锂离子电池(LIB)在各种磁场中发现了广泛的应用,例如电气传输,固定存储和便携式电子设备。电池管理系统(BMS)对于确保LIB的可靠性,效率和寿命至关重要。最近的研究见证了高级BMS中基于模型的故障诊断方法的出现。本文对LIB的基于模型的故障诊断方法进行了全面综述。首先,现有文献中广泛探索的电池模型分为基于物理学的电化学模型和电气等效电路模型。第二,描述电池故障的电气动力学的一般状态空间表示。然后详细阐述了状态向量和参数矩阵的识别。第三,两个电池故障的故障机理(包括过度拨动/过度过度故障,连接故障,短路故障)和传感器故障(包括电压传感器故障和电流传感器故障)。此外,还详细阐述了不同类型的建模不确定性,例如建模误差和测量噪声,老化效应,测量异常值。然后将重点放在观察者的设计上(包括在线状态观察员和离线状态观察员)。还提出了用于电池故障诊断的典型状态观察者的算法实现。最后,提供了讨论和展望来设想一些可能的未来研究方向。
量子计算(QC)为某些问题(例如整数保理[1]和量子仿真)提供了对经典计算的指数加速。[2]最近,使用多个系统(例如超级传导系统,[3-5]离子陷阱系统[6]和基于硅的系统[7])的量子计算取得了巨大进展。通常,有两种QC模型,一种是传统的电路模型,其中需要对单个量子位的单一进化和连贯的控制,[8]另一个是基于测量的QC模型[9],它也被命名为单向质量控制,因为通过执行测量和进率,可以实现组合的质量,并在大规模上进行测量结果。基于测量的QC是可扩展的,并且仅使用单量QC进行通用QC,并且给定一个专门准备且高度纠结的群集状态。[9,10]在基于测量的QC中,使用线性光学器件所需的资源可以明显地通过第一个通过非确定门创建光子群集状态来大幅降低。[10]基于测量的QC已经取得了必要的进步,例如基于测量的QC,具有单个光子的四个Qubit群集状态[11-13] [11-13],以及基于测量的量子计算。[14]
我面向广大科学界人士,介绍了三十年来哪些类型的问题可以通过量子计算机实现指数级加速的研究——从经典算法(如 Simon 和 Shor 的算法)到 2022 年 4 月 Yamakawa 和 Zhandry 的突破。我既讨论了量子电路模型(这是我们在实践中最终关心的,但我们的知识根本不完整),也讨论了所谓的 oracle 或黑盒或查询复杂性模型,我们已经设法获得了更为透彻的理解,然后为我们对电路模型的猜想提供了信息。我讨论了将注意力转移到采样任务上的优缺点,就像在最近的量子霸权实验中所做的那样。我对广泛重复的关于实际机器学习和优化问题的指数量子加速的说法提出了一些怀疑。通过许多例子,我试图传达“奇异守恒定律”,根据该定律,每个允许指数量子加速的问题都必须具有一些不寻常的属性,以允许振幅集中在未知的正确答案上。2022 年 5 月 21 日在比利时布鲁塞尔举行的第 28 届索尔维物理会议上发表的报告员演讲的编辑记录。
使用化学和电化学技术在1.0 m HCl溶液中用作过期药物的摘要吲哚美辛用作碳钢的腐蚀抑制剂,即体重减轻,电化学渗透谱谱谱(EIS),具有强度的元素极化和扫描型载体(EIS)。抑制效率随抑制剂浓度的增加而增加,并按温度降低。结果表明,过期的吲哚辛胶囊是一种良好的抑制剂,在500 ppm的使用抑制剂中,抑制效率达到83%。分析了从EIS研究获得的数据,以通过适当的等效电路模型对腐蚀抑制过程进行建模。抑制langmuir吸附等温线的吲哚辛药物的吸附。计算并讨论热力学参数。极化曲线表明它们是抑制剂的混合类型。sem用于在不存在和存在添加剂的情况下研究钢的表面形态。从体重减轻,EIS和电位动力学极化获得的结果非常同意,并表明许多优势的过期药物(例如低价,储蓄和高可用性法)是钢铁的生态友好腐蚀抑制剂
摘要 局部场电位 (LFP) 记录反映了脑组织中电流源密度 (CSD) 的动态。突触、细胞和电路对电流汇和源的贡献尚不清楚。我们使用公共 Neuropixels 记录和基于模拟 17 种细胞类型的 50,000 多个神经元的 Hodgkin-Huxley 动力学的详细电路模型在小鼠初级视觉皮层中研究了这些情况。该模型同时捕获了脉冲和 CSD 反应并展示了双向分离:通过调整突触权重可以改变放电率,对 CSD 模式的影响很小,通过调整树突上的突触位置可以改变 CSD,对放电率的影响很小。我们描述了丘脑皮层输入和循环连接如何在视觉反应早期塑造特定的汇和源,而皮层反馈在后期对它们产生重大改变。这些结果建立了宏观脑测量(LFP/CSD)与基于微观生物物理学的神经元动力学理解之间的定量联系,并表明 CSD 分析为建模提供了强大的约束,超出了考虑尖峰的约束。
量子云计算正成为一种流行的模式,用户可以通过互联网体验量子计算的强大功能,从而实现量子计算即服务。问题是,当计算问题的规模超出传统计算机的能力范围时,用户如何确定服务器发送的输出字符串确实来自量子硬件?2008 年,Shepherd 和 Bremner 提出了一种基于简化电路模型(称为瞬时量子多项式时间 IQP)的加密验证协议,该协议可能适用于大多数现有的量子云平台。然而,Shepherd-Bremner 协议最近被 Kahanamoku-Meyer 证明是不安全的。在这里,我们提出了一种基于 IQP 的加密验证协议的扩展模型,其中 Shepherd-Bremner 构造可以被视为一种特殊情况。该协议不仅可以避免 Kahanamoku-Meyer 的攻击,还可以提供多种额外的安全措施来防止量子数据被伪造。具体来说,我们的协议允许同时对多个秘密字符串进行编码,从而大大增强了传统黑客攻击的难度。此外,我们还提供了用于估计与秘密字符串相关的相关函数的方法,这些函数是我们验证协议中的关键元素。
