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World File Search System有界
对称性和量子查询到通信模拟
Buhrman，Cleve和Wigderson（stoc'98）表明，对于每个布尔函数f：{ - 1，1，1，1，1，1，1，1} n→{ - 1，1，1，1}和g∈{and 2，xor 2}，有界的 - error-error-error量量子通信的量子f for f o（q q q o q o q o（q q（q f）q q o q q o q q for n q o（q q q o q o q o q（q） f的复杂性。这是通过使用一轮O（log n）量子的通信来实现每个查询的Alice来实现F的最佳量子查询算法。这与经典环境形成鲜明对比，在经典环境中，很容易显示R CC（f o g）≤2r（f），其中r cc和r分别表示有界的 - 误差通信和查询复杂性。Chakraborty等。 （CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。 这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。 我们以多种方式改善了它们的结果。Chakraborty等。（CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。我们以多种方式改善了它们的结果。
MPS31C - DMA-AERO
MPS31C 的按键程序逻辑性强，无论是初学者还是专家都可以轻松使用。测试和故障排除可通过内置的直观排列的彩色编码键盘和大型 4 x 20 字符背光显示屏进行。对于驾驶舱等远程位置，有三种控制选项可供选择：手持遥控器、触摸屏遥控器或无线蓝牙连接的 PDA。所有重要的空中数据功能均同时显示在所有界面上，无需不断更改屏幕或菜单。显示命令和测量测试值的读数。
MPS31C - DMA-AERO
MPS31C 的按键程序逻辑性强，无论是初学者还是专家都可以轻松使用。测试和故障排除可通过内置的直观排列的彩色键盘和大型 4 x 20 字符背光显示屏进行。对于驾驶舱等远程位置，有三种控制选项可供选择：手持遥控器、触摸屏遥控器或无线蓝牙连接的 PDA。所有重要的空中数据功能均同时显示在所有界面上，无需不断更改屏幕或菜单。显示命令和测量测试值的读数。
根据数据质量解释档案横截面与 LET 拟合参数
• 例子：对于易受影响的部分，低起始 LET 似乎与高饱和截面相关……但仅限于低 LET 时，但在较大的数据集中相关性不太明显，尤其是在不知道威布尔宽度和形状的情况下 • 但我们对起始 LET (LET 0 ) 和饱和截面 ( σ s ) 有多了解？如果我们知道威布尔 w 和 s，情况会有所不同吗？ • 这些参数是如何确定的？最小二乘法？广义线性模型？用肉眼看？它们是最佳拟合还是有界的？ • 不同的数据质量（例如 σ 与 LET 中的 LET 数量、每个点的事件数量）是否会导致不同的 LET 0 / σ s 估计值产生不同的误差？
印度统计学院学生手册
集合和函数的语言 - 可数集和不可数集。实数 - 最小上界和最大下界。序列 - 序列的极限点、收敛序列；有界和单调序列、序列的上极限和下极限。柯西序列和 R 的完备性。级数 - 级数的收敛和发散、绝对收敛和条件收敛。黎曼重排定理。级数收敛的各种测试。（积分测试将推迟到分析 II 中引入黎曼积分之后。）无穷级数与实数的十进制展开、三进制、二进制展开之间的联系。柯西积、无限积。
成本最优规划作为可满足性
简介 命题可满足性 (SAT) 或其他约束形式主义的编译已成为解决不同规划和模型检查变体的成功方法（Kautz 和 Selman 1992；Biere 等人 1999）。大多数此类基于编译的技术通过向约束求解器（例如 SAT 求解器）提交多个查询来工作，并且每个查询都对问题进行编码“是否存在最多有 h 个步骤的见证转换序列？”，其中 h 是某个自然数，通常称为地平线。对多个增加的 h 值重复此操作。为了使这些方法完整，h 必须有一个上限，通常称为完整性阈值，如果没有更短的上限，则不会找到任何见证人。此外，界限越严格，这些基于编译的程序就越有效。先前的研究已经将状态空间的不同拓扑属性确定为不同变体模型检查和规划问题的完备性阈值。例如，对于安全属性的有界模型检查，Biere 等人将直径（状态空间中最长最短路径的长度）确定为完备性阈值。直径也是基于 SAT 的满意规划的完备性阈值。Biere 等人还将递归直径（状态空间中最长简单路径的长度）确定为活性属性有界模型检查的完备性阈值。Edmund Clarke（Clarke、Emerson 和 Sifakis 2009）在其 Turing 中将识别和计算完备性阈值视为模型检查的一个活跃研究领域
使用 MPC 技术进行基于 Voronoi 的无人机编队部署和重新配置
摘要 —本文介绍了一种基于分散 Voronoi 的线性模型预测控制 (MPC) 技术，用于在有界区域内部署和重构由无人机 (UAV) 组成的多智能体系统。在每个时刻，该区域被划分为与每个 UAV 智能体相关联的不重叠的时变 Voronoi 单元。编队部署目标是根据每个 Voronoi 单元的切比雪夫中心将智能体驱动到静态配置中。所提出的基于 MPC 的编队重构算法不仅允许故障/不合作的智能体离开编队，还允许恢复/健康的智能体加入当前编队，同时避免碰撞。仿真结果验证了所提出的控制算法的有效性。
具有时间延迟的混合自主/人工驾驶交通的多类非局部宏观模型
在本文中，我们提出了一类引入时间延迟的一维非局部守恒定律系统，该系统可用于研究自动驾驶汽车和人类驾驶汽车之间的相互作用，每种汽车具有不同的反应时间和相互作用范围。我们使用 Hilliges-Weidlich 方案构建近似解，并提供统一的 L ∞ 和 BV 估计以确保方案的收敛性，从而获得有界变差的熵弱解的存在性。唯一性由熵条件得出的 L 1 稳定性结果得出。此外，我们提供了数值模拟来说明在混合自动驾驶/人类驾驶交通流建模中的应用。特别是，我们表明自动驾驶汽车的存在可以改善整体交通流量和稳定性。