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非线性正常模式作为模型订单还原的不变流形
本章介绍了振动系统的非线性正常模式（NNM），作为相位空间的不变流形，以及它们用于降低非线性结构的模型顺序。nnms被定义为线性正常模式的延续，通过将幅度的主体特征空间的子集实施相切。保守和阻尼动力学以及NNM是时间依赖的强制系统。使用用于不变歧管的参数化方法的系统过程是为其计算而设计的，直接从物理空间运行，并直至任意扩展顺序。在学术示例中的应用显示，以突出该方法处理硬化/软化行为，折叠式歧管的存在和超谐共振的能力。在每种情况下，都会得出具有最小维度和出色精度的降低模型。
非线性光子学锌硫化物波导的表征
摘要：本文通过Zns薄膜和波导的结构和光学特征，介绍了二阶非线性光子学对二阶非线性光子学的优势。1。引言是由物质辐射相互作用引起的非线性光学现象，这已经得到了很大改善，这已经大大改善了光子设备的开发，可以在基于非线性光学材料的指导结构内强限制电磁场。[1]。到目前为止，只有很少的研究集中在硫化锌（ZNS）上。这种材料对于非线性光学元件来说是有希望的，因为它是电信波长[2]的高折射率，透明度的宽光谱，高第二[3]和三阶非线性系数[4]和多晶结构，并且有可能充分利用非线性过程[5]。从应用的角度来看，ZnS沉积方法的种类（其中一些是低成本）也代表了有趣的技术优势。在这项工作中，我们描述了由磁控溅射沉积的ZnS薄膜的结构和光学特性，以及第一个基于ZnS的波导的制造过程及其线性表征。
使用整数线性规划的绿色数据中心独立可再生能源系统调度
摘要 考虑到数据中心在世界各地的分布及其巨大的能源消耗，一些研究人员专注于任务调度和资源分配问题，以尽量减少数据中心的能源消耗。其他举措则侧重于实施绿色能源，以尽量减少化石燃料的消耗和二氧化碳排放。作为 ANR DATAZERO 项目 [ 34 ] 的一部分，一些研究团队旨在定义完全绿色数据中心的主要概念，该数据中心仅由可再生能源供电。为了实现这一目标，必须注重高效管理由太阳能电池板、风力涡轮机、电池和燃料电池系统组成的自主混合动力系统。这项工作的目的不是证明独立的数据中心在经济上可行，而是证明其可行性。本文提出了一组基于混合整数线性规划的模型，该模型能够管理能源承诺，以满足数据中心的电力需求。该方法在优化时会考虑季节和天气预报。
数据驱动方程发现揭示人类的非线性强化学习
强化学习 (RL) 的计算模型对我们理解人类行为和决策做出了重大贡献。然而，传统的 RL 模型通常采用线性方法来更新奖励预期，这可能会过度简化人类行为与奖励之间的微妙关系。为了应对这些挑战并探索强化学习的新模型，我们利用了一种使用方程发现算法的新型模型发现方法。这种方法目前主要用于物理学和生物学，它试图通过从一系列建议的线性和非线性函数中提出微分方程来捕获数据。使用这种新方法，我们能够识别一种新的 RL 模型，我们称之为二次 Q 加权模型。该模型表明，奖励预测误差服从非线性动力学并表现出负偏差，导致在期望值较低时奖励权重过低，而在期望值较高时奖励缺失权重过高。我们通过将我们的模型与 9 项已发表研究中使用的经典模型进行比较来测试其通用性。在已发布的九个数据集中的八个数据集中，我们的模型在预测准确度方面超越了传统模型，这不仅证明了其普遍性，还表明它有可能为人类学习的复杂性提供新的见解。这项工作展示了将新颖的行为任务与先进的计算方法相结合，作为揭示人类认知复杂模式的有效策略，标志着在开发可解释且广泛适用的计算模型方面迈出了重要一步。
经济非线性模型预测性控制造船区供暖网络：扩展版本
摘要 - 在本文中，我们提出了一种用于地区供暖网络（DHNS）的经济非线性模型预测控制（MPC）算法。所提出的方法具有生产者，多个生产者和存储系统，这是第四代DHN的重要组成部分。这些网络通过它们优化其运营的能力，旨在降低供应温度，适应分布式的热源以及利用热含量和存储提供的灵活性，这对于实现化石燃料燃料的能源供应至关重要。开发一个智能能源管理系统来实现这些目标，需要高度复杂的非线性系统和能够处理大规模优化问题的详细模型。为了解决这个问题，我们引入了一个基于图的优化模型，该模型有效地集成了分布式生产者，生产者，存储缓冲区和双向管流，以便可以在实时MPC设置中进行影响。此外，我们进行了几个数值实验，以评估闭环中提出的算法的性能。我们的发现表明，MPC方法比传统的基于规则的控制器获得了多达9％的成本提高，同时更好地维护系统限制。
改进了量子应用的非线性设备
系统神经科学通常依赖于使用植入的装置和病毒注射来刺激和记录解剖学或遗传定义的神经元种群。要正确解释所得数据，至关重要的是映射植入设备或注射的位置，以及在常见的解剖坐标系统中由多个动物产生的池。显微镜和组织清除方面的最新发展允许对完整啮齿动物大脑的全自动，高分辨率成像1。存在许多将这些3D全脑显微镜数据集注册到地图集的方法，但是这些方法通常不灵活，耗时，需要相当大的计算技能2。另外，一旦注册，就没有开源的，用户友好的工具来分割和分析这些图像中任何类型的结构。在这里，我们已经开发了脑部和脑部段，这是两个用户友好的工具，可在几分钟内用于注册和细分全脑显微镜数据集。
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
nlme：线性和非线性混合效应模型
ACF....................................................................................................................................................................................................................................8 ACF.gls....................................................................................................................................................................................................................................9 ACF.lme....................................................................................................................................................................................................................9 ACF.lme.................................................................................................................................................................................................................... