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球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
风洞试验和风致振动...
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究主要针对风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建了具有不同网格尺寸和形状的网面球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行了比较。提出了一种新的非均匀分布抽头处理方法。不同的处理方法导致具有不同物理含义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其称为模态-荷载-相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义是结构响应的空间分布。其优点是它只考虑运动方程中的已知变量，而不需要任何准静态或动态假设。最后，给出了该矩阵在背景响应中的应用。
2312.07438.pdf
摘要。量子相对熵 (QRE) 规划是最近流行且具有挑战性的一类凸优化问题，在量子计算和量子信息理论中具有重要应用。我们对基于 QRE 锥的最佳自协调屏障的现代内点 (IP) 方法感兴趣。与此类屏障函数和 QRE 锥相关的一系列理论和数值挑战阻碍了 IP 方法的可扩展性。为了应对这些挑战，我们提出了一系列数值和线性代数技术和启发式方法，旨在提高自协调屏障函数的梯度和 Hessian 计算效率、求解线性系统和执行矩阵向量积。我们还介绍并讨论了与 QRE 相关的一些有趣概念，例如对称量子相对熵 (SQRE)。我们设计了一种两阶段方法来执行面部缩减，可以显著提高 QRE 编程的性能。我们的新技术已在软件包 DDS 的最新版本 (DDS 2.2) 中实现。除了处理 QRE 约束之外，DDS 还接受其他几种圆锥和非圆锥凸约束的任意组合。我们的综合数值实验涵盖几个部分，包括 1) 比较 DDS 2.2 与 Hypatia 的最近相关矩阵问题，2) 使用 DDS 2.2 将 QRE 约束与各种其他约束类型相结合，以及 3) 计算量子密钥分发 (QKD) 信道的密钥速率并展示几种 QKD 协议的结果。
使用优化和机器学习
摘要：准确的瞬时电力峰值负载预测对于有效的容量计划和具有成本效益的电力网络建立至关重要。本文旨在通过采用包含各种优化和机器学习（ML）方法的模型来提高瞬时峰值预测的准确性。本研究使用多线性回归（MLR）方程来研究独立输入对峰负荷估计的影响。这项研究利用1980年至2020年的输入数据，包括进出口数据，人口和国内生产总值（GDP），以预测瞬时电力峰值负载为输出值。根据误差指标，包括平均绝对误差（MAE），均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），均方根误差（RMSE）和r 2评估这些技术的有效性。比较扩展到流行的优化方法，例如粒子群优化（PSO），以及该领域的最新方法，包括蒲公英优化器（DO）和淘金热优化器（GRO）。与常规机器学习方法进行了比较，例如支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN），就其预测准确性而言。调查结果表明，ANN和GRO方法会产生最小的统计错误。此外，相关矩阵表明GDP与瞬时峰负载之间存在牢固的正线性相关性。所提出的模型显示出强大的预测能力来估计峰负荷，而ANN和GRO的表现与其他方法相比表现出色。
供应链数据的描述性分析
Jacek Piwkowski 4，Ewelina Jurczak 5摘要：目的：该研究的目的是对供应链数据进行描述性分析，其目的是揭示可以为战略决策提供依据的模式和关系。设计/方法论/方法：通过17列（11个分类和6个数值变量）进行了200列观察的数据集，经过精心分析。分析包括代表客户标识符，销售日期，交易价值，折扣，货币和地理细节的变量。数据预处理可确保不存在丢失值或重复项，从而提供了随后分析的鲁棒性。采用了各种统计工具和可视化技术，包括直方图和相关矩阵，以阐明数据的特征。发现：数据集中的关键发现揭示了交易的净值和总值之间的鲁棒线性关系。同时，有序的数量显示了与总价值的非线性关系。高浓度水平在地理位置和客户活动中被注意，大多数交易发生在特定地点和数量有限的客户中。数据还表现出许多独特的产品标识符和描述值，表明供应链中的项目范围不同。实际含义：该研究为供应链优化提供了可行的见解。认识到交易价值和客户地理的模式可以指导物流，库存管理和目标营销中的战略决策。此外，了解产品多样性和销售集中度可以告知供应商谈判和风险管理。独创性/价值：该研究通过应用全面的描述性分析来揭示固有的数据模式，从而为供应链管理领域做出了贡献。它唯一结合了各种分析技术，可以将有意义的见解与直接实用应用一起，尤其是在提高供应链操作和客户细分策略的效率方面。关键字：供应链，描述性分析，数据分析。
