经典学习理论中的一个重要研究方向是使用复杂性度量来表征函数类的表达能力。这种复杂性界限反过来又可用于限制学习所需的训练数据的大小。其中最突出的是 Vapnik 和 Chervonenkis (1971) 引入的 Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度。其他众所周知的度量包括 Pollard (1984) 提出的伪维度、Alon 等人 (1997) 提出的脂肪粉碎维度、Rademacher 复杂性(参见 Bartlett 和 Mendelson 2002),以及更普遍的度量空间中的覆盖数字。表征对象表达能力的目标也以不同的形式出现在量子信息中。一个众所周知的例子是量子态断层扫描。Aaronson (2007) 将状态断层扫描的变体与经典学习任务相关联,其脂肪粉碎维度可以使用特定的函数类来限制
摘要 本研究探讨了交换量子电路的框架势和表现力。基于这些电路的傅里叶级数表示,我们将量子期望和成对保真度表示为随机变量的特征函数,将表现力表示为格子上随机游走的复发概率。我们工作的一个核心成果包括用于近似任何交换量子电路的框架势和表现力的公式,以概率论中的收敛定理为基础。我们将随机游走的格体积确定为基于电路架构近似表现力的手段。在涉及 Pauli-Z 旋转的交换电路的特定情况下,我们提供了与表现力和电路结构相关的理论结果。我们的概率表示还提供了通过采样方法限制和近似计算电路框架势的方法。
摘要 - 可持续运输需要电动汽车的就业能力(EV)。电池供电的车辆将在运行时间,可靠性和可维护性方面与内燃机竞争。电动汽车中部署的电池管理系统(BMS)具有监视和控制电池的关键方面的动力。电池建模在使用必要的参数添加BMS方面起着关键作用,这有助于对电池的控制和所需的充电和排放水平,并预测电池在电动汽车(如电动汽车)中的行为。审查了各种电池型号。提出了用于锂离子电池的等效电路模型(ECM)。提出的模型在经受不同驱动周期的不同温度下进行了实验测试,并经过验证。工作为实时复制电池行为提供了有效的解决方案,考虑电动汽车应用程序 - 电池,建模,等效电路模型,驱动周期,电动车辆
我想到的是最近几个月,以及该项目面临的挑战,我不得不感谢许多对该项目的成功负责的人。首先要感谢Yiwen Chu教授给了我这个独特的机会,这完全改变了我的观点和职业指导。我深切感谢Ines C. Rodrigues博士的所有耐心和指导以及Yu Yang的所有耐心,并感谢他在洁净室里的所有支持和培训。我不能夸大我对他们投资于该项目的时间和精力的赞赏。此外,我衷心感谢Marius Bild,Andraz Omahen,Rodrigo Benevides博士,Stefan Pliging以及所有参与我们设备的设计,制造和测量的其他人以及该小组的其余部分,以在该项目的过程中提供他们的建议和友谊。
首先,我们在实验中测量的强光子 - 光子相互作用,如巨型跨kerr效应所示。在这项工作中,在单个光子水平的两个相干领域之间测量了每个光子约20度的条件相移。鉴于这种强烈的相互作用,我们提出并分析了基于跨凯尔效应的级联设置,以检测巡回微波炉光子,这是一个长期的杰出问题,只有最近的实验实现。我们表明,对于很少的级联传输,可以对微波光子进行无损检测。超导量子干扰装置(squid)的片上可调性被利用在下一个呈现的实验工作中创建可调超导谐振器。最后,我们表明,通过将原子放在传输线的末端,可以有效地生成微波光子。我们还提出了一个可以在任意波数据包中生成光子的设置。
摘要 - 先前的研究表明,只要SC期间消散的能量略低于给定阈值(所谓的临界能量),SI设备可以维持大量的短路(SC)事件。在本文中,我们表明,对于SIC MOSFET来说,这不一定是正确的,这只能承受一些此类SC事件。对重复性短路事件的这种低鲁棒性与氧化物中累积的载体注入和泄漏电流导致的栅极降解有关。为了确保在大量SC事件上进行安全操作,我们引入了一个新参数:“重复的临界能量”,该参数对应于SC能量足够低,以避免温度过高,以限制SC事件期间的瞬态门泄漏电流。在此重复的SC能量值之下,SIC设备能够维持大量SC事件(超过1000)。1。简介