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相干态的乌尔曼相和乌尔曼-贝里对应关系
Berry相[1]通过绝热循环过程后获得的相位揭示了量子波函数的几何信息，它的概念为理解许多材料的拓扑性质奠定了基础[2–13]。Berry相理论建立在纯量子态上，例如基态符合零温统计集合极限的描述，在有限温度下，密度矩阵通过将热分布与系统所有状态相关联来描述量子系统的热性质。因此，将Berry相推广到混合量子态领域是一项重要任务。已有多种方法解决这个问题[14–21]，其中Uhlmann相最近引起了广泛关注，因为它已被证明在多种一维、二维和自旋j系统中在有限温度下表现出拓扑相变[22–26]。这些系统的一个关键特征是 Uhlmann 相在临界温度下的不连续跳跃，标志着当系统在参数空间中穿过一个循环时，底层的 Uhlmann 完整性会发生变化。然而，由于数学结构和物理解释的复杂性，文献中对 Uhlmann 相的了解远少于 Berry 相。此外，只有少数模型可以获得 Uhlmann 相的解析结果 [ 22 – 30 ] 。Berry 相是纯几何的，因为它不依赖于感兴趣量子系统时间演化过程中的任何动力学效应 [ 31 ] 。因此，Berry 相理论可以用纯数学的方式构建。概括地说，密度矩阵的 Uhlmann 相是从数学角度几乎平行构建的，并且与 Berry 相具有许多共同的几何性质。我们将首先使用纤维丛语言总结 Berry 相和 Uhlmann 相，以强调它们的几何特性。接下来，我们将给出玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的解析表达式，并表明当温度趋近于零时，它们的值趋近于相应的 Berry 相。这两种相干态都可用于构造量子场的路径积分 [32 – 37]。虽然单个状态中允许有任意数量的玻色子，但是泡利不相容原理将单个状态的费米子数限制为零或一。因此，在玻色子相干态中使用复数，而在费米子相干态中使用格拉斯曼数。玻色子相干态也用于量子光学中，以描述来自经典源的辐射 [38 – 41]。此外，相干态的Berry相可以在文献[ 42 – 45 ]中找到，我们在附录A中总结了结果。我们对玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相的精确计算结果表明，它们确实携带几何信息，正如完整概念和与 Berry 相的类比所预期的那样。我们将证明，两种情况下的 Uhlmann 相都随温度平稳下降，没有有限温度跃迁，这与先前研究中一些具有有限温度跃迁的例子形成鲜明对比 [ 22 – 30 ] 。当温度降至零度时，玻色子和费米子相干态的 Uhlmann 相接近相应的 Berry 相。我们对相干态的结果以及之前的观察结果 [ 22 , 24 , 26 ] 表明，在零温度极限下，Uhlmann 相还原为相应的 Berry 相。
锂离子电池建模和 BMS 的自适应扩展卡尔曼滤波器实现
摘要- 为单引擎双座滑翔机上的有效载荷系统制造了定制锂离子电池。在形成电池管理系统的软件开发阶段，为了在充电和放电过程中提供安全性，需要一些参数来指示电池的状况。因此，在本研究中，在 42 Ah 锂离子电池中进行了电等效电路方法和自适应扩展卡尔曼滤波器中使用的充电状态估计过程。结果，平均绝对误差和均方根误差的值小于 1%。在实际过程中，从未发现过真正的误差值。给出噪声以确定扩展卡尔曼滤波器和自适应扩展卡尔曼滤波器 (AEKF) 算法之间的自适应能力。此外，将主 SoC 设置为某个值以查看估计精度。研究表明，该方法可以应用于有效载荷系统的 BMS 软件的开发。
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。
黑人传统邮票系列：贝西·科尔曼
这枚邮票是为了纪念贝西·科尔曼，她是第一位获得国际飞行员执照的非裔美国女性。她的决心和毅力使她从德克萨斯州的一间小木屋来到法国巴黎，在那里她获得了国际飞行员执照，然后回到美国，她计划在那里为非裔美国人开办一所航空学校。1926 年，她在为一次展览练习时从飞机上坠落身亡。科尔曼是非裔美国女性勇气和毅力的典范，是第 18 位在黑人遗产邮票系列中获奖的人。这些邮票是在华盛顿特区的雕刻和印刷局印制的，地址是 902“D”
圣凯瑟琳拉布莱教区 - 圣科尔曼