F-1241 机器学习利用神经影像特征区分脑结核和脑肿瘤
背景：脑结核 (TB) 的表现常常与原发性和转移性脑肿瘤以及其他脑部感染性病变相似，因此很难诊断。它是造成严重后遗症和死亡的罪魁祸首，尤其是在发展中国家。需要一种快速准确的诊断方法来防止因延迟或错误诊断而导致的惨淡后果。我们的目标是开发一种分类器，利用机器学习帮助脑 MRI 上呈现的各种放射学特征将脑结核与脑肿瘤和其他感染区分开来。方法：纳入巴基斯坦卡拉奇阿迦汗大学医院的 72 例脑结核病和 146 例非结核病（包括脑膜瘤、神经胶质瘤、脑转移、真菌和细菌性脑感染），并将其分为训练数据集和测试数据集。使用相关矩阵选择特征；并包括从脑 MRI 记录的放射学特征，即环状增强、均匀增强、基底脑膜增强、脑膜增强（非基底）、均匀扩散受限、远端梗塞、脑积水、双侧多灶性病变、单侧多灶性病变和同一叶内多个病变，以及年龄和性别。在应用合成少数过采样技术 (SMOTE)、SMOTE-Tomek 链接、编辑最近邻 (ENN) SMOTE-ENN 和自适应合成 (ADASYN) 技术平衡数据集后，使用两个模型测试分类器准确性：逻辑回归和随机森林。结果：使用逻辑回归以及 SMOTE+TOMEK 获得最高精度 (90.9%)，曲线下面积为 95.4%，F1 得分为 92.8%。将 SMOTE+TOMEK 应用于 Logistic 回归模型后，准确率提高了 6.81%。结论：机器学习在临床决策支持系统中显示出良好的作用，可以快速、无创地区分脑肿瘤和感染。这些分类器可以作为临床设置中使用的移动应用程序的基础。应采用采样技术来提高分类器的性能。关键词：脑肿瘤；脑结核；神经影像学；机器学习
卷。 14，第1期（2025年3月）
https://doi.org/10.62345/jads.2025.14.1.20可持续性摘要，南亚经济体正在过渡到可再生能源（RE）来源和现代技术，并应用了严格的法规。但是，它们是否违反环境可持续性的生产力尚不清楚。为了回答这个问题，本研究旨在通过经验分析重新过渡，现代化和法规对2000年至2023年之间南亚国家农业和工业生产力的影响。在估计系数之前，研究进行了必要的估计诊断测试，以检查数据中的计量经济问题。因此，该研究进行了多重共线性，佩萨兰横截面依赖性（CD）测试的相关矩阵，用于CD，Levin-Lin-Chu（LLC），Im-Pesaran-Shin（IPS），Fisher-ADF和Fisher-PPP测试，用于对自动化的单位root和Durbin-watson测试。这项研究通过PEDRONI和KAO协整检验检查了变量之间的协整。基于这些预估计测试的结果，研究采用了完全修改的普通最小季（FMOL）方法来估计变量的系数。经验结果表明，重新过渡和现代化的增加都显着提高了农业和工业生产力。法规降低了农业和工业部门的生产率。在最后，研究进行了杜米特拉斯库 - 赫林检验，以检查变量之间因果关系的方向。然而，该研究发现外国直接投资与工业生产力之间存在单向关系。结果表明，农业和工业生产力与重新过渡，现代化和法规有双向因果关系。调查结果表明，南亚经济体应投资并鼓励过渡和现代化的过渡，并从农业和工业部门中删除严格的法规。关键字：重新过渡，农业和工业生产力，现代化，FMOL。引言能源在政治，文化，经济，社会和领域中起着至关重要的作用，通过满足所有社会要求，推动文明汽车。能源提供各种目的，包括电力生产，供暖和冷却应用（Faninger，2011； Park，2017）。由于能源满足家庭，企业，行业和交易商品的要求，因此其需求正在逐渐增加。此外，对能源的需求不断上升（每年7.4％）主要是因为人口较高和经济增长（例如）。
物理学位课程
