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测量机器学习力场中的可传递性问题：与线性电势的金铁相互作用的示例
原子建模通常分为两种不同类型的模拟。一方面，包括Hartree -Fock和密度功能理论（DFT）方法在内的量子方法被认为是最准确的，几乎用于任何类型的化学物种[1，2]。另一方面，经典力场用于执行精度较低的大规模和长期模拟[3，4]。但是，仍然很难连接这两种方法，直到现在，人们几乎无法执行涉及数百万个原子的纳秒原子的模拟，同时保留量子方法的准确性。在这种情况下，近年来已经提出了机器学习互动电位（MLIP），并显示出实现此类模拟的巨大潜力[5-7]。目前考虑了许多方法，包括人工神经网络[8]，高斯近似方法[9]，线性电位[10，11]，频谱邻域分析电位[12]，对称梯度域机器学习[13，14]和矩张量张量的电位[15]。这些技术的成功得到了成功解决的各种材料的认可：纯属金属[16-20]，有机分子[21-24]，氧化物[25，26]，水[27 - 31]，无定形材料[32 - 37]和HYBRIDPEROVSKITES [32 - 37]和HYBRIDERIDPEROVSKITES [38]。对于所有这些技术，主要过程包括对力场使用非常通用的分析公式，然后将其进行参数化以匹配DFT计算数据库，包括总能量，力和应力张量。但是，人们承认MLIP有时会显示出对学习数据库中未包含的系统的可传递性。在最坏的情况下，MLIP SO-WELL拟合到其学习数据库中，可以在其外观察到非物理行为。为了解决此问题，主要建议是定期检查电位的准确性，因为进行了机器学习分子动力学模拟并改善MLIP“ fly the Fly” [38 - 40]。，据我们所知，这种方法的这种缺陷从未经过定量调查，而在被用户和开发人员承认的同时。
基于NSUC1610的车载步进电机控制
NSUC1610 是通过反电动势的大小来进行堵转检测，在马达相位未通电期间，可以检测到 BEMF 电压。但这 不包括全步进模式，因为两个相位始终通电。以下假设在微步进模式下检测失速，BEMF 电压与电机转速成 正比，这样可以判断电机是否运行。由于只有在一相未通电的情况下才能进行测量，因此对 BEMF 电压的观 察非常有限。对于理想的电机，在没有任何负载和损耗的情况下，转子将随着定子磁场持续旋转，并且在相电 流为零时，可以看到 BEMF 电压的峰值。对于实际电机和外加负载，转子将始终滞后于定子磁场。此负载相关 相位滞后将导致固定测量点处 BEMF 电压的负载相关变化。在零相位滞后的情况下，可以测量 BEMF 电压峰 值，并且只能看到反电势与速度的相关性。在与负载变化的情况下，反电势会产生相位滞后，BEMF 电压将从 峰值将出现偏移，当这个电压大于或者小于一个阈值时，这就标志着检测到失步点，电机运动将停止。BEMF 电压测量仅在零电流阶跃期间启用。在零电流阶跃结束时，采样和测量最后一次 BEMF 电压值。这可确保线 圈电流达到零，且 BEMF 电压实际可见。根据电机参数、速度和阶跃模式，零阶跃可能会变短，并且无法获得 明显的 BEMF 电压。此时则无法检测失速。失速检测仅在匀速运动期间进行，在加速或减速期间，BEMF 电压 可能非常低，则不会启用失速检测。具体电流波形如图 2.5 所示：
WEAO SDC 2025指南
a）三线性QD链的3D示意图和在Si/SiO 2界面以下1 nm处采取的示例静电电势。b）栅极几何形状的2D视图。白色虚线指示在何处采用一片电势用于穿梭模拟。c）沿着黑色虚线的示意图b）显示了使用“ via”门在柱塞闸门头部配置电子电子的使用。
使用植入大鼠运动皮层植入的无定形碳化物微电极阵列的局部田间电势的慢性稳定性
摘要：可植入的微电极阵列（MEA）可以记录皮质神经元的电活动，从而允许脑机界面的发展。然而，MES显示在慢性条件下的记录功能降低，促使新型MEA的发展可以改善长期性能。传统的平面，基于硅的装置和超薄的无定形碳化硅（A-SIC）测量植入雌性Sprague-Dawley大鼠的运动皮层中，并在植入后进行每周的麻醉记录。在两种设备类型的植入周期中，比较了1至500 Hz记录的光谱密度和频道。最初，A-SIC设备和标准测量值的带有可比性。然而，在植入后整个16周内，标准测量值显示出体力和功率频谱密度均持续下降，而A-SIC的测量表现出更加稳定的性能。从植入后第6周到研究结束时，标准和A-SIC MEA之间的带能量和光谱密度之间的差异在统计学上是显着的。这些结果支持使用超薄的A-SIC测量来发展慢性，可靠的脑机界面。
2023输入，假设和方案报告
注意：上面列出的总计可能不会因为舍入而统计。A.出于此表的目的，“最大电势电气化”反映了绿色能源出口方案的2050电气化预测。这种情况假设住宅建筑能够在2050年完全通电，并且理论上能够电气化的行业在2050年之前采用了这些电气化技术。以这种方式，可以通过比较“最大电势”值来将每种情况的2040电气化值放在上下文中。
一种基于潜在的FDTD的耗散理论，用于无损不均匀媒体
I.涉及差异时间域（FDTD）算法[1]，[2]被广泛用于求解麦克斯韦方程。最近，将FDTD与量子模型整合[3] - [8]的兴趣增加了。电磁信号与量子状态之间的相互作用在被考虑的量子计算的许多结构中起着至关重要的作用[9]，呼吁可以共同模拟量子和电磁现象的算法。量子粒子相互作用的量子模型通常涉及电势，而不是传统的FDTD中计算的字段。对量子建模中电势知识的要求使电势成为量子应用中FDTD未知数的自然选择[7]，[8]。早些时候，已经研究了基于电位的FDTD（P-FDTD）制剂，例如，作为减少计算要求的手段[10]，[11]。p-FDTD方法仍然缺乏针对基于领域的FDTD提出的许多进步，包括子生产[12]，模型订单降低[13]等。创建此类新方案的困难之一是确保稳定性的复杂性。对于基于传统的FDTD的情况，需要选择下方的时间步长以下
相对论klein-gordon粒子中的熵系统
通过参数Nikiforov-Uvarov方法在Klein-Gordon方程下获得了Kratzer电位加上Hellmann电位的解决方案。完全计算了相对论能及其相应的归一化波函数。在相对论的klein-gordon方程（无自旋粒子）下，研究了Kratzer-Hellmann潜在模型的理论量。分别对每个熵的a和b的影响（确定电势强度的电位的参数）进行了充分检查。在三个熵下，系统在两个配方表达式之间的相交点确定了针对A电势的参数之一。最后，流行的香农熵不确定性关系称为Bialynick-birula，Mycielski不平等是通过产生数值结果来推断的。