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World File Search System离散时间
特里普拉邦电气工程理学硕士......
理解 Z 变换、逆 z 变换和离散方程、采样器、保持装置的作用 学生能够分析任何离散数据控制系统的稳定性 分析所考虑的 MIMO 离散时间系统。（状态空间模型、可控性、可观测性） 设计所考虑的离散时间控制系统的状态反馈控制器 为所考虑的系统设计补偿器和离散控制器 教学大纲：采样数据控制系统、采样过程、理想采样器、香农采样定理、采样时间选择、零阶保持（ZOH）。z 变换、ZOH 的逆 Z 变换脉冲传递函数、系统稳定性、z 平面稳定性、极坐标图分析、使用根轨迹图的稳定性分析、Z 平面稳态误差分析、离散时间系统的状态空间模型、可控性和可观测性、通过状态反馈分配特征值、卡尔曼滤波、李雅普诺夫稳定性分析、补偿器设计。书籍：1. BC Kuo，数字控制系统，Oxford2014 2. KMMoudgalya，数字控制，Wiley India2015 3. Gopal，数字控制和状态变量方法，Mc Graw Hill，2014 MEE 903：非传统能源和发电 100 分
hag鱼基因组和脊椎动物的进化
在分析离散时间采样的数据时，即使基础路径是连续的，也会在采样时间序列的轨迹中遇到连续的不连续性。另一方面，由连续随机过程有限采样引起的不连续性与样本路径中的实际不连续性引起的区别是主要问题之一。类似的线索导致我们提出了一个问题：是否可以提供一个模型，将数据集中的任何随机变化视为跳跃事件，而不管给定时间序列是分类为扩散还是跳跃 - 扩散过程？为了解决这个问题，我们编写了一个新的随机动力学方程，其中包括一个漂移术语和具有不同分布式大小的泊松跳跃过程的组合。在本文中，我们首先以最简单的形式介绍了此方程，包括漂移术语和跳跃过程，并表明这种跳跃方程能够描述扩散过程的离散时间演变。之后，我们通过考虑方程中的更多跳跃过程来扩展建模，该过程可用于模拟具有各种分布式振幅的复杂系统。在每个步骤中，我们还显示建模所需的所有未知函数和参数都可以从测量的时间序列中获得非参数获得。
拉吉夫·甘地 Proudyogiki Vishwavidyalaya, 博帕尔
1. MATLAB 工具介绍。2. 实现连续时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。3. 实现离散时间的 delta 函数、单位阶跃函数、斜坡函数和抛物线函数。4. 实现连续时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。5. 实现离散时间的矩形函数、三角函数、sinc 函数和 signum 函数。6. 利用代数运算探索信号中偶对称和奇对称的传递。7. 探索信号参数变换（幅度缩放、时间缩放和平移）的效果。8. 探索给定系统的时间方差和时间不变性。9. 探索系统的因果关系和非因果关系。10. 演示两个连续时间信号的卷积。11. 演示两个连续时间信号的相关性。 12. 演示两个离散时间信号的卷积。13. 演示两个离散时间信号的相关性。14. 确定给定信号的傅里叶变换的幅度和相位响应。
线性动力学系统的算法验证
线性动力系统（LDS）是在工程和科学中广泛使用的数学模型，以描述随着时间的推移而发展的系统。在本文中，我们研究了离散时间线性动力学系统各种决策问题的算法。我们的主要重点是模型检查问题，即在给定线性动力学系统和ω规范规范的情况下，决定LDS的轨迹是否满足规范。使用来自各种数学学科的工具，大多数
补充B. UTCI条件模型。
注意。值代表在人日数据上执行的离散时间logit模型的调整后比值比和95％的置信区间，以UTCI类别为条件。为了允许气候/内在风险相互作用，为每个内在风险类别执行了单独的模型。所有模型均针对年龄，性别，教育，婚姻状况，种族，薪水，武装力资格测试，陆军身体健身测试，体重指数，慢性病，感染，卧床医疗保健遭遇，机构医疗保健遭遇。合并症，其他类型的感染和种族（其他/未知）的结果被排除在于细胞计数太少。
比较伺服驱动系统的直接和基于逆模型的干扰观察者
摘要：大约四十年前，它基于逆模型的传递函数，基于逆模型的传递函数。实际上实现了传输函数的倒数，将过滤器添加到其上，以消除高频干扰信号。此基于反向模型的干扰观察者（IMBDO）设计的关键步骤是使用适当参数的滤波器选择。本文提出了一个基于直接模型（DMBDO）的干扰观察者，并且可以无需任何其他过滤器而工作。它简化了设计和实现的控制器代码。IMBDO和DMBDO的离散时间实现是通过简单的基于Internet的伺服系统在非真实时间控制环境中比较的。检查了非均等抽样的效果。
动量空间中连续时间量子行走的量子搜索
