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用于教授量子物理的桌面量子光学实验课程
摘要。量子信息作为一种可行技术的兴起需要适当的教学课程来为未来的劳动力做好准备。量子信息的基础关键概念涉及量子力学的基本原理，例如叠加、纠缠和测量。为了补充向新兴劳动力教授量子物理的现代举措，需要实验室经验。我们开发了一套量子光学实验课程，以教授量子力学基础和量子代数。这些实验室在桌面上提供光学元件的动手实验。我们还为教师创建了课程材料、手册、教程、零件和价格表。仪器的自动化提供了远程使用仪器的灵活性，并允许更多学生通过单一设置进行访问。
博士职位 5：基于物理的机器学习，用于半导体器件的模拟雇主代尔夫特大学的 Willem van Driel 教授
基于物理模型和传感器数据的组合来设计电气元件。 国际流动性 作为一名博士候选人，您将在代尔夫特理工大学和 Reden 各工作 18 个月。在代尔夫特理工大学实习期间，您还将在 IMEC 进行为期 1 个月的实习，由 Bart Vandevelde 博士指导。 要求 适用于“地平线欧洲：玛丽居里 (MSCA)”计划的具体资格标准，包括流动性规则和博士学位规则。欢迎任何国籍的申请人。 其他要求 理学、电气/机械工程、物理学、数学硕士学位 FE 模拟（例如 Abaqus 或 Comsol）和编程（例如 Matlab、Python）背景 英语水平：托福-IBT 测试 >100 分或雅思考试 >7,0 每月的支持和福利 成功的候选人将受益于由学术和工业合作伙伴组成的国际科学网络
基于物理的非均匀热电子模型...
图。2反极图（IPF），显示了使用最近的邻居算法将晶粒方向分组为八个方向组之一。颜色指示分配给每个方向组的工作函数值，这是W表面的功能值，其最稳定的化学计量学BA-O通过密度功能理论（DFT）计算得出。
George 更喜欢用物理的方式学习分数概念
各种研究都明确鼓励在数学教学中使用教具，以帮助学生轻松理解数学概念（例如，Getenet 和 Callingham，2021 年；Golafshani，2013 年）。这些研究报告称，在数学课上使用教具的学生比不使用教具的学生表现更好。他们认为，教具可以通过广泛的视觉表现来支持学生的数学学习，减少焦虑，增加参与度，提高解决问题的能力。Donovan 和 Alibali（2021 年）以及 Basargekar 和 Lillard（2021 年）最近的研究表明，使用感知丰富的教具可以提高学生解决问题的能力和信息保留能力。因此，鼓励教师使用教具和技术来帮助儿童在小学环境中理解复杂的数学概念（Reys 等人，2018 年）。人们似乎一致认为，教具可以帮助教师实施有效的教学法，使抽象的数学概念具体化并与儿童的生活相关。Naiser 等人 (2003) 发现，使用教具是教师通过创造具体的体验并为儿童提供一种有效的方式来表达他们的想法，从而使课程更具吸引力的一种方式。Getenet 和 Callingham (2021) 在新西兰教室进行的一项研究表明，教具通过鼓励儿童具体地展示分数概念，帮助教师转变了她的教学实践。
高能物理的低温电子开发
为了研究物质和宇宙的基本性质，高能量物理（HEP）实验通常在极端条件下运行，这些条件远远超出了综合电路的标准工作范围。这种极端环境的两个突出例子是在高发光山脉山相处经历的辐照水平以及在低温温度下的操作[1]。低温电子是一个广义的术语，该术语包括以低于标准工作极限（军事级电子设备的-55°C）运行的电路，一直至Millikelvin，如超导电电路而言。低温回路具有悠久的历史[2]，并且在广泛的应用中发现了应用，例如红外局灶平面阵列，PET，量子科学。虽然CMOS电路在深度低温温度（<4.2K）下可靠地操作，但本文侧重于液氮（77K）的应用，并概述了有关大型HEP经验家的高温CMOS CMOS ICS的设计考虑因素，好处和独特的挑战。
宇宙射线与高能大气物理的协同作用：粒子探测器阵列观测到的粒子爆发
各种粒子探测器在雷暴期间探测到的地球表面粒子爆发源自相对论性失控电子雪崩 (RREA)，这种雪崩是由强大气电场中加速的自由电子引起的。雷雨云中两个方向相反的偶极子将电子加速到地球表面和开放空间的方向。轨道伽马射线天文台观测到的粒子爆发称为地面伽马射线闪光 (TGF)，能量为几兆电子伏，有时仅达到几十兆电子伏；地面粒子探测器记录的粒子爆发称为雷暴地面增强 (TGE)，能量通常达到 40-50 兆电子伏。对流层中的气球和飞机记录到伽马射线辉光（能量为几兆电子伏）。最近，高能大气物理学还包括所谓的向下 TGF (DTGF)，即持续时间为几毫秒的强烈粒子爆发。众所周知的广泛空气簇射 (EAS) 源自星系质子和完全剥离的原子核与大气原子的相互作用。EAS 粒子在簇射轴周围具有非常密集的核心。然而，EAS 核心中的高能粒子由非常薄的圆盘组成（几十纳秒），并且 EAS 核心穿过的粒子探测器不会记录粒子爆发，而只会记录一个非常大的脉冲。只有中子监测器才能记录粒子爆发，它通过收集 EAS 核心粒子与土壤相互作用产生的延迟热中子来记录粒子爆发。我们讨论了最大粒子阵列中可获得的短粒子爆发与 EAS 现象之间的关系。我们证明中子监测器可以将 EAS 的“寿命”延长至几毫秒，与 DTGF 的持续时间相当。我们还讨论了使用中子监测器网络进行高能宇宙射线研究的可能性。简明语言摘要：在太空、对流层和地球表面记录了短粒子爆发和长粒子爆发。通过对粒子通量、近地表电场和闪电的协调监测，可以提出关于强烈爆发的起源及其与广泛空气簇射和大气放电的关系的假设。通过对观测数据和粒子爆发可能起源情景的分析，我们可以得出结论：爆发可以用雷鸣大气中的电子加速以及由高能质子和银河系中完全剥离的原子核加速在地球大气中形成的巨大簇射来解释。
