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量化模拟量子模拟中错误的敏感性
量子模拟器被广泛视为量子技术最有希望的近期应用之一。但是，在存在不可避免的缺陷的情况下，嘈杂的设备在多大程度上可以输出可靠的结果。在这里，我们提出了一个框架来表征量子模拟器的性能，通过将测量的量子期望值的鲁棒性与可观察到的输出的频谱特性联系起来，这又可以与其宏观或显微镜特征相关联。我们表明，在一般的假设和平均所有状态下，不完善的设备能够准确地重现宏观可观察物的动力学，而显微镜可观察物的期望值相对误差平均更大。我们在最先进的量子模拟器中实验证明了这些特征的普遍性，并表明预测的行为对于高度准确的设备是通用的，而无需假设有关完美之处的性质的任何详细知识。
模拟2021年的西太平洋热浪，以模拟重要性采样
在2021年夏季，北美太平洋西北部受到极端热浪的影响，该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响，并与并发驱动因素的叠加有关，驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见，气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此，我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列，该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素，即使没有直接给出随机天气生成器的信息，也可以形成循环类似物。
模拟2021年西部北美热浪，以模拟重要性采样
在2021年夏季，北美太平洋西北部受到极端热浪的影响，该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响，并与并发驱动因素的叠加有关，驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见，气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此，我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列，该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素，即使没有直接给出随机天气生成器的信息，也可以形成循环类似物。
分布式水下战争模拟...
预测武器系统的性能很难用数学方程来估计，因为要考虑的变量很多。建模和仿真技术已经提出了可以评估武器系统开发和部署的最佳解决方案。模拟目的是设计模拟系统的决定性因素，但为每个目的开发一个模拟器成本高、不迅速、不灵活。分布式仿真系统通过将现有的模拟器与系统连接起来，允许以经济的输入资源进行大规模模拟，并且可以灵活、快速地重新设计系统以用于其他目的。本研究使用最初为军事模拟设计的 Delta3D 模拟游戏引擎在分布式系统中实现水下战争模拟，由于水下作战受环境情况影响最大，因此模拟系统交换环境数据。本研究采用 SEDRIS 处理环境数据，采用 HLA/RTI 处理分布式系统。
并行和分布式模拟
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代，由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面，并行离散事件仿真 (PDES) 团体致力于通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内，分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来，该团体专注于将单独开发的仿真互连起来，这些仿真在通过局域网和广域网互连的计算机上执行。这项研究最初侧重于用于训练目的的仿真，但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异，但也存在许多共同的问题。在这里，我们非正式地将并行和分布式仿真描述为一个领域，它涵盖了这两个团体在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器等平台上执行单个仿真程序时出现的问题。
模拟：心理健康N2660
扩展描述本专业实践课程包括一个方向课程和五次（模拟）专业实践课程，使学生能够与经历精神健康疾病的指定客户一起工作，从而发展对心理健康挑战的轨迹的理解。所有会议都将亲自举行。在每次会议期间，学生将以六人一组的成绩为面临心理健康挑战的客户提供护理。每天，小组中的两个学生将扮演护士的角色，采访客户，而其他人则会观察和记录。学习活动和客户信息将发布，以便所有学生都可以进行客户研究并准备以治疗方式进行互动。这种经历将为获得与心理健康关注的客户合作的知识和技能提供机会。学生将有机会进一步发展超越所有客户护理状况的沟通和评估技能。先决条件：压缩时间BSCN程序中的注册。额外的信息：模拟练习，通过/失败。面对面会议。课程重量：0.25
电子的电磁模拟...
Altair Feko 的主要应用 对于无线系统、EMC 和雷达应用，Altair Feko 提供了一套全面的解决方案，包括：• 天线设计和大型平台上已安装天线性能的分析 • 平台连接的虚拟试驾和虚拟飞行测试 • 雷达截面和散射分析 • 电磁兼容性 • 无线电和雷达覆盖和规划 • 射频干扰和频谱管理 • 辐射危害和生物电磁场景分析 • 复杂雷达罩的电磁模拟和分析
并行和分布式模拟
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代，由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面，并行离散事件仿真 (PDES) 团体关注通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内，分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来，该团体专注于将通过局域网和广域网互连的计算机上执行的单独开发的仿真进行互连。这项研究最初侧重于用于培训目的的仿真，但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异，但也存在许多共同的问题。在这里，我们非正式地将并行和分布式模拟描述为一个领域，它涵盖了这两个社区在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器的平台上执行单个模拟程序而产生的问题。
模拟测深不确定性
自 S-44 第 4 版 (IHO, 1998) 发布以来，在数据收集和处理过程中对深度测量不确定性进行建模已成为一种常见做法。水文办公室也试图对传统水深测量的不确定性进行建模，以确定其是否适用于各种用途。可以通过各种网格化技术将额外的不确定性引入代表性水深测量模型中，这些技术在测量之间插入深度。本文回顾了测量不确定性的来源，研究了估计传统数据集中不确定性的方法以及通过网格化引入水深测量 (数字高程/深度) 模型 (DEM/DDM) 的不确定性。可以从水深测量/DEM/DDM 不确定性信息中受益的应用包括桥梁风险管理和海啸淹没建模。关键词：水深测量、不确定性、数字高程模型