祝贺圣凯瑟琳·拉布莱-圣科尔曼教区家庭的约瑟夫和参加我们好牧人教理讲授计划的诺拉！圣凯瑟琳·拉布莱-圣科尔曼爱心手纱线小组是一群为了祈祷和友谊而聚集在一起的钩针编织者和针织者，将于 1 月 22 日星期三中午 12 点在图书馆室开会。我们有多余的钩子和纱线，可以帮助您入门或自带。欢迎新成员加入，快来加入我们吧！如需更多信息，请联系 Lorrie，邮箱：lorewil@outlook.com。圣凯瑟琳·拉布莱丧亲小组——没有什么比失去亲人更痛苦的了，无论是配偶、孩子还是父母。虽然无法避免强烈的悲伤感，但有时与有类似感受的人在一起会有所帮助。我们的下一次会议将于 1 月 22 日星期三下午 3 点在图书馆举行。有关更多信息，请联系 Lorrie，邮箱：lorewil@outlook.com。对圣约瑟夫的奉献——圣约瑟夫的七个星期日是对普世教会守护神的奉献。在 3 月 19 日他的节日之前的七个星期日，信徒们传统上会思考他一生中的一系列情况——七个悲伤和欢乐——以便他们能够像他一样面对自己生活中的欢乐和悲伤。今年的奉献将于 2 月 2 日星期日开始。在教堂后面拿一本小册子，获取完整信息。在弥撒圣祭中缅怀已故的亲朋好友；记住他们的生日、周年纪念日和其他特殊日子。也请为病人举行弥撒，表达他们的意愿。请在募捐篮中将意愿写在信封中，信封上标明“弥撒意愿”，并注明请求人、电话号码和首选日期。每次弥撒的捐款为 15 美元。本周末将为穷人募集食物。
纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心 2022 年实施战略计划
从对主要和次要数据的审查中得出了以下其他重要健康需求：老年人和老龄化；癌症；儿童健康；妇女健康。由于需要关注上表中所述的优先健康需求，这些主题不是 2022-2024 年实施战略中特别优先考虑的工作。然而，由于社会决定因素需求的相互关系，其中许多领域都与优先健康需求有间接关系，将通过优先健康需求的上游工作来解决。此外，其中许多领域都在正在进行的计划和服务中得到解决（并在 CHNA 报告中进行了更详细的描述）。纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心提供的社区健康预防和教育计划超出了本实施战略中概述的计划和活动的范围。这些计划通过各种渠道提供给数千名寻求更多健康信息的休斯顿居民。 CHNA 的目的是全面了解纪念赫曼德克萨斯医疗中心服务区的健康需求，并指导医院的规划工作以满足这些需求。特别关注弱势群体的需求、未满足的健康需求或服务缺口以及社区的意见。为了规范整个纪念赫曼医疗系统的工作并增加影响大休斯顿地区顶级健康需求的潜力，在区域/系统层面评估和优先考虑社区健康需求。有关确定和优先考虑重要健康需求的过程的更多信息
使用单比例因子自适应卡尔曼滤波器进行纳米卫星容错姿态估计
1 伊斯坦布尔技术大学航空航天学院，34469 伊斯坦布尔，土耳其，收到日期：2022 年 3 月 24 日 修订日期：2022 年 6 月 8 日 接受日期：2022 年 6 月 20 日 摘要 Özet 在本研究中，提出了一种集成自适应 TRIAD/扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 姿态估计系统，其中 TRIAD 和自适应 EKF 相结合以估计纳米卫星的姿态。作为系统的第一步，TRIAD 算法利用磁力计和太阳传感器测量结果产生初始粗四元数估计，然后将该粗估计直接输入到自适应 EKF。将姿态信息直接输入到滤波器相对减少了 EKF 带来的计算负担。作为系统的第二步，自适应 EKF 滤波 TRIAD 解并给出最终的四元数估计。同时，自适应 EKF 在传感器故障时使用单个缩放因子 (SSF) 重新调整测量噪声协方差矩阵，使整个系统对传感器故障更具鲁棒性。进行了几次模拟，并针对两种不同的故障类型（即姿态传感器中的噪声增量和连续偏差）测试了所提出的系统的性能。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
扩展卡尔曼滤波器设计及船舶运动预测...
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据从全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收信号作为编码的 ASCII 字符。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获得实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要特征。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引术语 — 卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面航行器、船舶