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World File Search System线性函数
用于可解释且高效的黎曼分类的切空间空间滤波器
摘要 — 目标：基于黎曼几何的方法已被证明是脑机接口 (BCI) 解码的良好模型。然而，这些方法受到维数灾难的影响，无法部署在高密度在线 BCI 系统中。此外，黎曼方法缺乏可解释性，导致人工制品决定分类性能，这在人工制品控制至关重要的领域（例如患者群体中的神经反馈和 BCI）是有问题的。方法：我们严格证明了切线空间上的任何线性函数与相应的派生空间滤波器之间的精确等价性。在此基础上，我们进一步提出了一组无需密集优化步骤的黎曼方法降维解决方案。使用开放式 BCI 分析框架，针对经典的常见空间模式和切线空间分类验证了所提出的流程，该框架总共包含 7 多个数据集和 200 个主题。最后，通过可视化相应的空间模式验证了我们框架的稳健性。主要结果：与经典的切线空间分类相比，所提出的空间滤波方法具有竞争力，有时甚至略好的性能，同时在测试阶段将时间成本降低了 97%。重要的是，无论通道数量多少，所提出的空间滤波方法的性能都只使用四到六个滤波器组件，这也通过可视化的空间模式进行了交叉验证。这些结果揭示了每个记录会话中存在潜在神经元来源的可能性。意义：我们的工作促进了对基于黎曼几何的 BCI 分类的理论理解，并允许更有效的分类以及从基于黎曼方法构建的分类器中去除伪影源。
PME 和 BME 陶瓷电容器的可靠性问题
本研究回顾了低压贵金属电极 (PME) 和贱金属电极 (BME) 多层陶瓷电容器 (MLCC) 的可靠性问题。特别关注有缺陷（尤其是有裂纹）的电容器的退化和故障。使用一般对数线性威布尔模型，基于漏电流退化率分布的近似计算了温度和电压可靠性加速因子。结果显示，有缺陷的 BME 和 PME 电容器的行为存在很大差异。讨论了在潮湿和干燥环境中退化和故障的机制以及高加速寿命测试 (HALT) 期间电容器过载的风险。关键词：陶瓷、电容器、BME、PME、可靠性、退化、开裂。 1. 简介 低压（额定电压低于 200 V）MLCC 的两个主要可靠性问题是：(i) 与氧空位（VO ++ ）迁移相关的绝缘电阻（IR）下降，以及 (ii) 与焊接或焊后应力引起的开裂相关的故障。 第一个问题主要出现在商用 BME 电容器中，而后者主要出现在 PME 电容器中，直到最近，PME 电容器才成为高可靠性电容器中唯一使用的类型，尤其是用于空间应用的电容器。 将 BME 电容器插入空间系统需要更好地了解下降和故障机制及其与传统使用的 PME 电容器的区别。 2. 可靠性加速因子 使用监控 HALT 研究了不同类型 BME 电容器中 IR 的固有下降。 初始阶段的电流下降用线性函数近似（见图 1）以确定下降速率 R 。
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
空中客车量子计算挑战赛
多学科设计优化是航空航天工业面临的持续挑战，导致设计交付周期长和优化潜力尚未开发。量子计算可能为实现覆盖整个设计空间的高效多参数优化提供一条可行的途径。在这里，我们要求将量子计算解决方案应用于涉及机身载荷、质量建模和结构分析的问题。目标是在优化重量的同时保持结构完整性。重量优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。挑战出现在同时计算各种飞机设计配置时，而这目前无法通过传统计算实现。通过模拟适航法规要求的关键飞行事件来证明结构完整性。选择一个代表性案例并以简化形式呈现为挑战。飞机模型在各种燃料分布和各种飞行条件下承受静态（时间无关）机动载荷或动态阵风载荷（时间相关）。应优化翼盒的结构尺寸参数以获得最小重量解决方案。本质上，在最简单的情况下，我们正在寻找一个结构参数向量 p，使得与质量相对应的线性函数 w(p) 最小化，同时满足以下约束：对于由 p 参数化的固定矩阵 K 和向量 F j ，线性系统集 𝐾(𝑝)〈𝑥〉= 𝐹 𝑗 ，对于给定的储备函数 RF，有一个解 𝑅𝐹(〈𝑥〉) > 1 。在技术档案中描述了更复杂的情况。请注意，位移 〈𝑥〉 会转换为内部载荷，而内部载荷可能取决于参数。因此，最好使用基于应力许用值的应力约束，其中 RF 是约束与最小值（负值）或最大值之间的比率。可能还可以使用冯·米塞斯极限。
使用天气数据模拟通过基于样式的生成对抗网络
