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World File Search System数值方法
博士职位：科学机器学习应用的可扩展培训算法
科学机器学习（SCIML）通过简化计算建模并提供具有成本效益的替代模型，从而显着增强了传统的数值方法。尽管有这些优势，但SCIML代理的训练阶段仍然在计算上仍然昂贵，从而限制了它们在现实世界，多尺度和多物理学，工程问题中的适用性。这个博士学位项目旨在通过为利用多级技术和/或域分解方法开发新颖的培训算法来解决这一局限性。重点将放在设计创新的优化器，调查各种网络分解以及实施有效的并行化策略以提高可扩展性和降低计算成本。
Microsoft Word - 直接和间接冷却系统对电动汽车电池热管理的比较.docx
如今，地球面临着许多问题，例如环境污染和气候变化。这些严重的问题多年来一直影响着地球及其生物。在这个时代，绿色清洁能源对下一代至关重要。为了克服这些问题，一些尝试发挥了重要作用。其中之一就是将替代能源融入人类的生活。随着这一趋势的发展，电动汽车 (EV) 已出现在汽车行业中。电动汽车面临的最重要挑战之一是热管理。本文采用数值方法研究了不同冷却系统对电动汽车电池的性能。根据结果，两种配置在热分布、材料、温度变化、维护等方面各有优势。关键词：电动汽车冷却系统、冷却剂、BTMS（电池热管理系统）、锂离子电池、CFD 方法。
用于解决的机器学习和优化技术
随着AI技术的速度继续加速，研究人员可以使用更多的工具来解决长期存在的问题，今天可用的混合方法继续推动效率和精度的计算限制。这样的问题之一是冗余系统的逆运动学。本文探讨了7度自由操纵器的复杂性，并探讨了13种优化技术来解决它。此外，提出了一种新的方法来有助于算法研究领域。发现这比著名的传统粒子群优化技术快200倍。这种新方法可以用作新的搜索领域，将机器学习的探索性功能与数值方法的剥削能力相结合。
![arxiv：2502.06956v1 [Quant-ph] 2025年2月10日](/simg/e\e5d48e0cf5320c7badff48c4e2d7683939a7f10c.webp)
arxiv：2502.06956v1 [Quant-ph] 2025年2月10日
量子信息量词是用于分析强相关系统的必不可少的工具。因此，为其计算开发高效且鲁棒的数值方法至关重要。我们提出了一个基于张量交叉插值（TCI）算法系列的一般程序，以在完全一般的框架中解决这一挑战，独立于系统或所考虑的量词。为了证实我们的方法，我们考虑了1D和2D铁磁性模型的非稳定性rényi熵（SRE）和相干性（REC）的相对熵（rec）。此方法不仅展示了其多功能性，而且还提供了一个通用框架，用于探索复杂系统中其他量子信息量词。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
利用先进量子计算实现量子控制：一个视角
摘要：我们提出将数字量子模拟与变分量子算法相结合，作为解决量子控制问题的数值方法的替代方法。作为一种混合量子-经典框架，它利用了数字量子模拟的先前成就，与经典算法相比，它提供了对量子动力学的有效模拟。我们根据前期工作分析了此类算法的可训练性和性能。我们表明，特定的量子控制问题，例如，寻找 bang-bang 控制的切换时间或数字量子退火计划，已经可以在嘈杂的中尺度量子时代进行研究。我们预见到，如果实验实施的硬件发展到下一个水平，这些算法将对高精度量子控制做出更大的贡献。
通过分析进行飞机认证的指南
当前和未来的飞行和发动机建模技术。CbA 的诸多好处包括以较低的成本简化产品认证测试程序，同时保持同等的安全水平。就本文而言，飞行和发动机建模包括所有类型的分析方法，包括基于风洞和/或其他地面测试结果的分析以及数值方法（例如计算流体动力学 (CFD)）等。在 CbA 的背景下，分析用于获得认证合规性结果，这些结果传统上是通过物理测试获得的，例如飞行测试或发动机地面测试。尽管目前的分析技术和流程不足以充分解决当今 CbA 的大多数方面，但监管机构已根据具体情况接受了 CbA 的个别应用。需要齐心协力大幅提高分析能力，才能充分发挥 CbA 的优势。