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 苜蓿 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 allCoef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 13 anova.lme .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 15 as.matrix.corStruct .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 15 as.matrix.corStruct .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . 18 as.matrix.pdMat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 测定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 表. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 平衡分组. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 bdf. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................................................................32 coef.lmList.......................................................................................................................................................................................................................................................................................33 coef.modelStruct.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................35 coef.pdMat....................................................................................................................................................... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 coef.reStruct ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................37 coef.varFunc .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ....................................................................................................................42 比较预测........................................................................................................................................................................................................................................................................................... . . 43 corAR1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ................. ... . . . . . . 58 corMatrix.corStruct . . . . . . . . . . . . . . . . 59 corMatrix.pdMat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 corMatrix.reStruct . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
手性非线性实现了强大的拓扑保护
非线性拓扑的询问要少得多。现有的进步集中在有限幅度和相当多种类型的非线性上。因此，实现很少与非线性的要求有关。在这里，我们通过确定非线性规则并证明其在现实世界实验中的相关性来探索非线性拓扑保护。我们采用手性对称性的优势，并确定其在一般非线性环境中延续的条件。将其应用于一维拓扑晶格，我们显示了零能量边缘状态的可能的演化路径，这些状态在拓扑上保留了拓扑上非动物阶段，而不管手性非线性的具体情况如何。基于具有非本地非线性的声学原型设计，我们从理论上，数值和实验上实现了非线性拓扑边缘状态，这些状态在所有非线性程度和方向上持续存在而无需任何频率移动。我们的发现揭示了一个与拓扑非客气性兼容的广泛非线性家族，为在非线性拓扑的新兴领域中建立了稳固的基础。
使用线性方法解码大脑活动中的语音
比较：1. 直接解码语音的 F0 和倒谱梅尔系数，以及 2. 通过发音表示间接解码语音。为了从皮质活动中解码发音轨迹，首先使用动态时间规整算法从患者的音频记录中推导出这些轨迹。训练不同的循环或前向传播神经网络对电磁发音学数据进行发音-声学合成，并使用客观和感知标准进行评估。最佳模型经过微调，可以根据轨迹预测语音倒谱梅尔系数