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N 波段系统中的 Berry 曲率和量子度量
参数相关的哈密顿矩阵的特征值在参数空间中形成能带结构。在这样的 N 带系统中，由贝里曲率和量子度量张量组成的量子几何张量 (QGT) 通常通过数值获得的能量特征态计算得出。这里，提出了一种基于特征投影器和（广义）布洛赫矢量的 QGT 替代方法。它比特征态方法提供更多的分析见解。具体而言，仅使用哈密顿矩阵和相应的能带能量，即可获得每个能带的完整 QGT，而无需计算特征态。最显著的是，众所周知的以哈密顿矢量表示的贝里曲率双带公式被推广到任意 N 。使用三带和四带多重费米子模型说明了该形式化，尽管具有相同的能带结构，但它们具有非常不同的几何和拓扑性质。从更广泛的角度来看，这项工作中采用的方法可以用于计算任何物理量或研究任何可观测量的量子动力学，而无需明确构建能量本征态。
在集体耦合方面下的极性光谱。 I.线性光谱和量子动力学的有效模拟M.雄伟的Mondal，1，A）A。NIC
我们概述了两种一般的理论技术，用于模拟Polariton量子动力学和光谱，在由Helestein-Tavis-Cummings（HTC）模型Hamiltonian描述的集体耦合方案下。第一个利用了HTC Hamiltonian的稀疏性，这使人们可以将代理北极星汉密尔顿的成本降低到状态矢量的状态数量，而不是二次顺序。第二个正在应用众所周知的Chebyshev系列扩展方法进行量子动力传播，并将它们应用它们模拟HTC系统中的Polariton动力学，从而允许人们使用更大的时间步骤进行繁殖，并且只需要对Palliton Hamiltonian对国家Vectors进行载体的递归操作。这两种理论方法是通用的，可以应用于任何基于轨迹的非绝热量子动力学方法。我们将这两种技术应用于先前开发的lindblad最佳密度矩阵（L -PLDM）方法，以模拟HTC模型系统的线性吸收光谱，均具有不均匀的位点能量能量障碍以及偶极性方向疾病。我们的数值结果与以前的分析和数值工作非常吻合。
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。
双标准近似算法，用于负载平衡的无关机器，成本
我们研究了具有成本限制的无关机器上的负载平衡问题的广义版本：给定一组M机器（某些类型）和一组n个工作，在机器上处理的每个作业j都需要P i，j时间单位，并造成成本ci，j，j，j，j，j，j，and j，该目标是为一项工作的工作时间，该工作时间是有序的，这些工作是有序的，该工具是有序的。优化了机器完成时间的矢量的某些客观函数，但要受到以下限制，即按时间表总成本必须在给定的预算范围内b。是由文献的最新结果激发的，我们的重点是机器类型数量是固定常数的情况，我们为研究问题开发了双标准近似方案。我们的结果在某些特殊情况下概括了几个已知结果，例如带有相同机器的情况，或具有恒定数量具有成本限制的机器的情况。构建了Jansen和Maack [15]最近提出的优雅技术，我们构建了一种更通用的方法，该方法可用于将近似方案推导到具有约束条件的更广泛的负载平衡问题上。
使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
周期性结构中连续体的光学结合状态
摘要。连续体（BIC）中的光学结合状态最近刺激了研究繁荣，并伴随着丰富的外来现象和应用。具有超高质量（Q）因素，光学BIC具有强大的能力，可以在自由空间中传播波连续的光学结构中捕获光。除了受到限制的性质启用的高Q因子外，光学BIC中还发现了许多隐藏的拓扑特征。尤其是在定义明确的波矢量的周期性结构中，发现光学BIC可在动量空间中携带拓扑电荷，这是许多独特的物理特性的基础。BIC启用的动量空间中的高Q因子和拓扑涡流配置都带来了调节光的新自由度。BIC已使光线相互作用和旋转 - 光的轨道相互作用以及在激光和传感中的BIC应用也得到了许多优势的探索。在本文中，我们回顾了周期性结构中光学BIC的最新发展，包括BIC的物理机制，探讨了BICS启用的效果以及BICS的应用。在Outlook部分中，我们提供了BIC的未来发展的看法。
