XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间周期
网络化飞行模拟与控制实验室
研究领域 ▪ 飞行动力学与控制、系统 ID、时间周期系统 ❑ 旋翼机（直升机、eVTOL、UAS） ❑ 扑翼飞行（昆虫/鸟类、扑翼 MAV） ❑ 固定翼飞机（扑尾概念飞机）
克利福德幺正体的周期量子电路 - 伦敦大学学院发现
局部和时间周期动力学与随机幺正有多相似？在本研究中，我们使用量子计算中的 Clifford 形式来解决这个问题。我们分析了一个无序的 Floquet 模型，该模型的特点是在一个空间维度中存在一系列局部、时间周期和随机量子电路。我们观察到，演化算子在周期的半整数倍时享有额外的对称性。据此，我们证明，在扰乱时间之后，即当任何初始扰动传播到整个系统时，当所有量子位都用 Pauli 算子测量时，演化算子无法与 (Haar) 随机幺正区分开来。这种不可区分性随着时间的推移而降低，这与更受研究的 (时间相关) 随机电路的情况形成了鲜明对比。我们还证明了 Pauli 算子的演化表现出一种混合形式。这些结果要求局部子系统的维度很大。在相反的状态下，我们的系统显示出一种新颖的局部化形式，它是由有效的单侧壁产生的，它可以防止扰动从一个方向穿过侧壁，但不能从另一个方向穿过侧壁。
第一学期和第二学期物理试卷
弹性：胡克定律 - 应力-应变图、弹性模量-弹性常数之间的关系（推导）、泊松比、泊松比的弹性常数表达式。拉伸时所做的功（推导）和扭转金属线时所做的功-圆柱体上的扭转力偶（推导）。扭摆-时间周期表达式（推导）- 刚性模量和惯性矩的确定- 用必要的理论通过 Searle 方法确定 q、η 和 σ。梁的弯曲-弯矩表达式（推导）。单悬臂理论。
![arXiv:2012.02220v1 [cond-mat.stat-mech] 2020 年 12 月 3 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a59db1b595f79a509221d49903d92266d2620a30.webp)
arXiv:2012.02220v1 [cond-mat.stat-mech] 2020 年 12 月 3 日
能量整流方面的先驱研究已经表明，在没有温度偏差的情况下，能量通量也可以产生[1–13]。这些原理可以用于构建纳米级能量整流器[6]。从理论角度来看，能量传输通常与声子有关，但与单个粒子相比，这些集体激发更难操控[6, 14]。先前的研究已经利用了非线性相互作用[4]、非热浴[2]、绝热调制的几何相[5]或量子弗洛凯系统[15]提供的机会。通过结合宇称破缺超材料和非平衡强迫，我们最近的研究[16]发现了新的整流原理，其表现为网络系统中站点之间的定向能量流。与之前许多侧重于两个终端之间传输的研究不同，这些终端直接连接 [4] 或通过不对称线段 [2–4] 连接，我们的设置将所有节点及其连接放在平等的地位 [11–13]，从而能够将整流研究扩展到具有复杂拓扑和几何形状的网络。基于我们最近的工作 [16]，我们在这里研究增加时间周期调制的影响。我们的模型系统是一类弹簧质量网络，其中每个质量都受到时间调制的洛伦兹力 [17, 18] 并浸入活性浴中 [19]。通过数值计算，我们表明时间调制系统能够整流节点和浴之间的能量通量。换句话说，尽管没有温度偏差，我们的模型也可以充当多体能量泵。相比之下，我们之前的未调制系统 [16] 支持站点之间的净能量传输，但不支持站点和浴之间的净能量传输。因此，调制扩展了操纵复杂网络中能量传输的工具箱。我们通过开发一个分析框架来获取数值结果，以了解时间周期调制下复杂网络中的能量整流。
floquet Engineering Higgs动态时间 - 时间 - 周期性超导体
希格斯模式在超导体中出现，作为订单参数振幅的集体激发，当时是通过电磁辐射驱动的。在这项工作中，我们开发了一种Floquet方法，以在时间周期驾驶下研究超导体中的HIGGS模式，其中订单参数的动力学被异常的Floquet Green函数捕获。我们表明，Floquet描述特别强大，因为它允许人们利用驾驶时间周期性的性质，从而大大降低了时间相关问题的复杂性。有趣的是，Floquet方法也很有启发性，因为它自然地为重新归一化的稳态订单参数提供了物理解释，这是由于Floquet侧带之间的光子辅助过渡的结果。我们证明了浮标工程希格斯模式在时间周期的S-波超导体中的有用性。
floquet Engineering Higgs动态时间 - 时间 - 周期性超导体
希格斯模式在超导体中出现，作为订单参数振幅的集体激发，当时是通过电磁辐射驱动的。在这项工作中，我们开发了一种Floquet方法，以在时间周期驾驶下研究超导体中的HIGGS模式，其中订单参数的动力学被异常的Floquet Green函数捕获。我们表明，Floquet描述特别强大，因为它允许人们利用驾驶时间周期性的性质，从而大大降低了时间相关问题的复杂性。有趣的是，Floquet方法也很有启发性，因为它自然地为重新归一化的稳态订单参数提供了物理解释，这是由于Floquet侧带之间的光子辅助过渡的结果。我们证明了浮标工程希格斯模式在时间周期的S-波超导体中的有用性。
使用...
热泵是复杂的系统，容易受到各种故障的影响。通过纳入当代物联网技术，这些设备不断传输数据，从而可以监视，维护和效率。这项研究着重于通过监督的机器学习算法（例如XGBoost，Random Forest，SVM和K-NN）识别出短持续时间循环为故障。使用来自热泵系统的大量记录数据进行了数据预处理和标记，从而解决了高维度，数据稀疏性和时间依赖性等问题。方法包括特征工程，丢失数据的插值以及压缩机短持续时间循环的缩写。进行了监督的机器学习模型，以对这些短持续时间周期进行分类。在模型中，XGBoost达到了最高的精度和F1得分，有效地区分了正常条件和断层条件。这些发现突出了机器学习的潜力，以增强热泵中的预测性维护和操作效率。