中。对称 q 激活通常实现 q 微分方程（可能涉及导数）。因此，这些算子和 q 对称算子的对称性之间的密切联系有待估计（参见 [1 – 9]）。在最近的研究中，我们提供了一种从对称性质中推导和解释的过程，并与传统案例进行了类比。通过将 q 演算和对称 Salagean 微分算子相结合，我们引入了一种新的修改后的对称 Salagean q 微分算子。通过使用此算子，我们给出了新类的解析函数。