硬币赋予的自由度，如 [3, 9] 所述。这与所谓的离散时间 QW 形成对比，在离散时间 QW 中，额外的硬币自由度会定期翻转 [3]。我们特意保留这种命名法，以便与 QW 社区建立联系。这也是合理的，因为周期性驱动的 Floquet 问题 [10] 的物理实现仍然会随时间不断演变，例如参见下面等式 (1) 中的 QKR 哈密顿量。我们现在利用 AOKR 实验的多功能性来实现基于这种 CTQW 的量子搜索协议。但我们的主要目标不是提高高度专业的计算机科学算法的性能，而是提出一种方法，通过该方法可以使用玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 的标准实验在由 BEC 形成的一维离散动量态网格基组内进行简单的量子搜索。该基础由周期性势能定义，该势能以双光子反冲为单位，以离散步骤改变 BEC 的动量。本文结构如下：第 2 部分，在简要介绍量子共振条件下 AOKR 的时间演化之后，我们介绍了适用于我们实验系统的搜索协议。因此，我们提出了两种不同的技术，以通过测量特定演化后的动量分布来获得所需状态。在第 3 部分，我们讨论了搜索协议的时间缩放，最后对用于搜索的 CTQW 的实现的重复性和命中时间进行了一般性评论。第 4 部分总结了本文。
![arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024](/simg/6\629bf2f9c7927c2d96ab300dabb1043c2bb73845.webp)
arxiv：2402.18703v2 [Quant-ph] 2 Jul 2024
考虑具有（离散时间）马尔可夫动力学的开放量子系统。我们的任务是将信息存储在系统中，即使系统要任意长时间发展，也可以完美地检索信息。我们表明，这是不可能的（分别是量子）当动力学混合时精确信息（分别渐近纠缠破裂）。此外，我们在最小时间内提供了紧密的通用上限，此类动态将“争夺”超出完美检索点的编码信息。另一方面，对于不具有这种动态的动态，我们表明信息必须在与动态相关的外围空间内部编码，以便将来随时可以完全恢复。这使我们能够根据动力学的外围空间的结构来推导最大信息的明确公式。
automatica koopman形式的非线性系统带有输入
Koopman框架通过通常无限的全球线性嵌入来提出有限维非线性系统的线性表示。最初，Koopman形式主义是为自主系统得出的。在具有输入的系统应用程序中，通常假定了Koopman模型的线性时间不变（LTI）形式，因为它有助于使用控制技术，例如线性二次调节和模型预测控制。但是，可以很容易地表明，此假设不足以捕获基础非线性系统的动力学。对具有线性或控制仿射输入的启动的连续时间系统的适当理论扩展才开始制定，但是尚未开发到离散时间系统和一般连续时间系统的扩展。在本文中，我们在连续和离散的时间内系统地调查并分析了在输入中提出的表格。我们证明，所产生的提升表示形式在状态转换是线性的情况下给出了库普曼模型，但是输入矩阵依赖于状态依赖性（在离散时间中的状态和输入依赖于状态和输入依赖性），从而产生了特殊结构的线性参数 - 变化（LPV）的描述。我们还提供了有关输入矩阵的依赖性对产生表示形式的贡献以及系统行为的依赖程度的误差界限。©2024作者。由Elsevier Ltd.引入的理论洞察力极大地有助于使用Koopman模型在系统识别中执行适当的模型结构选择，并为通过Koopman方法控制非线性系统的LTI或LPV技术做出适当的选择。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
基于AI的生存外推方法
1。Suresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。 生存预测模型：离散时间建模简介。 BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。 Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zSuresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。生存预测模型：离散时间建模简介。BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zOgunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。诊断，14（2），144。Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A.革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z