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World File Search System系统参数
在特殊点激光器中的动态增益和频率梳形成
例外点（EPS） - 非遗传系统参数空间中的奇异点，附近的两个特征模型结合的两个具有独特的特性，具有诸如灵敏度增强和手性发射之类的应用。现有的EP激光器的实现在增益培养基中具有静态种群。通过分析全波Maxwell - Bloch方程，我们在这里表明，在激光工作的舒适性非常接近EP时，非线性增益将自发地诱导高于泵阈值的多模式的多模式不稳定性，从而启动了振动的逆逆逆逆逆逆转和基因。通过光谱退化和EP附近模式的空间合并，梳子产生的效率都提高了。这样的“ EP梳子”具有可调的重复率，没有外部调节器或连续波泵的自启动，并且可以通过超紧凑的足迹实现。我们开发了具有振荡倒置的Maxwell - Bloch方程的精确解，将EP梳子的所有时空正常描述为极限循环。我们在数值上以5μm长的增益减肥耦合藻类腔说明了这种现象，并将EP梳子复制速率从20到27 GHz调节。这项工作提供了富含激光行为的严格时空描述，这是由增益介质的非热性，非线性和动力学之间的相互作用产生的。
来自一般量子操作的量子芝诺动力学
物理学是一门经常基于近似的科学。从高能物理到量子世界，从相对论到热力学，近似不仅能帮助我们解运动方程，还能降低模型复杂性并集中于重要效应。这种近似的最大成功案例之一是有效的动力学生成器（哈密顿量、林德布拉量），它们可以在量子力学和凝聚态物理学中推导出来。用于推导它们的技术的关键要素是分离不同的时间尺度或能量尺度。最近，在量子技术中，人们采取了一种更积极的方法研究凝聚态物理学和量子力学。通过调整系统参数和设备设计可以逆向设计动力学生成器。这使得我们可以创建有效的生成器，用于许多信息论任务，例如绝热量子计算[1]、油藏工程[2]、量子门[3]等等。绝热量子定理[4,5]是此类近似的关键因素。它利用了慢时间尺度和快时间尺度的明确分离，由于其简单性、优美性和有趣的几何解释，吸引了一代又一代的物理学家。绝热量子定理最初的表述与动力学生成器有关。另一方面，在量子技术中，我们经常处理离散动力学，如固定门和量子映射。在连续描述和离散描述之间进行转换并不总是很简单，有时似乎是不可能的。这种困难在非马尔可夫量子信道中表现得更加明显：这些是物理操作[完全正和迹保持（CPTP）映射[6]]，没有物理（例如林德布拉）生成器[非马尔可夫量子信道不能通过
文章在多目标FU
摘要：这项研究演示了如何在频繁电网中断的国家中使用中小型企业存储系统使用网格连接的杂种PV和沼气能量。这项工作的主要目标是增强HRES有利地影响HRES经济可行性，可靠性和环境影响的能力。净现在成本（NPC），温室气体（GHG）排放以及停电的可能性是被检查的变量之一。混合解决方案涉及使用多种方法来妥协经济，可靠性和环境的各个方面。Metaheuristic optimization techniques such as non-dominated sorting whale optimiza- tion algorithm (NSWOA), multi-objective grey wolf optimization (MOGWO), and multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) are used to find the best size for hybrid systems based on evaluation parameters for financial stability, reliability, and GHG emissions and have been evalu- ated using MATLAB。已经提出了NSWOA，MOGWO和MOPSO与150迭代时的系统参数之间的详尽比较。结果证明了NSWOA在实现预定义的多目标函数的最佳最佳值方面的优势，而Mogwo和Mopso分别排在第二和第三。比较研究的重点是NSWOA生产最佳NPC，LPSP和GHG排放值的能力，该值分别降低了6.997×106、0.0085和7.3679×106 kg。此外，模拟结果表明，NSWOA技术在解决优化问题的能力方面优于其他优化技术。此外，结果表明，在各种操作条件下，设计系统具有可接受的NPC，LPSP和GHG排放值。
地磁传感器地面校准技术研究