非厄米物理的非幺正量子行走方法
[1] K. Mochizuki, D. Kim, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A 93 , 062116 (2016)。[2] L. Xiao, X. Zhan, ZH Bian, KK Wang, X. Zhang, XP Wang, J.Li, K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami,Y. Wi, H. Obuse, B. Sanders, P. Xue, Nature Phys. 13 , 1117 (2017)。[3] L. Xiao, X. Qin, K. Wang, Z. Bian, X. Zhan, H. Obuse, B.Sanders, W. Yi, P. Xue, Phys. Rev. A 98 , 063847 (2018)。[4] K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A, 102 , 062202 (2020)。[5] M. Kawasaki、K. Mochizuki、N. Kawakami 和 H. Obuse, Prog. Theor. Exp. Phys. 2020 , 12A105 (2020)。[6] N. Hatano 和 H. Obuse, Annals of Physics 435, 168615 (2021)。[7] T. Bessho、K. Mochizuki、H. Obuse 和 M. Sato, Phys. Rev. B 105 , 094306 (2022)。[8] R. Okamoto、N. Kawakami 和 H. Obuse（准备中）。
用于检测物理的机器学习分类器...
简介：基于加速度计的体育活动类型的测量通常用于替代自我报告。为了推进领域，希望这样的测量可以准确检测关键的日常体育活动类型。这项研究旨在评估机器学习分类器的性能，用于根据双重与单个加速度计的设置在自由生活中检测坐，站立，撒谎，步行，跑步和骑自行车。方法：22名成年人（平均年龄[SD，范围] 38.7 [14.4，25 - 68年）穿着两个轴性AXTIVITY AXTIVE AXTIVE AXTIVE AX3加速度仪位于低背部和大腿上，以及位于胸部上的GOPRO相机，在自由生活中记录下身体运动。使用标记的视频用作地面真理，用于训练使用1、3和5 s的窗口长度训练极端梯度的分类器。使用剩余的交叉验证评估分类器的性能。结果：总记录时间约为38小时。基于5-S窗口，双加速度计设置的总体精度分别为96％，单个大腿和后加速度计的设置分别为93％和84％。单个加速度计设置的精度降低是由于基于大腿加速度计记录（77％）的检测精度较差，并且基于后加速度计记录（64％）。结论：使用极端梯度提升分类器，可以根据双加速度计记录在自由生活中准确检测到关键的每日体育活动类型。当预测基于单个大腿加速度计的记录时，总体准确性会略有下降，但检测说谎很差。
在相关环境中验证用于流动角估计的基于物理的合成传感器
摘要：在用于流角估计的合成传感器领域，本研究旨在使用专用技术演示器描述基于物理方法在相关环境中的验证。流角合成解决方案基于无模型或基于物理的方案，因此适用于任何飞行体。演示器还包括物理传感器，这些物理传感器为合成传感器提供所有必要的输入，以估计攻角和侧滑角。评估物理传感器的不确定性预算以破坏飞行模拟器数据，目的是重现现实场景来验证合成传感器。所提出的流角估计方法适用于现代和未来的飞机，例如无人机和城市机动飞行器。本文提出的结果表明，尽管可能会出现一些限制，但所提出的方法在相关场景中仍然是有效的。
钠离子电池基于物理的建模部分。模型和验证
钠离子电池（SIBS）最近被宣布为领先的“锂后”能量存储技术。这是因为SIBS与锂离子电池共享相似的性能指标，而钠则是10 0 0 0 0 0倍的含量。为了了解SIBS的电化学特征并改善了当今的设计，基于物理的模型是必要的。在此，第一次引入了基于物理学的伪两维（P2D）模型。P2D SIB模型分别基于N A 3 V 2（P O 4）2 F 3（NVPF）和硬碳（HC）作为正和负电极。NVPF和HC电极中的电荷转移通过浓度依赖性扩散系数和动力学速率常数描述。模型的参数化基于实验数据和遗传算法优化。表明该模型在预测全细胞HC // NVPF SIBS的排放纤维方面非常准确。此外，可以从施加电流处的模型获得内部电池状态，例如单个电极电池和浓度。在本文中均未阐明电极和电解质的几个关键挑战，并突出显示了提高SIB性能的有用设计注意事项。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）