XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System离散化
收缩，扩散概率模型，离散化，...
•保险和多元化•交易和对冲识别投资或分配代理商的资本监控机会的机会，例如公司控制促进商品和服务的交换，例如通过货币和交流媒体•更普遍地，创建（→）流动资产财务创新，例如证券化，导数，加密货币
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
不连续的Galerkin离散化化学量子模拟
1 Google Research, 340 Main Street, Venice, CA 90291, United States of America 2 Hylleraas Centre for Quantum Molecular Sciences, Department of Chemistry, University of Oslo, Oslo, Norway 3 Department of Mathematics, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of America 4 Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States of美国5量子艺术情报实验室，NASA AMES研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国664035，美国6物理与天文学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学欧文分校，美国加利福尼亚大学72697，美国7计算研究司，美国劳伦斯伯克利国家实验室，伯克利国家实验室，美国，美国劳伦斯伯克利国家实验室。
大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
Microsoft Word - 12th_EASN_Conference_Paper_Leon_Munoz_et_al_Detailed_FE_Aircraft_Fuselage_Sections_for_water_impact_simulations_final.docx
摘要。本文介绍了如何自动生成具有详细离散化的代表性机身剖面模型，以用于飞机预设计过程链中的计算机辅助瞬态动态模拟。该过程包括 Python 例程，用于从整个机身中选择和缩小剖面，以及细化网格和挤压剖面任意区域的横截面。这样，可以根据模型的个别应用将不同的网格质量集成到模型中。这些功能集成在结构建模和尺寸框架 PANDORA 中。使用简单的增强面板研究其在弯曲载荷条件下具有不同离散化选项的结构行为。此外，使用任一离散化选项增强的机身剖面模型都受到准静态载荷。然后在碰撞条件下模拟模型，以研究其非线性结构行为。本文的重点是详细机身部分在水撞击模拟中的应用和局部结构分析。
利用量子计算机实现 Schwinger 模型的一级相变
我们利用变分量子本征值求解器 (VQE) 探索了存在拓扑 θ 项的格子 Schwinger 模型中的一阶相变。使用两种不同的费米子离散化，即 Wilson 和交错费米子，我们开发了适用于这两种离散化的参数化模拟电路，并通过在没有噪声的情况下模拟经典的理想 VQE 优化来比较它们的性能。然后在 IBM 的超导量子硬件上准备通过经典模拟获得的状态。应用最先进的误差缓解方法，我们表明可以从量子硬件可靠地获得电场密度和粒子数，这些可观测量揭示了模型的相结构。为了研究连续外推所需的最小系统尺寸，我们使用矩阵乘积状态研究连续极限，并将我们的结果与连续质量微扰理论进行比较。我们证明，考虑附加质量重正化对于提高较小系统尺寸所能获得的精度至关重要。此外，对于我们研究的可观测量，我们观察到了普适性，并且两种费米子离散化都产生了相同的连续极限。
深度操作员的学习减少了PDE的维度的诅咒
深层神经网络（DNNS）在众多领域取得了巨大的成功，并且它们在与PDE相关的问题上的应用正在迅速发展。本文使用DNN将学习Lipschitz操作员在Banach空间上使用DNN的概括错误提供了估计，并将其应用于各种PDE解决方案操作员。目标是指定DNN宽度，深度以及保证某个测试错误所需的训练样本数量。在对数据分布或操作员结构的轻度假设下，我们的分析表明，深层操作员学习可以放松地依赖PDE的离散化解决方案，从而减少许多与PDE相关的问题的诅咒，包括椭圆方程，抛物线方程，抛物线方程和汉堡方程。我们的结果还适用于在操作员学习中有关离散化侵权的见解。
解决偏微分方程的量子算法
让我们考虑一个求解函数 f(x, t) 的偏微分方程，其中 x 是 ad 维向量。为了在量子设备上存储和操作 PDE 的解，第一步通常是离散化空间：我们创建 ad 维格，并将位于格中位置 xi 的节点写为 fi (t) := f(xi, t)。因此，问题简化为求解 f(t) 中的常微分方程 (ODE)，并且大多数求解 ODE 的量子算法都可以应用于我们的新问题。然而，在求解 PDE 时，需要在复杂性分析中考虑离散化过程中引入的误差。通过引入解的精度和 f 的维数之间的依赖关系，它会改变可以获得的加速性质，正如我们将在第 IV 部分中看到的那样。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。