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量子力学中的逻辑熵和负概率
由 David Ellerman 在最近的一系列论文中引入。尽管数学公式本身并不新鲜，但 Ellerman 提供了 SL 的合理概率解释，作为给定集合上分区区别的度量。同样的公式在量子力学中被视为熵的有用定义，它与量子态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式有助于概括包含负值的概率，这一想法可以追溯到费曼和维格纳。在这里，我们根据逻辑熵的概念分析和重新解释负概率。在有限维空间中推导并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子类属性。对于无限维空间（连续体），我们表明，在逻辑熵和总概率随时间保持不变的唯一假设下，可以得到概率密度的演化方程，该方程与相空间中 Wigner 函数的量子演化基本相同，至少在仅考虑动量变量时如此。这一结果表明，逻辑熵在建立量子物理的特殊规则方面发挥着深远的作用。
负排放概述 Lynn A. Brickett
• 与 PNNL、耶鲁大学、华盛顿大学、弗吉尼亚理工大学合作开展项目，研究镁铁质/超镁铁质岩石与 CO 2 的潜在地下响应/相互作用 • Big Sky RCSP – 华盛顿州 Wallula 的 1,000 吨注入项目
负利率：即将影响到您身边的经济体吗？
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使用碳负壁板更好地构建
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在负力上竞争：有效的脆弱性root- ...
根本原因分析（RCA）对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程，被认为是具有挑战性的。特别是，已知当今的统计RCA方法非常慢，通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说，如果输入引起了程序中的崩溃，这些方法通过将其突变以生成新的测试用例，以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序，希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素（块，指令或谓词），以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本，更可能导致崩溃，其执行路径涉及一组类似的元素，而这些元素变得越来越不可分割，直到已经进行了大量样品。我们发现，可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题，这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效，从而加速了RCA过程。基于局面，我们设计并实施了增强学习（RL）技术，以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样，我们的新方法（称为r a c ing）被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性，从而超过最终的最大程度的命令。
今天在德国进行的负碳除碳
在我们位于巴伐利亚雷姆林根的生物甲烷植物上，我们的开创性解决方案将每年从大气中删除约9,000吨的CO 2。我们将这种解决方案扩展到整个德国的其他植物，为打击气候变化做出了有意义的贡献。在Reimlingen中，另一项创新增强了我们的植物的灵活性：Reverion技术。基于固体氧化物燃料电池的晚期发电厂可将现有的电力转换率翻倍。及其积分的可逆性，它可以在网格中剩余的电力期间通过电解提供氢和合成甲烷。在没有阳光和风的几天里，这种存储的能量尤为重要，因为它可以轻松电气化。我们的联合偿还项目赢得了德国天然气行业可持续生产创新奖。
评估核能对负排放技术的支持
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