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奥布里相离子阱量子计算机声子模式的特性
我们通过分析和数值方法研究了离子量子计算机中声子模式的特性。离子链被放置在一个谐振阱中，并带有一个额外的周期势，其无量纲振幅 K 决定了可用于量子计算的三个主要相位：在零 K 时，我们有 Cirac-Zoller 量子计算机的情况，在某个临界振幅 K < K c 以下，离子处于 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 相位，具有非局域声子模式和自由链滑动，在临界振幅 K > K c 以上，离子处于固定的 Aubry 相位，具有有限的频率间隙，保护量子门免受温度和其他外部波动的影响。对于 Aubry 相位，与 Cirac-Zoller 和 KAM 相位相反，声子间隙与放置在陷阱中的离子数量无关，从而保持陷阱中心周围的固定离子密度。我们表明，与 Cirac-Zoller 和 KAM 的情况相比，Aubry 相中的声子模式的局部化程度要高得多。因此，在 Aubry 相中，反冲脉冲会导致离子的局部振荡，而在其他两个相中，它们会迅速扩散到整个离子链上，使它们对外部波动相当敏感。我们认为，Aubry 相中的局部声子模式和声子间隙的性质为该相中具有大量离子的离子量子计算提供了优势。
Wrap-Review-Applications-speinable-machine学习...
摘要 - 大规模电池内电源线通信（PLC）的使用将允许智能单元在分散系统，外部电池管理系统（BMS）以及外部智能电网网络中进行通信。通过使用PLC，通过允许BMS实时访问原位电池传感器数据，进一步增强了智能电池，而无需电池内额外的线束。本文在四个不同的锂离子电池组配置上介绍了PLC系统的实验研究，以确定其适用性和对大规模储能系统的限制，例如用于智能电网，电池电动汽车和机器人系统。正交振幅调制（QAM）在高比特率通信中的好处进行测试高达1024-QAM。提出了基于实验结果的PLC系统参数的建议。索引术语 - 智能网格，电源线通信，智能电池，智能车辆，储能通信，正交振幅调制，电池管理。
用于金属增材制造过程监控的激光生成宽带瑞利波形演变
摘要：本研究提出，激光脉冲可以产生有限振幅瑞利波，用于增材制造过程中的工艺监控。非接触式工艺监控使用脉冲激光产生瑞利波，并使用自适应激光干涉仪接收它们。文献中的实验和模型表明，有限振幅波形会随着传播距离而演变，甚至会在平面粒子速度波形中形成冲击波。非线性波形演变表明材料非线性，它对材料微观结构敏感，进而影响强度和断裂性能。测量是在定向能量沉积增材制造室内对平面 Ti-6Al-4V 和 IN-718 沉积物进行的。通过检测平面外粒子位移波形，还可以获得平面位移和速度波形。波形演变可以表征为 (i) 通过在不同点接收一个源振幅，或 (ii) 通过应用不同的源振幅在一个点接收。提供了针对有意调整的关键工艺参数的样本结果：激光功率、扫描速度和舱口间距。
统计条件下结构的疲劳寿命估计…… - arXiv
新的疲劳寿命预测框架为缺口梁模型在统计和频谱相似的不规则变幅载荷下提供了更好的寿命预测。它通过修改应力-振幅历史的概率密度函数，使累积损伤规则能够解释载荷序列效应，方法是 (1) 基于雨流计数算法识别过载； (2) 过载延迟效应的分析表征； (3) 使用过载振幅速率表征校正损伤规则。将根据实验获取和合成生成的载荷时间历史估计的疲劳寿命与通过定性再现物理实验中疲劳寿命的模拟生成的疲劳寿命进行比较。预测精度的显著提高优于 Palmgren-Miner 规则和基于功率谱的寿命估计。对现场加速度数据的演示应用证实了其在役结构健康监测和损伤预测中的应用。该框架不需要事先了解施加的负载，并且可以应用于具有已知结构和缺陷特性的其他工程结构。
Acuson红杉超声系统 - 查看更多。知道...
