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将季节性气候可预测性的投影变化与ENSO振幅联系起来
摘要：最近的研究表明，在整个历史记录中，潜在的可预测性和实际预测技能主要是由于自然际变异性。在这项研究中，我们探讨了未来是否预计将来可能会变化的潜在可预测性，这是对人为气候变化的独特反应。我们估计了厄尔尼诺现象的潜在预测 - 南部振荡（ENSO）以及全球表面温度，降水和大气上的循环循环异常，从1921年到2100年，在完美的模型框架内，使用五个辅助模型大型组合模型。我们发现，历史和预测的ENSO振幅变化通过ENSO驱动的季节性预测的信噪比的变化在气候可预测性中产生了全球规模的变化，Niño-3.4标准偏差的变化为10％，导致全球平均预测能力14％的标准偏差在12个月的全球平均能力上的变化14％。这种关系表明，在未来几十年中，全球大部分地区的潜在可预测性变化可能与ENSO的人为气候变化有关。然而，由于当前模型在预计的ENSO变化的符号和强度上大大不同意，因此无法确定未来全球预方法变化的轨迹。通过在五个大型合奏中看到的可预测性变化广泛变化来证明，模型表现出强大的增加，稳健的减少或预测能力的显着变化，具体取决于它们各自的预测ENSO振幅趋势。我们的结果强调了对气候模型开发的需求，旨在更好地捕获过去强迫和强制性的ENSO变异性的变化，这是必要的（如果不舒服的话），以将投影变化限制为全球气候可预测性。
恒定载荷振幅下循环试验的执行和评估 – DIN 50100:2016
恒定载荷幅值的试验用于表征材料试样和部件的疲劳强度行为。从这些试验结果得出的 S-N 曲线描述了载荷幅值与相应的失效循环次数之间的关系。由于实施和评估疲劳试验的概念不同，因此很难比较不同研究机构的结果。新版德国标准 DIN 50100:2016 的目的是定义一种确定金属合金 S-N 曲线的程序，该程序不允许任何解释的余地。假设试验结果在载荷和循环方向上都服从对数正态分布。进一步假设高周疲劳状态和长寿命疲劳状态下的 S-N 曲线可以用双线性函数近似。为了确定有限寿命直线，可以根据 Basquin 采用珍珠串法和载荷水平法确定位置参数和幂函数的斜率。长寿命疲劳强度采用阶梯法确定，平均而言，S-N 曲线的拐点与有限寿命直线形成。对于长寿命疲劳状态，根据所检查的材料组，假设水平过程或低倾斜度下降。此外，DIN 50100:2016 包含有关平均值估计准确性的信息
缺口、名义应力、疲劳强度折减系数和恒定/可变振幅多轴疲劳载荷
机械组件和结构的组成结构元件具有复杂的几何形状，导致局部应力/应变集中现象。这些带缺口的结构部件经常受到随时间变化的载荷，这可能导致疲劳裂纹的产生和扩展。在非常特殊的情况下，使用中的载荷路径包括恒幅 (CA) 疲劳循环。然而，在大多数实际情况下，结构部件受到变幅 (VA) 载荷谱的影响。除此之外，疲劳设计问题进一步复杂化，因为一般来说，实际使用中的载荷历史本质上是多轴的。就受到 CA 多轴疲劳载荷的无缺口金属材料而言，对现有技术的检查表明，使用各种设计标准可以达到良好的精度水平 [1] 。然而，尽管设计可靠性如此令人鼓舞，但显然还需要做更多的工作，以便更好地将材料微观结构的影响纳入疲劳设计过程 [2] 。在此背景下，关键问题是具有不同延展性的材料对施加载荷历史的非比例性程度表现出不同的敏感性 [3] 。虽然已经进行了大量工作来研究普通金属材料的多轴疲劳行为，但迄今为止，国际科学界尚未对多轴疲劳行为进行深入研究。
通过量子振幅估计和切比雪夫插值进行百慕大期权定价