地磁场是地球的基本物理场，具有全天时、全天候、全区域等特点。因此地磁场具有丰富的参数信息。其中，地磁总场、地磁三分量、磁倾角、磁偏角、地磁梯度可用于磁导航[1]。地磁传感器具有体积小、成本低、精度高等优点。此外，地磁传感器还具有很强的抗冲击或过载能力。因此地磁传感器在商业和军事领域得到了广泛的应用。本文的目的是对地磁传感器进行校准和补偿，并最终通过校准后的地磁信息实现地磁导航[2]。现有的地面校准算法包括：1）椭球拟合法，该方法基于一个假设。即在磁传感器测量误差的影响下，磁场测量轨迹可以近似为一条椭圆轨迹。最小二乘椭球拟合法算法的本质是寻找一组椭圆参数，使得测量数据与拟合数据之间的距离在某种意义上最小化。该方法的优点是计算方便，但是对于三轴磁传感器的补偿效果有限[3]。2）磁变校准法，该方法试图计算旋转、拉伸和平移因子，将椭球轨迹校正为圆轨迹。然后利用该模型滤除异常信号。该方法同样易于实现，但补偿标定的精度也有限[4]。3）卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波是一种常见的线性系统参数估计方法。可以采用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）进行补偿。
四路数字孪生和三重火花点火
摘要 - 如今，这是一种普遍趋势。尤其是对于居住在城市地区的人们来说，驾驶此类车辆已成为一种时尚。现在，公司甚至希望推出吸引年轻一代的此类车辆。这可以通过称为 DTSi 的技术实现。由于 DTSi（数字双火花点火）系统，可以将强大的性能和燃油效率结合起来。改进的发动机效率模式也降低了油耗。只需增加燃料点火元件的数量，即可提高这些小型发动机的效率并增加功率输出。火花塞。火花点火是发动机最重要的系统之一。火花正时和每分钟火花数的任何变化都会严重影响发动机性能。因此，良好的系统参数设计和控制对于发动机的最佳性能至关重要。由于采用了数字双火花点火系统，可以将强大的性能和更高的燃油效率结合起来。与传统的机械火花点火系统相比，DTSi 具有许多优势。在本文中，我们将了解机电一体化在仪器仪表中的用途。传统发动机在其发动机中使用单个火花塞来点燃燃料和空气的混合物。但是为了更有效地燃烧混合物以增加功率输出并减少未燃烧混合物的浪费，火花塞的数量增加了一倍，以便有效地燃烧混合物。两个火花塞有助于从两个方向点燃燃料，而不是像传统发动机那样从一个方向点燃燃料。这项新技术被称为“双火花点火系统”。尽管这种技术趋势被证明是足够的，但一种新的改进的点火系统诞生了，并被命名为“三火花技术”，涉及使用三个火花塞，而不是一个或两个。
提交给 2023-2032 年太空生物和物理科学十年调查的专题白皮书
1 简介：长期太空居住将需要在先进制造、热控制和生命支持过程方面进行变革性改进[1][2][3]。先进制造工艺包括金属和金属合金的增材制造、软物质、金属的定向能量沉积和晶体生产等[4]。热控制过程包括管理电子设备、太空核反应堆、电池和生命支持系统的热量释放。这些过程对于国际空间站、月球表面的居住地以及涉及美国宇航局科学任务理事会 (SMD) 和人类探索的所有太空计划都很重要[5]。由于对部署在轨道上或月球表面的硬件和空间模块的访问有限，系统的设计和开发几乎没有或根本没有误差余地。迭代之间的时间需要结合基于合理理论模型或机器学习算法的模拟。随着太空计划越来越深入太阳系，预先了解材料和系统的行为变得越来越重要。了解系统行为（尤其是在太空极端环境下的行为）对于充分利用项目预算、最大程度降低人员伤亡风险以及推动未来几代人的进步必不可少。正确设计和控制这些过程和系统需要准确了解系统参数和材料热物理特性，以便进行模拟并最终设计和开发实际系统。对热物理和化学特性的理解被纳入过程算法中，从而实现操作优化，并最大程度减少为太空栖息地开发的宝贵能源的重复使用。这种理解的基础在于准确确定热物理特性。关键的热物理特性是与流体过程有关的特性，例如密度、粘度、表面张力和弹性。其他重要的热物理特性包括热导率和质量传递特性，例如扩散系数。
会议日程
