i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果,但也突出显示其更广泛的适用性。
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法,包括有限差异方法(FDM),光谱方法,PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性,执行时间和内存使用量,以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下,FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差,随着较高的电流而增加,而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的,其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法,而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的,对于FDM方法中等,对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。
摘要 - 本文专用于在锂离子电池单元的规模上使用PCM金属泡沫复合材料设计最佳热管理系统。研究了PCM和PCM金属泡沫复合材料吸收由锂离子细胞产生的热量的能力,开发了数学和数值模型。该建模基于从CERTES实验室中开发的新实验测试工作台进行的表征实验收集的数据。为了表征锂离子细胞的热行为,开发的二维数值模型集成了Brinkmann-Forchheimer扩展的Darcy方程,焓孔隙率法和二元能量方程。数值研究是通过耦合MATLAB和COMSOL多物理学进行的。结果表明,添加铝泡沫可以对细胞进行更有效的热管理。优化研究表明,低估厚度(所需的PCM质量)会导致极端温度。还发现,额外的PCM添加对细胞表面温度没有很大影响。
A Central area of a zone, m 2 32 A l Tunnel surface area in contact with the ground, m 2 33 C eff Effective volumetric specific heat capacity, J/m 3 /K 34 c f Specific heat of circulating fluid, J/kg/K 35 c p Specific heat capacity at constant pressure, J/kg/K 36 c s Specific heat of dry solid matrix, J/kg/K 37 c w Groundwater specific heat, J/kg/K 38 d在管壁的内径38 d,m 39 d的管壁外径,m 40 f d darcy摩擦因子41 h eq等效的对流传热系数,w/ m 2/ k 42 h f的对流传热系数循环流体的对流传热系数,w/ m 2/ m 2/ m 2/ m 2/ k 43 h t有线热传递系数,在空中传播系数,k 44 m/s45ṁ质量流量,kg/s 46 n孔隙率47 pr prandtl编号48
在近几十年中,各种研究表明,从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测(NWPS)。但是,所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制,尤其是在垂直方向上。在过去几年中,无人驾驶汽车(UAV)(UAV)的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中,有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal(ZTDS)来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源,使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
我们建议在纠缠交换协议中使用混合纠缠,作为对两个当事方高度有限的钟声国家进行分配的手段。这项工作中使用的混合纠缠被描述为离散变量(FOCK状态)和连续变量(CAT状态叠加)纠缠状态。我们在通过射影的真空 - 一个photon测量和通过平衡的同伴检测中检测到这些状态之前,在两个传播连续变量模式之间建模光子损失水平相等和不相等。我们研究了本协议中选择的测量方案的同性恋测量缺陷以及相关的成功概率。我们表明,我们的倾向交换方案具有弹性的光子损失水平,以及两种传播模式之间的平均不相等损失水平,并以其他混合纠缠方案的改善,以相干性状态叠加作为传播模式,这种损失弹性比其他混合纠缠方案有所改善。最后,我们得出结论,我们的协议适用于潜在的量子网络应用程序,当与合适的纠缠术方案一起使用时,需要两个节点在5-10 km的距离内共享纠缠。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
我们诚挚地邀请您参加下一版的国际科学会议:中学会议6,2025。这一次,我们想讨论人工智能在人类生活的各个领域的中介过程与应用之间的关系和依赖关系。特别是我们对人与算法因素之间的相互作用感兴趣,这些因素以不同的方式推动了这些过程的过程。我们邀请了理论反思和经验研究的介绍,这些研究将反映和分析介导现象的各种表现和实例。主题演讲(在线):人工智能时代的人机关系将由代表北伊利诺伊大学传播系的安德里亚·古兹曼教授提供。随附的活动,2025年3月8日:方法论小组 - 与Margrit Schreier教授(商学院,社会与决策学院,建筑商University Bremen)的定性分析。
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摘要 - 片上功率电网(PG)的摘要分析至关重要,但由于综合电路(IC)量表的迅速增长,在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析,已经引入了各种机器学习(ML)方法来解决数值方法的效率低下。但是,可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中,我们提出了IR融合,该IR融合旨在将数值方法与ML相结合,以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言,数值方法用于获得粗糙的解决方案,并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中,应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后,基于数值解决方案,采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合,并设计了Inpection unet u-net模型,旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性,将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明,其准确性明显优于以前的基于ML的方法,同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性,与数值方法相比。