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World File Search System数学分析
全球水电、太阳能和风电系统（可再生能源系统）可持续增长的比较分析
几个世纪以来，人类对化石燃料的无节制依赖已将世界推向严重环境危机的边缘。虽然已经对可再生能源发电能力进行了个别研究，但缺乏全面的分析。本研究旨在通过对三种主要可再生能源（水电、太阳能和风能）及其当前的全球利用统计数据进行比较分析，填补这一空白。此外，本研究还将研究化石燃料的功效及其对环境的有害影响。全球变暖及其对生态系统的健康影响正在迅速加剧。如果我们的能源系统没有完全脱碳，环境恶化将以惊人的速度继续下去。幸运的是，存在大量传统和可再生能源资源，它们对环境的影响很小或没有影响，并且已经使用多年。然而，这些资源在很大程度上仍未得到开发。可再生能源资源的全部潜力取决于可持续技术的发展，以最大限度地利用其能源。本研究基于国际可再生能源机构 (IRENA) 2023 年的数据，深入研究了 2013 年至 2022 年全球和各地区可再生能源利用情况。研究重点仅限于近年来利用率最高的三种主要可再生能源。通过适当的数学分析，结果显示可再生能源呈指数增长，过去十年年均发电量为 2353550.7 兆瓦。水力发电、太阳能和风能等在全球可再生能源系统的普及中发挥了重要作用。近年来，由于这些可再生能源具有可持续性和环保性，不断变化的动态使其备受关注。
量子方法用于整数小波变换及其...
随着技术进步的快速进步，对高处理和存储能力的需求已大大增加。因此，发现操纵和转换信息的新方法是必要的。一种潜在的解决方案是量子信息处理，它大大减少了存储的数据的量，操作数量以及经典工具（例如小波变换（WT））的复杂性。wt是许多领域的主要工具，例如加密，信号编码，水印，组合，掉头和信息检索。其经典相关性推动其在量子水平上的进展，从而提高了对一，二维和三维量子小波的转换的计算效率。但是，常规的，实价的WT不适用于无损应用，并且在计算上很复杂。整数到整数WT（IWT）是另一种转换，将整数映射到整数，它使用起重方案来执行信号分解分析。此方案降低了计算成本，允许对实价WT进行实践无损应用，并产生新的小波家族。到目前为止，整数版本（Q-IWT）尚无定义的QWT定义，这在量子信息处理中可能很有价值。因此，我们为HAAR，DAUBECHIES和CDF核的一维整数小波转换提出了一种量子方法，包括信号分解和无损压缩的量子算法。此外，我们将使用IBM的仿真环境作为分析和验证的手段。我们将使用复杂性和数学分析，性能，挠性，信号恢复，熵和噪声添加指标评估所提出的转换和压缩应用。
斯里尼瓦瑟·拉马努金 - 数学家，因...而闻名
助理教授 数学系，SL Bawa DAV 学院，巴塔拉 摘要 斯里尼瓦萨·拉马努金是一位印度数学家，以其在数论、连分数和无穷级数方面的开创性贡献而闻名，他仍然是数学史上最具影响力的人物之一。拉马努金 1887 年出生于殖民地印度，他基本上是自学成才，尽管受过的正规教育有限，但他还是发展了自己的数学理论。他早期在配分函数、高度合数和模形式性质方面的工作为数论的重大进步铺平了道路。拉马努金与英国数学家 GH 哈代的合作尤为卓有成效，从而发展了几个数学概念，包括著名的哈代-拉马努金数。他在无穷级数方面的工作，尤其是他的快速收敛到圆周率的级数，对数学分析和计算算法产生了深远的影响。尽管拉马努金的一生很短暂——32 岁便去世——但他的发现仍然激励着当代数学研究，尤其是在密码学、统计力学和计算机科学等领域。本文探讨了拉马努金的一生、他在数学方面的主要贡献以及他对现代数学的持久影响，展示了他的工作成果的持久遗产及其在数论和数学计算领域的相关性。
化学质量成分系统作为模拟计算机