摘要：将网络资源分配给竞争需求是有效设计和管理未来通信网络的重要问题。资源需求和可用性波动的系统动力学加剧了这一问题的复杂性。在未来的通信网络上，用户不仅期望它们支持传统的多媒体服务，还期望它们支持未来的人工智能（AI）和机器学习（ML）传感和通信应用。在本次演讲的第一部分，演讲者将讨论网络资源分配问题。具体来说，他将提出一种新的机器学习方法，该方法使用两个耦合长短期记忆（CLSTM）网络在一系列系统参数上快速而稳健地产生最佳或接近最佳的资源分配，这被建模为约束优化问题。将提供网络资源分配的数值示例以验证所提方法的有效性。在第二部分，演讲者将介绍支持联邦学习（FL）的新方法，并通过模型修剪来改进具有资源约束的通信网络中的学习过程。 FL 技术从分布式节点收集的数据中学习模型参数，并根据有限的资源可用性进行调整。模型修剪的关键思想是删除不重要的模型参数，以减少计算和通信负担并加快学习收敛速度，同时保持模型准确性。使用真实数据集，实验结果表明，所提出的方法表现接近最优或比其他方法有显著的性能改进。简历：Kin K. Leung 获得香港中文大学学士学位，加州大学洛杉矶分校硕士和博士学位。1986 年至 2004 年，他在新泽西州的 AT&T 贝尔实验室及其继任公司工作。此后，他一直担任伦敦帝国理工学院电气和电子工程 (EEE) 和计算系的 Tanaka 讲座教授。他还曾于 2009 年至 2024 年担任帝国理工学院 EEE 系通信和信号处理组负责人。他目前的研究重点是优化和机器学习，用于大型系统设计和控制
Larsen & Toubro 针对可再生能源整合和电力输配的数字能源解决方案
孟买，2023 年 10 月 6 日：L&T 输配电业务的数字能源解决方案部门已显著扩大其在印度、中东和北美的业务。在印度，该业务正在执行一项重要订单，以升级国家和地区输电资产管理中心的 SCADA 和相关系统。印度输电资产管理中心控制着世界上最大的变电站和输电线网络之一，对该国超过 270 个超高压变电站的庞大电网进行复杂的监控和控制。通过实时监控系统参数和资产可视化，可以实现早期发现异常、更快干预、有效协调、高级分析和高效运营等多个目标。这项关键任务升级将涉及现有系统的并行运行，部署升级的系统，例如传输远程访问系统 (TRAS)、自动故障分析系统 (AFAS) 和输电资产网络安全解决方案 (PTACS)。最近几个月，该业务已获得在马哈拉施特拉邦和古吉拉特邦实施高级配电管理系统的订单。在北美，该公司参与实施了一系列清洁能源整合、公用事业运营和电网研究项目。该公司正在为加州的一家清洁能源生产商实施一个项目，为能源资产提供“平衡机构”(BA) 控制服务。范围包括 NERC 标准下的“提前”、“实时”和“事后”BA 监控和合规服务，包括加州电力 ISO 市场接口系统。该项目将由位于美国加州费尔菲尔德的 HENOC（混合能源网络运营中心）设施交付。参与该项目的设施和人员均由美国 NERC（北美电力可靠性委员会）认证。基于先进的能源电网模拟和建模能力，该公司正在与加州能源委员会 (CEC) 和美国能源部 (DoE) 签订合同，为合作伙伴开展多个研发和示范资助项目。
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
并网光伏系统三相逆变器基于无源性的黎曼刘维尔分数阶滑模控制
由于环境条件多变，光伏 (PV) 系统参数始终是非线性的。在多种不确定性、干扰和时变随机条件的发生下，最大功率点跟踪 (MPPT) 很困难。因此，本研究提出了基于被动性的分数阶滑模控制器 (PBSMC)，以检查和开发 PV 功率和直流电压误差跟踪的存储功能。提出了一种独特的分数阶滑模控制 (FOSMC) 框架的滑动面，并通过实施 Lyapunov 稳定性方法证明了其稳定性和有限时间收敛性。还在被动系统中添加了额外的滑模控制 (SMC) 输入，通过消除快速不确定性和干扰来提高控制器性能。因此，PBSMC 以及在不同操作条件下的全局一致控制效率是通过增强的系统阻尼和相当大的鲁棒性来实现的。所提技术的新颖之处在于基于黎曼刘维尔 (RL) 分数阶微积分的 FOSMC 框架的独特滑动曲面。结果表明，与分数阶比例积分微分 (FOPID) 控制器相比，所提控制技术可在可变辐照度条件下将 PV 输出功率的跟踪误差降低 81%。与基于被动性的控制 (PBC) 相比，该误差降低 39%，与基于被动性的 FOPID (EPBFOPID) 相比，该误差降低 28%。所提技术可使电网侧电压和电流的总谐波失真最小。在不同太阳辐照度下，PBSMC 中 PV 输出功率的跟踪时间为 0.025 秒，但 FOPID、PBC 和 EPBFOPID 未能完全收敛。同样，直流链路电压在 0.05 秒内跟踪了参考电压，但其余方法要么无法收敛，要么在相当长的时间后才收敛。在太阳辐射和温度变化期间，使用 PBSMC，光伏输出功率在 0.018 秒内收敛，但其余方法未能收敛或完全跟踪，与其他方法相比，由于 PBSMC，直流链路电压的跟踪误差最小。此外，光伏输出功率在 0.1 秒内收敛到参考功率