XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System微分方程
关于飞行量子比特的控制
控制由行进量子场携带的飞行量子比特 (qubits) 对于量子网络中的相干信息传输至关重要。在本文中，我们基于描述由驻留量子系统驱动的输入输出过程的量子随机微分方程 (QSDE) 开发了一个用于对飞行量子比特的控制进行建模的通用框架。在连续时间有序光子数基础上，无限维 QSDE 被简化为驻留量子系统非幺正状态演化的低维确定性微分方程，并且传出的飞行量子比特状态可以以随机发生的量子跳跃的形式表示。正如飞行量子比特生成和变换的例子所证明的那样，这使得分析激发数不保留的一般情况成为可能。所提出的框架为飞行量子比特控制系统的设计奠定了基础，可以将先进的控制技术融入实际应用中。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
激活能量和MHD对Williamson流体的影响...
摘要当前研究的主要目的是开启非牛顿威廉姆森（Williamson）流动性的布朗运动和热疗法扩散的影响，并通过指数拉伸片段具有热辐射和微生物的生物感染的影响。为此，相似性函数涉及将部分微分方程传输到响应普通微分方程的情况。然后雇用了带有射击技术的runge -kutta方法，以评估使用MATLAB脚本的利用来评估所需的发现。流体速度在磁参数的强度上变得慢，并且以混合对流的形式提升。温度通过布朗运动和嗜热的参数升高。生物对流路易数字降低了速度场。与现有文献相比，结果显示出令人满意的一致性。2022作者。由Elsevier B.V.代表Alexandria University的工程学院出版，这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
延迟的非线性schrödinger方程：封闭形式和广义可分离解决方案
摘要：首次考虑具有恒定延迟的非线性Schrödinger方程。这些方程是具有立方非线性的经典schrödinger方程的概括，而更复杂的非线性schrödinger方程包含功能任意性。从物理的角度来看，考虑了数学物理学非线性方程延迟出现的可能原因。为了构建精确的解决方案，使用了相关方程解的结构类比。获得了具有延迟的非线性schrödinger方程的新精确解，这些方程在基本函数或四函数中表示。还发现了一些具有广义分离变量的更复杂的解决方案，这些解决方案是通过普通微分方程的混合系统描述的，而无需延迟或延迟的普通微分方程。这项工作的结果对于开发具有延迟的非线性schrödinger方程所描述的新数学模型可能很有用，并且给定的精确解决方案可以作为旨在评估数值方法准确性的测试问题的基础，以评估非线性偏差方程与延迟集成非线性偏差方程。
三角洲州立大学-Abraka
•工程地质•石油地质•矿产探索•环境地质•水文地质学7。数学系（i）M.Sc.，M.Phil。和Ph.D.数学课程（II）M.Sc.，M.Phil。和Ph.D.专业工业数学领域的计划：•应用数学•纯数学•运营研究•优化•数值分析•金融数学•统计•计算统计•微分方程•计算数学•体积分析
面板结构2024调用物理科学和工程
与COG和ADG方案中资助的人相比，在STG项目中使用了更多的几何形状，数学物理，微分方程和图理论，而离散的数学和随机过程在COG项目和数字理论中使用了更多的数学和随机过程，应用的数学和量子现场理论在ADG Projects
现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。