最新的技术进步使我们能够将化学质量成分系统视为模拟计算机。在这种情况下，计算的输入被编码为某些化学物种的初始值，而输出是其他化学物种的限制值。在本文中，我们设计了进行基本算术计算的化学系统：识别，反转，中根（对于m≥2），加法，乘法，绝对差异，对非负实数的实际减法以及对实际数量的部分差异。我们证明这些“基本模块”具有与计算输入无关的计算速度。此外，我们证明，并行运行的此类基本模块的有限序列可以对实数进行复合算术，也可以以独立于输入的速率进行。此外，我们表明复合计算的速度正是最慢的基本步骤的速度。特别是复合计算的比例，即复合材料中涉及的基本步骤的数量不会影响整体渐近速度 - 我们算法的平行计算本质的特征。我们的证明需要对某些非自主系统进行仔细的数学分析，我们认为该分析将在应用数学，动力学系统和计算理论的不同领域有用。我们将讨论未来的研究方向进行讨论，其中包括与反应网络计算领域有关的许多重要的开放理论问题。关键字：模拟计算，使用化学计算，多项式动力学系统，无独立的计算速度MSC：37N25，68N01，92B05
多步校准策略，用于可靠的参数确定盐岩力学组成模型
可再生氢在盐洞中的储存需要快速注入和生产速率，以应对能源生产和消费之间的不平衡。这种操作条件引起了人们对盐洞穴的机械稳定性的担忧。为盐学选择适当的构成模型是研究此问题的重要一步，文献中已经介绍了许多具有多个参数的本构模型。但是，基于应力应变数据，可靠地确定哪个模型和哪个参数代表给定岩石的强大校准策略仍然是一个未解决的挑战。在社区中，我们首次提出了一个多步策略，以根据许多用于盐岩的变形数据集确定单个参数集。为此，我们首先开发了一个综合的构造模型，能够捕获瞬态，反向和稳态蠕变的所有相关非线性变形物理。然后，通过将校准过程作为优化问题来实现单个代表性材料参数的确定，并为其使用该问题。动态数据集成是通过多步校准策略来实现的，对于一次可用的一个实验。此外，我们的校准策略可以灵活地考虑岩石样品之间的轻度异质性，从而产生一组代表变形数据集的参数。我们的绩效分析结果表明，提出的校准策略是可靠的。作为对所提出方法的严格数学分析，缺乏相关的实验数据集，我们考虑了广泛的合成实验数据，灵感来自文献中现有的稀疏相关数据。此外，随着包含更多数据进行校准，模型的精度变得越来越好。
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
根据脑磁图和脑电图 (M/EEG) 预测生物医学结果是解码、脑机接口 (BCI) 或生物标志物开发等应用的核心，并通过监督机器学习来实现。然而，大多数文献都涉及在事件级别定义的结果分类。在这里，我们专注于从在受试者级别定义的结果预测连续结果，并分析来自 Cam-CAN 数据集的约 600 个 MEG 记录和来自 TUH 数据集的约 1000 个 EEG 记录。考虑到 M/EEG 信号和生物医学结果的不同生成机制，我们提出了基于协方差作为表示的统计一致的预测模型，避免源重建。我们的数学分析和真实模拟表明，可以通过监督空间滤波或嵌入黎曼几何获得一致的函数近似。额外的模拟表明，黎曼方法对模型违规更为稳健，特别是由个体解剖结构引起的几何扭曲。为了估计大脑动力学和解剖结构对预测性能的相对贡献，我们提出了一种基于生物物理正向建模的新型模型检查程序。应用于受试者层面的结果预测，分析表明，黎曼模型更好地利用了解剖信息，而对大脑动力学的敏感度在不同方法中相似。然后，我们探讨了不同数据清理选项下模型的稳健性。环境去噪在全球范围内都很重要，但黎曼模型却非常稳健，即使没有预处理也能继续表现良好。我们的结果表明每种方法都有其适用之处：监督空间过滤适用于事件级预测，而黎曼模型可以实现简单的端到端学习。
非线性有限的精确和最佳二次化 -