物理学学位课程 2007/2008 学年课程和计划 线性代数 教师： Prof. CATENACCI Roberto 电子邮箱： roberto.catenacci@mfn.unipmn.it CFU 数： 6 年： 1 教学期： 2 学科代码： S0140 课程计划和推荐教材： 计划 考试方式：笔试和口试。实数和复数向量空间、生成器和基、子空间及其之间的运算、平面和空间中的平面和线、标量积和厄米积。线性应用和相关矩阵、行列式、秩和迹、核和图像、基的变化。线性系统理论。一些值得注意的矩阵类及其性质：特征值和特征向量、对称和 Hermitian 矩阵的对角化、特征多项式、凯莱-汉密尔顿定理及其应用。欧几里得几何：双线性形式和二次形式。二次形式的对角化。标量积。推荐文本 文本将在课堂上注明 教师笔记 数学分析 I 教师：GASTALDI Fabio 教授 电子邮件：fabio.gastaldi@mfn.unipmn.it CFU 数量：8 年：1 教学期：1 学科代码：S0136 计划 该课程由理论课和实践练习组成。考试包括笔试和口试。涵盖的主题：实变量的实函数：术语、运算及其对图形、组成的影响；反函数和相关例子。实变量的实函数的极限；左右限位。极限和代数运算；符号永久性定理和两名宪兵永久性定理。显著的局限性；无限的限制；单调函数的极限。连续函数；连续性和代数运算、符号的持久性。连续性和组成性；变量在限度内的变化。衍生物;右和左导数。可微函数的例子；可微函数的连续性。导数和代数运算；复合函数的导数。零点与中间值定理；反函数的连续性和可微性。反函数的例子及其导数的计算。相对的高点和低点；必要条件。罗尔、柯西、拉格朗日定理；零导数定理。单调性和派生性；不确定形式。洛必达定理及其后果。无限与无穷小；应用于不确定形式。带有皮亚诺和拉格朗日余项的泰勒公式。凸函数及其性质；拐点。基元及其多重性；不定积分；通过分部和替换进行不定积分。黎曼积分；几何解释。积分的线性和单调性。积分中值定理。连续或单调函数的可积性。关于区间的可加性。积分函数。积分学基本定理；通过替换和分部积分公式。推荐文本 Bramanti、Pagani、Salsa：数学、无穷小微积分和线性代数。 Ed. Zanichelli Marcellini，Sbordone：数学练习（2 卷）。 Ed. Liguori 老师将提供与特定主题相关的补充材料。
通过对称测量构建的纠缠见证的不可分解性
量子纠缠是一种重要资源，在量子信息处理、量子通信、量子计算和其他现代量子技术中发挥着基础性作用 21,31。特别是，任何二分纠缠态都会增强隐形传态能力 29 并表现出隐藏的非局域性 30。量子任务的实用性通常随着纠缠量的增加而增加 2,41,42。纠缠态的表征在理论和实践中都至关重要。然而，区分可分离态和纠缠态的问题仍然悬而未决；事实上，它是 NP 难问题 14。对于量子比特-量子比特和量子比特-量子三体系统，著名的 Peres-Horodecki 正部分转置 (PPT) 标准给出了必要和充分可分离性条件 19,32。在高维中，这一条件才是必要的，这首先在四元组-四元组系统 19 中得到证明。更精细的检测方法包括可计算交叉范数或重新调整 (CCNR) 标准 4、6、18、34、相关矩阵标准 9、10、局部不确定性关系标准 16、约化密度矩阵标准 3 和协方差矩阵标准 13。另一种纠缠检测方法是通过纠缠见证，它们是 Hermitian 块正（但不是正）算子。因此，任何这样的算子在可分离状态下都是正的，并且状态 ρ 是可分离的当且仅当对于每个纠缠见证 W ，Tr(ρW)≥0。所有纠缠态都有检测它们的见证人 43、44。换句话说，如果 ρ 是纠缠的，则存在一个（非唯一的）见证人 W ，使得 Tr(ρW)<0。问题在于为给定状态找到合适的见证人。与其他检测方法相比，选择纠缠见证人的优势在于，状态的不可分性取决于计算该状态下 W 的期望值。因此，它比全状态断层扫描需要的信息更少，这也意味着需要更少的实验设备和更少的测量。存在一类特殊的见证人，可以检测具有正部分转置的量子态，也称为束缚纠缠态 17、20、24、25、44。它们被称为不可分解的，因为它们不能分解为 W = A + BŴ，其中 A 和 B 为正，其中Ŵ是部分转置。此类算子没有通用的构造方法，而且通常很难确定见证人是否可分解。然而，已经发现了几类不可分解的纠缠见证，例如与众所周知的重新调整或可计算交叉范数 (CCNR) 可分离性标准 5、6、35 和协方差矩阵标准 12、13、26 相关的标准，以及它们的概括 37、38。在构建纠缠见证时，人们经常使用相互无偏基 (MUB)。C d 中的正交基是相互无偏的当且仅当属于不同基的任意两个向量之间的转换概率为常数 11 。在参考文献 8 中，作者使用 MUB 定义了一类新的见证人，并分析了它们在 d = 3 中的属性。这种构造已以多种方式得到推广。Li 等人为相互无偏测量 (MUM) 27 和对称信息完全测量 (SIC-POVM) 28 引入了类比算子。Wang 和 Zheng 45 考虑了不同维度的复合系统中基于 MUB 的见证人。Hiesmayr 等人 15 表明，不等价和不可扩展的 MUB 集有时对检测纠缠更有用，而 Bae 等人 1 发现需要超过 d / 2 + 1 个 MUB 来识别束缚纠缠态。涵盖各种纯度的 MUM 均能检测到与