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World File Search System物理学
comsol多物理学中超导涡流的模拟
摘要超导涡旋的动力学是由非线性部分微分方程描述的复杂现象。现代方法已启用了有趣的几何形状中模拟涡流动力学。本文包括用于分析超导涡流（例如通量量化和固定）不同现象的基本方法论的描述。该项目的目标是模拟3D中的涡流动力学，以估计不同超导零件中涡旋强度的耦合强度。这些耦合力可能会影响超导MEMS共振器的行为。本文中给出的估计值表明，两个板之间的涡流耦合力将足够重要，足以可测量。为了将本文中的方法与测量的材料参数相结合。
将逻辑应用于物理学：类量子特征逻辑程序
摘要：由于量子信息技术在我们日常生活中的快速发展，考虑逻辑与物理之间的联系非常重要。本文讨论了一种受量子理论启发、使用算子的逻辑新方法，即特征逻辑。它使用线性代数表达逻辑命题。逻辑函数由算子表示，逻辑真值表对应于特征值结构。它通过将语义从使用投影算子的布尔二进制字母表 {0,1} 更改为使用可逆对合算子的二进制字母表 {+1, −1}，扩展了经典逻辑的可能性。此外，对于任何字母表，都可以使用基于拉格朗日插值和凯莱-汉密尔顿定理的算子方法合成多值逻辑算子。考虑逻辑输入状态的叠加，可以得到一个模糊逻辑表示，其中模糊隶属函数是 Born 规则给出的量子概率。介绍了布尔、波斯特、庞加莱和组合逻辑与概率论、非交换四元数代数和图灵机的历史相似之处。受格罗弗算法的启发，提出了对一阶逻辑的扩展。特征逻辑本质上是一种运算符逻辑，其真值表逻辑语义由特征值结构提供，该结构被证明与逻辑量子门的普遍性有关，非交换性和纠缠起着根本性的作用。
物理学专业，生物物理学专业
鼓励学生努力获得拉丁荣誉（即优等、极优等和最优等）。要获得资格，学生必须满足学院的学术要求，并在系里一名教员的监督下成功完成合适的项目。该项目，无论是实验性的还是理论性的，都应展示学生独立工作的能力。荣誉候选人必须在大四开学第一天之前向本科生研究委员会提出申请。申请应包括拟议项目的描述，并由指导教授共同签署。必须在三月截止日期前向委员会提交已完成工作的书面报告。通过注册物理 499，学生可以获得最多 6 个荣誉项目的学分。
岩土工程学的物理学的机器学习...
该程序的目的是了解物理知识的机器学习背后的原理，并探索可以应用这些方法的各种情况。该课程由两个部分组成：在线入门课程和将在RWTH现场举行的研讨会。1。在线介绍（7月7日至11日）在本周中，引入了机器学习及其在工程中的应用。主题包括数据策略，优化技术和基本的机器学习模型。将重点放在onephysics-informed-informednornet网络（PINNS），它们的体系结构以及它们与梯度和微分方程的连接。本周还包括有关Python和科学计算工具的简介，并使用Jupyternotebook进行了动手演示。2。在本周7月14日至7月14日的RWTH（14-18）的研讨会，学生将在黑客式的式研讨会上运用新获得的理论知识。将提供不同的任务和问题，学生将在协作和非正式的环境中解决。本届会议的目标是加深理论研讨会中获得的技能，并在参与者中分享知识。研讨会的实际性质也将使人们更好地理解物理知识的机器学习方法的实现，机会和局限性。最后但并非最不重要的一点是，黑客马拉松也是解决有趣的建模问题并与来自不同国家的学生和学院建立联系的绝佳机会。
生物物理学前沿研讨会系列
位点特异性 DNA 重组酶以极其整齐的方式催化单向 DNA 插入、反转和缺失反应，不会留下断裂的磷酸二酯键。然而，它们这样做的机制给它们留下了一个有趣的热力学问题：产物中的共价键净数量与底物中的共价键净数量相同。这些酶如何推动它们的反应完成？此外，它们如何“决定”将哪些 DNA 位点配对为底物以及以何种相对方向配对？我们最近的一系列低温电子显微镜结构为我们最喜欢的位点特异性重组酶（大型丝氨酸整合酶）如何实现这一目标提供了结构解释。主办方：生物系
物理学和数学中的身份、个性和不可区分性
– 仅从属性的角度（所谓束理论的捍卫者们声称如此）， – 从相应个体的时空局部性的角度（如果时空局部性被理解为一种属性，则可以包括在第一种情况中）， – 还是诉诸某种个体性、洛克式的实体、“原始本性” [2] 或“先验个体性” [120]？• 我们能否接受单纯数值差异的存在，即不以质的差异为基础的数值差异 [129] ？用麦克塔格特的话来说，（数值上的）多样性必然（质的）不同 [89，第十章，第 95-101 页] ？• 我们应该如何理解数学中的相等性“=”概念？应该从意向性还是外延性的角度来理解（例如函数相等）？作为定义和/或具有真值的命题？作为数值相等或不可区分性的表达？作为名称之间的同义词关系或所表示实体之间的关系？
物理学 - 基于POD的学习，用于从头开始QEM- ...
量子纳米结构在电子，光子学，材料，药物等方面提供了重要应用。为了精确设计和分析纳米结构和材料，始终需要对Schrӧdinger或Schrӧdinger样方程进行模拟。对于大纳米结构，这些特征值问题在计算上可能是密集的。一种有效的解决方案是通过正交分解（POD）的学习方法，以及Schrӧdinger方程的Galerkin投影。pod-galerkin将问题投射到降低的空间上，其POD基础代表由模拟中的第一个原理引导的电子波函数（WFS）。为了最大程度地减少训练工作并增强Pod-galerkin在较大结构中的鲁棒性，先前提出了量子元素方法（QEM），该方法将纳米结构划分为通用量子元素。较大的纳米结构可以通过受过训练的通用量子元素构造，每个元素用其POD-Galerkin模型表示。这项工作对QEM-Galerkin进行了多元素量子点（QD）结构的彻底研究，以进一步提高QEM-Galerkin的训练效率和仿真精度和效率。为了进一步提高计算速度，在QEM-Galerkin模拟中还检查了定期电势的POD和傅立叶基础。结果表明，考虑到效率和准确性，POD电位基础甚至在周期性潜力方面都优于傅立叶电位基础。总的来说，Qem-Galerkin在计算中提供了多个元素QD结构的直接数值模拟的2阶速度，并且在包含更多元素的结构中观察到了更多改进。