摘要。普通微分方程的多项式和非分解系统的二二次化在多种学科中，例如系统理论，流体力学，化学反应建模和数学分析。二次化揭示了模型的新变量和结构，该变量和结构可能更容易分析，模拟，控制并提供了方便的学习参数化。本文提出了新的理论，算法和软件功能，用于非自治odes的二次化。我们根据输入函数的规律性提供存在结果，因为可以通过二次化获得二次双线系统的情况。我们进一步发展存在结果和一种算法，该算法概括了具有任意维度的系统的二次化过程，该系统在尺寸增长时保留了非线性结构。对于此类系统，我们提供维度不合时宜的二次化。一个示例是半消化的PDE，当离散化大小增加时，非线性项在象征性上相同。作为这项研究实际采用的重要方面，我们将QBEE软件的功能扩展到具有任意维度的ODES和ODES的非自治系统。我们提供了以前在文献中报道的ODE的几个示例，在此，我们的新算法找到了比先前报道的提升转换的四倍体ode系统。我们进一步强调了二次化的重要领域：减少阶模型学习。太阳风示例突出了这些优势。该区域可以通过在最佳提升变量中工作而受益匪浅，其中二次模型提供了模型的直接参数化，这也避免了非线性项的额外超重还原。
大脑操作系统的物理定律和数学公理与传统逻辑和哲学思维基本定律
本文介绍了 SciRP 于 2015 年出版的有关大脑操作系统的书籍 [1] 的四 (4) 个增补部分。它是该书的一种附录。假设读者对之前的书有所熟悉。该书本身提出了大脑操作系统的完整物理和数学蓝图。该书的第一个增补部分（见下文第 5 至 10 章）涉及上述蓝图与 2000 多年历史的逻辑和哲学所谓基本思维定律之间的关系，这些定律被认为有三 (3) 个，即 1) 同一律、2) 矛盾律和 3) 排中律。蓝图和定律不能同时成为大脑操作系统的最终基础。本文的目的是根据蓝图从严格的数学角度解释这些定律。这项增补构成了本文的主体部分。第五至第八章为本文奠定了基础。第九和第十章对这些定律进行了详细的数学分析。本书的第二部分（第 11 章）涉及大脑操作系统的定律和公理之间的区别。定律是物理学的一部分。公理是数学的一部分。由于大脑操作系统理论涉及物理学和数学，因此它同时展示了定律和公理。本书的第三部分（第 12 章）涉及大脑操作系统中另一种数字化的味道。书中有五 (5) 章。但大脑化学需要第六个。它被称为存在数字化。第四部分（第 13 章）考虑到对更深层次原因的无知，反思想象力在物理学理论中的作用。第一至第四章介绍了初步内容，大部分是从书中得出的一般概念的简要概述 [1] 。第 14 章最后收集了一些历史记录。
计算神经外科 (CNS) 实验室展示
计算神经外科 (CNS) 实验室展示 亲爱的同事们， 在当前的疫情环境中，我们已经学会了如何应对社交距离、任何形式的限制和不确定的时期。尽管如此，我们仍努力向前迈进，在可能和可行的情况下继续我们的外科和临床活动，挑战自己进行远程工作，并在虚拟环境中相互交流（这很可能随着时间的推移变得越来越正常，即使在疫情危机结束时也是如此）。 一些研究已经停止，主要是基于面对面或湿实验室实验的研究，而其他研究并没有中断，例如涉及统计分析、荟萃分析和计算分析的研究。 从这个角度来看，我想借此机会分享一些在计算神经外科实验室完成和/或正在进行的研究，尽管受到校园访问限制的限制，但仍继续远程工作（使用可用数据集、通过远程访问我们的实验室工作站进行计算、与参与研究的学者建立联系等）。计算神经外科是一个新领域，新到在科学界甚至没有自己的位置。尽管过去几年中，许多神经外科医生都参与了计算建模在神经外科和临床神经科学中的应用，但在我们的领域中，“计算”这个形容词始终与“神经科学”联系在一起，被解释为“使用数学工具和理论研究大脑功能的研究领域。它还可以结合电气工程、计算机科学和物理学的各种方法来了解神经系统如何处理信息”（《自然》杂志的定义）。在过去几年中，计算建模、高级数学分析、分形几何、人工智能等在理解、诊断和治疗受神经外科疾病影响的患者方面的应用已经以零星和非系统的方式进行了（并发表了）。计算神经外科 (CNS) 实验室成立于 2019 年，得益于资金和