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World File Search System方程
使用卷积神经的手写方程求解器...
1个学生，2个学生，3个学生1计算机科学与工程，1 Sreenidhi科学技术研究所，印度城市摘要：由于技术进步，机器学习和深度学习变得越来越重要。手写识别，机器人技术，人工智能以及更多的行业现在正在使用机器学习和深度学习方法。这样的系统需要数据培训，使我们的机器可以学习并做出必要的预测。在这项研究中，证明了具有可观精度为98％的手写方程求解器。它是使用卷积神经网络和某些图像处理技术对手写数字和数学符号进行了训练的。数字0到9的图像，plus和sinus符号（+），手写符号 *构成数据集。为了提取功能，我们将使用轮廓提取。在此项目中，我们使用卷积神经网络构建模型，并训练该模型以评估手工编写的方程式，我们使用数字和操作员手工编写的数据集。给出了手写方程的输入图像，将图像转换为灰色背景，为此，我们使用轮廓提取来获取特征。输出是通过评估方程式
海森堡-朗之万方程方法
利用海森堡-朗之万方程的解和相应的算子矩方程，讨论了确定开放量子系统刘维尔函数特征频率的等效方法。分析了一个简单的阻尼两级原子，以证明这两种方法的等效性。建议的方法用于揭示相应运动方程的动力学矩阵的结构和特征频率，以及它们对一般二次哈密顿量描述的相互作用玻色子模式的退化。明确讨论了两种模式的量子刘维尔例外点和恶魔点及其退化。观察到了量子混合恶魔例外点（继承、真实和诱导）和隐藏例外点，这些点在振幅谱中无法直接识别。通过海森堡-朗之万方程提出的方法为详细分析无限维开放量子系统中的量子例外点和恶魔点铺平了道路。
林德布拉迪斯主方程
量子理论中的时间演化通常用作用于表示量子系统的全希尔伯特空间或密度矩阵的幺正变换来描述。这种变换通常通过求解相关的薛定谔方程，从系统的哈密顿量中获得。然而在实践中，我们通常无法获得完整的量子系统：最常见的例子是所研究系统与环境的相互作用，环境被定义为该系统与其自身以外的任何事物相互作用。当考虑量子力学系统的一部分时，时间演化不再是幺正的或马尔可夫的，它的处理需要新的工具。在本文中，我们将重点介绍如何通过林德布拉形式来实现这一点。事实证明，在马尔可夫性假设下，可以通过求解一阶微分方程来获得系统可访问部分的时间演化，就像在封闭系统的情况一样。具体来说，我们可以推导出汉密尔顿算子的广义版本，即林德布拉算子，它通过类似于薛定谔的方程来描述系统的时间演化。然而，这种时间演化将不是单一的
用于求解（高阶）非线性方程的神经网络算法
3调查9 3.1问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.1没有训练，最小化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.2更简单的模型 - 多项式求解器。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.3复合模型 - x µ的方程求解器。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2,4.4复杂模型 - P（x）的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 3.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>153。1.3.1简单模型 - 多项式求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.3.3.2复合模型 - Xμ的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 3.3.3完整求解器 - P（x）的方程求解器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 3.4讨论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 div>
突触分子通信的化学主方程模型
摘要 - 在突触分子通信中，神经递质（NTS）激活突触后受体（NTS），由随机反应扩散过程控制，因此固有地随机。目前尚不完全了解这种随机性如何影响目标细胞中的下游信号传导，最终是神经计算和学习。反应扩散过程的统计表征很难，因为NTS和受体的可逆双分子反应使系统非线性。因此，突触裂缝中受体占用率的现有模型取决于简化的假设和近似值，从而限制其实际适用性。在这项工作中，我们提出了一个新型的统计模型，以根据化学主方程（CME）来控制突触信号传递的反应扩散过程。我们展示了如何通过基于随机粒子的计算机模拟（PBSS）来计算CME效率并验证所获得的结果的准确性。此外，我们将提出的模型与文献中提出的两个基准模型进行了比较，并表明与PBS相比，它提供了更准确的结果。最后，提出的模型用于研究系统参数对NTS和受体结合事件之间统计依赖性的影响。总而言之，提出的模型为朝着突触信号传输的完整统计表征提供了一步。
附录D：地区能源白皮书（城市方程）