与常规系统中的多束组重叠，而不是单个或关闭平行光束线。通过Infocus和基于物理的延迟技术启用了次级波束形成。振幅校正可以在发送事件中进行，以显着锐化图像并改善空间分辨率，而不是给定传感器频率的典型分辨率。
信号启发的合成工具包，用于有效生产酪氨酸磷酸化蛋白质
结果：在三个SPIO示踪剂中，通过溶液中的MPR测量的最大MPI信号最高，但是，在构图中，综合体内融合后，信号明显较低。游离和细胞内颗粒的峰值信号没有差异。与systomag-d相比，pollag的细胞铁负荷更高。从游离和细胞内SPIO的图像中测得的总MPI信号对于Propag来说最高。变化的成像参数证实，较低的梯度场强和较高的驱动场振幅提高了示踪剂和细胞灵敏度。结论：这些结果表明，通过松弛测定法评估示踪剂不足以预测所有SPIO示踪剂的性能。尤其不是用于较大的聚合物封装的铁颗粒，例如propag，也不适用于细胞内部内在的SPIO颗粒。通过较低的梯度场强和较高的驱动场振幅改善MPI敏感性与图像分辨率的权衡有关。
基于流的变分量子蒙特卡罗的数值和几何方面
近年来，机器学习、量子多体物理学和量子信息科学等领域的交流卓有成效。这种多学科的互动在一定程度上得益于以下发现：人工神经网络为参数化量子多体希尔伯特空间的子集提供了强大的归纳偏差。尽管通过神经网络描述希尔伯特空间向量会导致无法对此类量子态子集进行精确的线性代数运算，但由于存在一种名为变分蒙特卡洛 (VMC) 的有效随机近似算法 [8,30]，基于神经网络的量子态 (NQS) 能够准确揭示量子自旋系统基态的属性，并使用 VMC 的时间相关变体（即所谓的 t-VMC）模拟其时间演化 [6,7]。自从复值受限玻尔兹曼机 [ 8 ] 问世以来，神经网络量子态的范围已经扩大到涵盖各种量子系统，这通过使用日益复杂（通常是多层的）的架构成为可能。相互作用的另一个驱动因素是发现 VMC 和变分量子算法 (VQA) 之间有着密切的类似性。特别是 Stokes 等人 [ 40 ] 在量子信息几何方面的最新研究阐明了机器学习中的自然梯度下降 [ 2 ]、随机重构 VMC [ 38 ] 和量子计算中的变分虚时间演化 [ 45 ] 之间的联系。本教程论文旨在作为对连续变量量子系统的基于流的 VMC 和 t-VMC 的独立回顾。为了具体起见，我们以玻色子量子系统为例进行讨论，以场振幅基表示。场振幅基并不是 VMC 文献 3 的传统焦点，VMC 文献集中于更易于用 Fock 基解释的非相对论系统。然而，场振幅基在具有相对论对称性的系统中是自然的，其中受控玻色子哈密顿量在 L 2 空间中表示为简单的薛定谔算子。因此，哈密顿量的简单性也提供了教学优势。场振幅基的一个可能的计算优势是，它不需要人为地将允许的模式占用数限制在有限范围内以进行数值实现。为了促进
使用事件相关脑电位来评估运动......
现实世界中的行为会产生直接的感官后果。在数字环境中模仿这些后果是可以实现的，但技术限制通常会在用户操作和系统响应之间施加一定的延迟。评估这种延迟对用户的影响非常重要，最好使用不会干扰其数字体验的测量技术。一种这样的不引人注目的技术是脑电图 (EEG)，它可以通过从连续的 EEG 记录中提取事件相关电位 (ERP) 来捕捉与运动反应和感官事件相关的用户大脑活动。在这里，我们利用了这样一个事实：感官 ERP 成分（特别是 N1 和 P2）的幅度反映了感官事件被视为自身行为的预期结果的程度（自我生成效应）。参与者（N = 24）通过在虚拟键盘上输入代码来打开门，在虚拟现实 (VR) 环境中引发听觉事件。在参与者内部设计中，用户输入和声音呈现之间的延迟是跨块操纵的。有时，虚拟键盘会由模拟机器人操作，从而产生外部生成声音的控制条件。结果表明，相对于外部生成的声音，自生成声音的 N1（但不是 P2）振幅会降低，而 P2（但不是 N1）振幅会通过声音呈现的延迟以分级方式进行调制。N1 和 P2 效应之间的这种分离可以追溯到对自生成声音的基础研究。我们建议将 P2 振幅作为候选读数，以评估数字环境在系统延迟方面的质量和沉浸感。
相位补偿法在近地表地球动力学过程地电控制中的应用
本研究致力于应用利用场相位特性的地电控制补偿法来检测和定位地球动力学过程。与通常用于分析观测结果的电磁场异常分量的振幅参数相比，地电信号的相位配准法具有较高的抗噪性。开发了一种使用场相位特性来解释监测数据和相关地球动力学过程定位问题的形式化方法。在该方法的框架内，提出了通过加权均方解释误差和包含有关地电剖面先验信息的正则函数的最小和来确定剖面参数。为了检查球形溶洞的定位可能性，模拟了沿安装剖面移动球心时场电位的振幅和相位异常分量以及非均匀定位的标准误差。模拟表明，与不均匀位置具有良好的潜在区分度，在不均匀定位问题中，通过结合使用幅度和相位场分量可以获得最高的定位精度。
统计和频谱相似的变幅载荷下结构的疲劳寿命评估
新的疲劳寿命预测框架可在统计和频谱相似的不规则变幅载荷下为缺口梁模型提供更好的寿命预测。它通过修改应力-振幅历史的概率密度函数，使累积损伤规则能够解释载荷序列效应，方法是 (1) 基于雨流计数算法识别过载；(2) 分析表征过载延迟效应；(3) 使用过载振幅率表征校正损伤规则。将根据实验获取和合成生成的载荷时间历史估计的疲劳寿命与根据定性再现物理实验中疲劳寿命的模拟生成的疲劳寿命进行比较。预测精度的显著提高优于 Palmgren-Miner 规则和基于功率谱的寿命估计。对现场加速度数据的演示应用证实了其可用于在役结构健康监测和损伤预测。该框架不需要预先了解所施加的负载，并且可以应用于具有已知结构和缺陷特性的其他工程结构。