摘要 金融衍生品的定价，特别是百慕大期权等可提前行使的期权的定价，是金融机构重要但繁重的数值任务，其加速将对业务产生巨大的影响。最近，量子计算在金融问题中的应用开始被研究。在本文中，我们首次提出了一种百慕大期权定价的量子算法。该方法使用通过量子振幅估计估计出的插值节点的值，通过切比雪夫插值对百慕大期权定价的关键部分延续值进行近似。在该方法中，生成基础资产价格路径的调用预言机的次数为 O(ϵ –1)，其中 ϵ 是期权价格的误差容忍度。这意味着与基于经典蒙特卡洛的方法（如最小二乘蒙特卡洛）相比，速度提高了二次方，其中预言机调用次数为 O(ϵ –2)。
使用各种机器学习技术结合脑半球间振幅比从脑电图中识别人员
科学界正在探索脑电图 (EEG) 与个人信息之间的关联。尽管使用 EEG 进行身份识别对研究人员来说很有吸引力，但是感知的复杂性限制了此类技术在实际应用中的使用。在这项研究中，通过降低脑信号采集和分析过程的复杂性解决了这一难题。这是通过减少电极数量来实现的，在不影响准确性的情况下简化了关键任务。事件相关电位 (ERP)，又称时间锁定刺激，用于从每个受试者的头部收集数据。在放松一段时间后，向每个受试者直观地呈现一个随机的四位数字，然后要求他们思考 10 秒。对每个受试者进行了 15 次试验，在每个心理回忆片段之前都有放松和视觉刺激阶段。我们引入了一个新颖的派生特征，称为半球间振幅比 (IHAR)，它表示横向对应电极对的振幅比。该特征是在使用信号增强技术扩展训练集后提取的，并使用多种机器学习 (ML) 算法进行测试，包括线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN)。大多数 ML 算法在 14 个电极的情况下显示 100% 的准确率，根据我们的结果，使用更少的电极也可以实现完美的准确率。然而，AF3、AF4、F7 和 F8 电极组合与 kNN 分类器产生了 99.0 ± 0.8% 的测试准确率，是人员识别的最佳选择，既保持了用户友好性又保持了性能。令人惊讶的是，放松阶段表现出三个阶段中最高的准确率。
音响系统设计参考手册
将具有相同频率和振幅的波信号相加，我们发现生成的信号也具有相同的频率，并且其振幅取决于原始信号的相位关系。如果相位差为 120 ° ，则生成的信号具有与任一原始信号完全相同的振幅。如果将它们同相组合，则生成的信号的振幅是任一原始信号的两倍。对于 l20 ° 和 240 ° 之间的相位差，生成的信号的振幅始终小于任一原始信号的振幅。如果两个信号的相位正好相差 180 ° ，则将完全抵消。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
量子头发和黑洞信息
令外部度量态 g(E) 发射量子 ri 的振幅为 α(E,ri)。这个振幅必须近似于质量为 E 的黑洞的半经典霍金振幅。在领先的近似中，振幅是热发射的振幅，但在次领先的阶（即，对于[8]中计算的扰动修正，为 ∼ S − k ；对于非扰动效应，为 exp − S ，其中 S 是黑洞熵），将出现对 (E,ri) 的额外依赖性。这些修正可能依赖于黑洞的内部状态，这是量子毛发的结果。已经证明，即使像 exp − S 这样小的修正也可以净化最大程度混合的霍金态（即可以扰动辐射密度矩阵 ρ 使得 tr ρ2 = 1），因为希尔伯特空间的维数 (∼ exp S) 非常大 [4]。
利贝特的遗产：意志神经科学入门
4 幅度是指波相对于基线的相对高度，与波的极性无关。对于非周期性信号（例如准备就绪电位），幅度是比振幅更明确的指标。振幅有更多定义，当应用于非周期性信号时，会使“较低”或“较大”等术语的使用不一致。较大的振幅可能意味着峰间幅度较大（因此偏转“较大”）。但是，较大的振幅也可能意味着较大的振幅值（在负偏转的情况下，这意味着更大的正值，使偏转“较小”）。因此，我们以后使用术语幅度。