2.1 D ISTRICT E NERGY S YSTEM T YPES ..............................................................................................4 2.1.1 T HERMAL D ISTRICT E NERGY S YSTEMS .........................................................................................4 2.1.2 E LECTRICAL D ISTRICT E NERGY S YSTEMS ....................................................................................5 2.1.3 C OMBINED H EAT AND P OWER S YSTEMS .......................................................................................6 2.2 D ISTINCTIONS OF A T HERMAL D ISTRICT E NERGY S YSTEM .........................................................6 2.2.1 D ISTRIBUTION ……...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
一项关于非线性普通差方程的数学研究
An analytical study is carried out to obtain the approximate solution for the Magnetohydrodynamic (MHD) flow issue of Darcy-Forchheimer nanofluid containing motile microorganisms having viscous dissipation effect through a non-linear extended sheet employing a new approximate analytical method namely Ananthaswamy-Sivasankari Method (ASM) and also修改的同义分析方法（MHH）。衍生的分析解决方案以显式形式给出，并与数值解决方案进行比较。图形结果被交织在一起，以反映问题中涉及的各种物理参数的效应。比较并在表中进行了比较并显示了Nusselt数字，局部皮肤摩擦参数和舍伍德数的数值计算。使用此策略获得更快的收敛速度。通过此方法获得的解决方案更接近精确的解决方案。另外，该解决方案是最简单，最明确的形式。它适用于所有具有非零边界条件的初始和边界价值问题。可以轻松扩展此方法以解决其他非线性高阶边界价值问题中的物理，化学和生物学科学问题。
斯巴达轻金属产品成功实现门控方程
问题：Spartan Light Metal Products 需要生产一种新的格栅开口加固部件，但自 2005 年以来就没有生产过结构镁部件。该部件的浇口第一次就必须正确，因为产品发布只允许一周的时间来生产优质部件，没有时间提供额外的样品。此外，计算出的填充时间太短，以至于工厂中最大的压铸机的射出量会达到最大值，这意味着强力操作不是一种选择。如果填充时间和更新的浇口方程失败，他们将在发布过程中面临漫长而艰难的道路。
解决热方程的量子算法与经典算法
预计量子计算机解决某些问题的效率将大大高于传统计算机。量子算法可以显著超越传统算法的一个领域是偏微分方程 (PDE) 的近似解。这一前景既令人兴奋又令人信服：令人兴奋是因为偏微分方程在许多科学和工程领域中无处不在，而令人信服是因为一些解决偏微分方程的主要经典方法（例如通过有限差分或有限元方法）是基于离散化偏微分方程并将问题简化为求解线性方程组。有些量子算法通过源自 Harrow、Hassidim 和 Lloyd (HHL) 算法的方法，以比传统算法快得多的速度（在某种意义上）求解线性方程 [ 1 ]，因此这些算法可以应用于偏微分方程。该领域已经出现了一系列论文，它们开发了新的量子算法技术 [ 2 – 10 ]，并将量子算法应用于特定问题 [ 3 , 11 – 14 ]。然而，为了确定是否可以获得真正的量子加速，必须考虑所有复杂性参数，并与最佳经典算法进行比较。量子算法应该与
通过能量转移量子力学理解 Tiȇu 方程实验
背景：Ti ȇ u 方程对量子生物学过程进行了深入研究，并通过结合量子力学进行了更深入的研究。该过程可以通过各种实验或测试形式在植物、动物和人类的使用中测量。进行了动物研究，在研究的第一天，所有动物的体重都持续大幅增加，即使引入了有毒物质，如本文介绍中所述，以伤害动物受试者，通过毒性导致体重减轻。可以通过结合血液报告结果进行测试。随着物质的管理被引入生物机制，人类患者的健康状况也得到改善，植物最初接触该物质以观察结果。这与 Ti ȇ u 方程一致，该方程规定，波函数是在物质引入生物机制时产生的，这支持量子力学。Ti ȇ u 方程表明，量子力学通过温度移动粒子，产生能量穿过血脑屏障。方法：Tiȇu 方程的方法结合了动物研究，包括根据 40 CFR § 158 条款下的良好实验室规范通过实验室标准管理的物质。人类患者由各自领域的专家、了解患者反应的医疗专业人员使用该物质进行治疗。获得植物应用以观察和指导代表生物机制的动物正在进行的实验。结果：动物研究以及患者血液测试结果是一条令人印象深刻的线，它遵循 Tiȇu 方程，在生物机制创新的引入方面不断显示出改进。该机制通过高效地向机制产生能量来对物质作出反应。对于植物观察，植物有机体做出了反应，并且通过视觉观察显示出改善。