量子计算的标准电路模型假定能够直接在任意一对量子比特之间执行门操作,但这对于大规模实验来说不太实用。强度在距离 r 处衰减为 1/r α 的幂律相互作用提供了一种可通过实验实现的信息处理资源,同时仍保留了长距离连接。我们利用这些相互作用的力量来实现一个具有任意数量目标的快速量子扇出门。对于 α ≤ D 的相互作用,我们的实现允许在与量子比特数成对数的时间内在 D 维格子上执行量子傅里叶变换 (QFT) 和 Shor 算法。作为推论,我们表明,在因式分解是经典难解的标准假设下,即使在短时间内,α ≤ D 的幂律系统也难以进行经典模拟。作为补充,我们开发了一种新技术,可以给出在受线性光锥约束的系统中实现 QFT 和扇出门所需的时间的一般下限,该下限与系统大小成线性关系。这使我们能够证明长距离系统的下限比以前可用的技术更接近。
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动,提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制,它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题,我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN,https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面,旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型,它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较,这些模拟信号和参数易于操纵,以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号,包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
Design of Selective Metasurface Filter for Thermophotovoltaic Energy Conversion Rajagopalan Ramesh, 1, 2,* Qing Ni, 1, 3 Hassan Alshehri, 1, 4 Bruno Azeredo 2 and Liping Wang 1,* Abstract Optical filters with narrow transmission band above the bandgap of thermophotovoltaic (TPV) cells are not restrained by the rigorous thermal reliability as needed for发射器。在这项工作中,提出了一种由石英底物上的铝纳米(ALNP)阵列制成的新型跨表面滤波器,以在TPV单元的带隙上方实现频谱选择性传输。光学模拟,以确定适当的ALNP周期,直径和高度,以使所得的纳米阵列阵列将在1.9μm的波长下显示窄带传输,该波长接近抗抗氧化和抗氧化衣(GASB)TPV Cell的带状频率。窄带传输增强率可以归因于相邻的Al纳米柱之间的磁极(MP)共振。通过电感能力电路电路模型以及纳米时期,直径,高度以及入射角的影响进一步证实了MP机制。此外,评估了与ALNP MetaSurface滤波器结构增强的TPV性能,还评估了对燃气TPV电池的开路电压,短路电流密度,输出电力和转换效率。
•B。Blackstone,Y。Baghzouz,“与PV系统配对时,为BTM存储的增值顺序服务”。第19届国际谐波和权力质量会议,IEEE,2020年。•C。Hicks和Y. Baghzouz,“使用光伏系统为住宅客户存储的实验性稳态和瞬态分析”,IEEE国际清洁电力国际会议,意大利奥特兰托,2019年7月2-5日,2019年7月2-5日。否。8890193,pp。438-443。•Y. Baghzouz,“在区域市场环境中使用PV系统为住宅客户存储幕后电池存储的经济评估”,香港国际工程与应用科学会议(HKICEAS)(HKICEAS),2018年12月18日至20日。•Arabali,A.,Ghofrani,M.,Etezadi-Amoli,M.,Fadali,M.S.,Baghzouz,Y。,“基于基于遗传的能量管理的基于遗传的优化方法”162-170,2013年1月。•Peng,W。和Baghzouz,Y。,“铅酸AGM电池的稳态和动态性能的准确电路模型”,《电力与能源系统的公用事业展览:亚洲问题与前景》(ICUE),帕塔亚市,泰国,9月28日至30日,2011年9月28日至30日,2011年9月28日。