在2023年，Pothovoltaic（PV）发电的全球安装能力打破了另一个记录。国际能源机构最近发布了2023年的年度报告显示，去年，全球PV发电的新安装能力约为375 GW，增长了30％以上（Szalóczy等人，2024年）。中国是世界上最大的光伏市场和产品供应商（Fu等，2024）。但是，分布式PV发电的固有间歇性和波动引入了相当大的不确定性，因此需要对PV场景进行建模，以减轻这种不确定性并支持PV行业的增长。在影响PV输出的各种因素中，天气条件在引起光伏生成的爆发和不确定性方面起着重要作用。然而，当前的绝大多数PV场景生成文献都会直接产生PV场景，这可以忽略天气对PV的重要影响（Cai等，2023）。为了说明与天气相关的不确定性并对PV发电模型施加更严格的物理约束，PV方案是通过模拟天气场景模拟的，在模型中既有特定的院子和通用性。因此，开发全年天气情况的随机模拟模型对于为PV发电建模提供准确的天气信息至关重要（Rohani等，2014）。当前的天气生成模型主要依赖于涉及概率计算的数学方法。li et la。提出了一个两阶段的方案。Sparks等。最常见的方法是将天气数据的分布直接拟合概率分布，例如β分布后的阳光强度（Rathore等，2023）和Weibull分布后的风速（Hussain等，2023）。在第一个阶段，天气序列是通过单位多变量天气发生器模拟的，在第二阶段，经验副方法用于重现可变量的相互间隔和相间依赖性以及时间结构（Li等，2019）。理查森（Richardson）基于动态的两参数伽马分布模型和两个参数β分布模型提出了WGEN（Richardson，2018）。WGEN目前是广泛使用的天气生成器模型之一，许多其他天气生成器模型是根据WGEN的改进和扩展而开发的，例如美国农业农业部农业研究服务部开发的小木屋。通过将部分时间序列转换为推断的线性函数模型，提出了一种新颖的方法，将天气变量视为具有时间行为的高斯变量（Sparks
使用量子存储器
量子控制是指具有所需精度为1的动态量子系统从初始目标或结果1。几种模拟控制波包及其应用的理论和实验方法对于为将来的仿真或量子计算方案铺平道路非常有用。在其中许多中，要控制的物理系统都是由外部电位驱动的，外部电位需要一直在体验中控制，直到达到目标为止。尽管在这项工作中我们没有声称提供量子控制的一般理论，但我们提供了一种新方法，其中控制方案一劳永逸地编码为其初始状态。这里的主要主角不是通用量子系统，而是在离散时间4 - 6中进行量子步行（QW）。鉴于此简单系统的公认多功能性，实际上似乎是一种特殊的选择，实际上具有巨大的潜力。实际上，QW是一种通用的计算模型7、8，它涵盖了大量的物理和生物学现象，与基本科学和应用都相关。应用程序包括搜索算法9 - 12和图形同构算法13，以建模和模拟量子14 - 18和经典动力学19，20。这些模型引发了各种理论调查，涵盖了数学，计算机科学，量子信息和统计力学领域的领域，并在任何物理维度21、22和几个拓扑结构中都定义了23 - 25。QW出现在多个变体中，可以在任意图上定义。本质上，这些简单的系统具有两个寄存器：一个用于图表上的位置，另一个是其内部状态，通常称为硬币状态。它在图表上以内部状态为条件，类似于经典案例，在每个步骤中，我们翻转硬币以确定步行者的方向。本质上的区别在于，在量子情况下，步行者在图表上以从节点开始的各个方向上传播。此功能允许量子步行器四四式探索图形的经典范围，该属性使设计非常有用，例如高效的搜索算法。但是，我们不知道控制量子步行者演变的许多方法。例如，我们可以选择初始条件和进化操作员来调整步行者的方差σ（t）= af（t），其中a是一个真实的预替代器，f（t）通常是t的线性函数。然而，一旦它们在初始时间固定，f和a均在整个演化中保持不变，除非我们不允许进化操作员在每个时间步长以既定方式更改，否则在26、27中，这可能是非常昂贵的。我们如何在不必更改进化操作员的情况下控制沃克的动态？是否可以控制只有初始条件，方差或平均轨迹？在本手稿中，我们认为，以引入量子记忆的代价，答案是肯定的。带有内存的量子步行已经进行了研究，并有几种变体28、29。举例来说，这些修改的量子步行可能会有额外的硬币来记录沃克的最新路径，如30，31。在这里，这个想法是为网格中的每个位点定义一个额外的量子，步行者在整个演化过程中与之相互作用。令人惊讶的是，我们将证明整个系统的初始条件，内存 + Walker，足以控制步行者的方差和均匀位置。兴趣是双重的：从一方面，我们提供了一个简单的分布式量子计算模型，以控制单个量子沿其动力学，这将不需要我们控制和调整