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量子数值线性代数简介
▶ 因式分解 ▶ 非结构化搜索 ▶ 离散傅里叶变换 ▶ 应用数学：线性系统，微分方程，最优化，机器学习，· · · 量子算法动物园：https://quantumalgorithmzoo.org 林林的讲义：[arXiv:2201.08309]
电力储能系统发展项目今起公开}召标
该部今日发表文告说 ' BESS 开发 项目将分为 4 个独立项目，每个项目 的容量为 100MW/400MWh ，并预计自 2026 年起陆续实现商业运营。 “通过公开招标的方式，此次采 购将确保项目审批过程对合资格开发 商透明且公平，并实现最具竞争力的 电费率，从而以最优化成本为电力供 应系统带来最大效益。” 此外，能源部表示， BESS 开发招 标过程将分两个阶段进行，首先是资 格预审（ RFQ) 程序，然后是通过招
旅行商问题：算法与解决方案
在计算数学领域，某些问题几十年来一直吸引着研究人员和数学家的注意力。旅行商问题 (TSP) 就是其中之一。TSP 是最优化和图论领域的经典难题，它广泛应用于物流和运输、制造和电路设计等各个行业。在本文中，我们将探讨旅行商问题是什么、它的意义以及为解决这一难题而开发的各种算法和解决方案。旅行商问题可以总结如下。给定一个城市列表和每对城市之间的距离，找到一条最短的可能路线，该路线访问每个城市一次并返回起始城市。
2023-24 年度综合报告
2024 财年对行业来说是艰难的一年，但在逆境中，我们发现了不仅能坚持下去，而且能超越的机会。作为由前 LTI 和 Mindtree 合并而成的全球数字化转型巨头，我们利用变革之风重塑业务，通过将最优化的情报、见解、创新和投资置于价值核心来释放新的可能性。我们的战略实力，即使在最动荡的时期也能始终如一地提供稳健的业务成果，凸显了我们为利益相关者创造无与伦比价值的坚定承诺。随着每个季度的过去，我们巩固了作为推动客户和客户变革的先驱者的地位，催化了更快过渡到下一个充满可能性的时代。
时间表（pdf） - 剑桥 | 数学学院
1. 选择数学与物理的学生将选修自然科学三等学位考试的课程，而不是数与集合和动力学与相对论。 2. 未在 A-level（或同等课程）学习至少三个力学模块的学生应在 Michaelmas 学期参加全部或部分 10 讲非考试力学课程。 3. 变分原理通常在第三学期学习。 4. 最优化可以在第一年或第二年的复活节学期，即第三或第六学期学习。 5. 计算项目可以在计算项目手册发布后的任何时间完成（第一年的 7 月底或 8 月初）。学生应在第三学期参加相关讲座。 6. 学生可以选择参加复杂方法或复杂分析。
开发了来自大象脚山药（Omorphallallus oncophyllus）和Roselle（hibiscus sabdariffa L.）的瞬时果冻粉末，作为糖尿病患者的功能性食物
大象脚山药（Oncophallus oncophyllus）是印度尼西亚最广泛种植的农产品之一。它具有无数的好处，尤其是作为糖尿病患者的功能性食物。Roselle（芙蓉Sabdariffa L.）是一种富含多酚和花青素的开花草药，具有抗氧化剂和抗糖尿病潜力。因此，这项研究的目的是创建适合糖尿病患者的功能性食品。在这项研究中，从山药和罗斯尔开发了一种速溶果冻粉的功能性食品。葡萄糖素提取物是通过浸出从山药粉中获得的，使用傅立叶转换红外（FTIR）分光光度计（定性）测试并确定含量。开发了具有不同量的葡萄糖素和IOTA角叉菜胶的三个公式，以确定最优化的配方。最优化的配方是根据有机摄影特性以及凝胶强度和硬度，总酚含量（TPC）和抗氧化活性测试的结果（3-乙基氮二氮乙烷-6-6-磺酸）的结果。葡萄糖素萃取产生了92.40％的产率，葡萄糖量为46.32％。分光光度计分析表明提取物中存在葡萄糖干，进一步的测试表明它随着凝胶强度和硬度的降低而增加。发现公式I产生了最佳的果冻纹理，总酚含量为0.30％GAE（Formula II 0.13％GAE； Formula III 0.27％GAE）和ABTS自由基清除活性为90.51％（II：73.49％; III：III：88.16％）。总而言之，含有6.35 g的Carrageenan，2.12 g葡糖甘甘，1.5 g roselle，0.03 g柠檬酸和0.003 g Suclalose具有最佳组成的最佳组成，可以创建最弹性和最牢固的果冻纹理，具有最高的酚类含量和根本的清道活性。
2012 年奥地利科学分支分类
101 数学 1010 数学 101001 代数 101002 分析 101003 应用几何 101031 近似理论 101004 生物数学 101005 计算机代数 101006 微分几何 101027 动态系统 101007 金融数学 101032 泛函分析 101008 复分析 101009 几何 101010 数学史 101011 图论 101012 组合学 101013 数理逻辑 101028数学建模 101029 数理统计 101014 数值数学 101015 运筹学 101016 最优化 101017 博弈论 101018 统计学 101019 随机数学 101020 技术数学 101021 理论控制论 101022 拓扑学 101023 精算数学 101024 概率论 101025 数论 101026 时间序列分析 101030 可靠性理论
模拟逼真度是否会影响训练？来自……的教训
Miller 和 Alessi 的研究以及其他类似理论的研究 [16] 表明，保真度（即模拟的真实程度）成为工程师和研究人员在设计训练系统时可以操纵的核心设计因素。在这一传统下，后续研究 [11, 17-18] 通过考虑更多背景因素来确定训练系统的适当保真度水平（例如，受训者的专业知识水平、训练阶段、任务），对 Miller 的假设进行了研究。训练模拟器的开发人员和部署人员的问题变成了：“训练情况必须与实际任务情况有多相似才能提供有效的训练？”——Hays 和 Singer [11] 称之为保真度问题。Miller 的理论框架与后续研究一起，开启了一系列研究，旨在确定模拟器最优化和最具成本效益的真实度水平。