Kontogiannis，Theodoros，Braybrook，Julian，McElroy，Christopher，Foy，Carole，Carole，Whale，Alexandra S，Quaglia，Milena和Smales，C Mark（2024）角色
标准化腺相关病毒（AAV）用于生物治疗应用的vent vecter venters venterage对确保基因疗法的安全性和效率至关重要。这包括分析产品的关键质量属性。，用于评估这些属性的许多当前分析技术都有局限性，包括低吞吐量，大型样本需求，了解得很差的测量可变性以及方法之间缺乏可比性。为了应对这些挑战，必须建立可用于可比性测量，当前测定的优化以及参考材料的开发的高阶参考方法。高度精确的方法对于测量空/部分/全帽比和AAV矢量的滴度是必需的。此外，重要的是要开发方法来测量较不建立的临界质量属性，包括翻译后修饰，衣壳固定测定法和甲基化方案。这样做，我们可以更好地了解这些属性对产品质量的影响。此外，诸如宿主细胞蛋白和DNA污染物之类的含量的定量对于获得调节性批准至关重要。通过告知过程开发并促进参考材料的生成以进行测定验证和校准，对彻底表征AAV向量的开发和应用对于彻底表征AAV向量至关重要。
硫酸及其衍生物的影响...科学报告2020
Carnot EF的标签是2011年首次续签，在2016年再次续签，最近在2020年3月。随着每个续约，Carnot EF都重新调整了其范围和优先研究主题，以反映公司和社会的不断变化。例如，Carnot EF包括氢和电池研究以及2011年的其他CEA部门。在2015年，商业模型研究和Gael Lab纳入了Carnot EF。最后，在2019年，Carnot EF受益于CEA-Liten和G2elab，Locie和Lepmi之间的紧密合作，以增加其智能的，多矢量的能源电网活动，并支持其对跨行业，运输和公共部门的氢部署的支持。在最近的标签周期中，Carnot匹配的资金每年支持大约20个泵送研究项目，大多数项目都是多年的。新兴的研究主题，例如高温水电解，印刷的PEMFC，全稳态电池和Si/Perovskite Tandem PV细胞，都从这些匹配的资金中受益。除了这些主题外，Carnot EF最近将其专注于多向量能电网，并继续投资于能源组件的生态设计和增材制造。对这些新计划的支持是Carnot EF持续致力于推动明天能源系统高潜力创新的承诺。
T细胞免疫对SARS-COV-2针对RNA输送的材料和策略
基于RNA的治疗学在包括癌症，传染病和代谢疾病在内的各种医学应用中都表现出了巨大的希望。mRNA疫苗在对抗COVID-19大流行中的最新成功强调了RNA药物的医疗价值。但是，实现RNA药物的全部潜力的主要挑战之一是以目标方式将RNA输送到特定的器官和组织中，这对于达到治疗功效，降低副作用并提高整体治疗效率至关重要。尽管如此，已经进行了许多尝试来追求靶向的目标，尽管如此，缺乏明确的指南和通用性阐明阻碍了RNA药物的临床翻译。在本综述中，我们概述了靶向RNA输送系统的作用机理，并总结了影响RNA药物靶向递送的四个关键因素。这些因素包括向量材料的类别，矢量的化学结构，给药途径和RNA载体的理化特性，并且它们都尤其有助于特定的器官/组织性质。此外，我们还提供了目前正在临床试验中的主要基于RNA的药物的概述，强调了其设计策略和组织的端主应用。本综述将有助于了解目标递送系统的原理和机制，从而加速对不同疾病的未来RNA药物的开发。
数据驱动网络中的分散系统智能...
智能。这种系统智能有助于提高航运在本地（即船舶运营）和全球（即物流运营）规模的运营效率，这是主要优势。本研究的第一部分总结了这些数据驱动网络的主要特征。在本研究的第二部分中，讨论了数字模型和区块链技术的两种应用，并与它们的特征进行了比较，以说明它们的相同点和不同点。数字模型表示从船舶性能和导航数据集得出的基于矢量的数学结构，并被归类为低级信息模型。人们还认为，来自工业物联网（物联网）的相应数据集应该经过这样的低级模型来提高其质量。这些数据驱动网络可用于量化船舶性能和航行条件，其结果还可用于在当地范围内提高船舶能源效率并减少发动机排放。区块链代表公共领域的去中心化、分布式和数字分类账系统，可以处理和记录许多用户执行的交易。由于这些网络处理的工业流程数据集质量很高，因此被归类为高级信息模型。此类数据驱动网络可用于制定航运中的各种物流操作并在全球范围内优化其运营条件。这些数据驱动网络的结果可用于提高航运业的运营效率并降低相关成本。