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使用混合增量非线性的稳健飞行控制...
近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于民用和军事用途，例如交通监控、配送任务和地理测量。它们可以替代暴露于重复任务或危险环境中的载人飞机，从而降低运营成本 [1, 2]。根据任务环境，无人机可能需要通过干扰进行鲁棒控制。此外，根据无人机的形式，它可能被设计为非线性、高度耦合、不确定、时变的系统。典型的控制方法已经变得难以满足系统的良好性能。因此，提出了一种通过微分陀螺仪中测量的角速度来利用角加速度进行飞行控制的控制方法 [3]。战斗机VAAC采用角加速度控制概念提出后，通过反馈角加速度可以提高系统的鲁棒性，如增量非线性动态逆（INDI）[4, 5]、带噪声的角加速度滤波器[6]。将角加速度反馈应用于控制系统有三个主要优点。
使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法
使用基于线性的频道和基于规则的算法的硅晶片制造中的表面缺陷分类，在硅晶片制造中，在硅晶片制造中使用基于线性的信道和基于基于规则的固定算法的硅晶片制造中的基于线性的基于线性的频道渠道晶体轴向循环和基于规则的基于基于规则的灯泡的局限性的线化算法在硅晶片制造中使用基于线性的旋转算法进行了表面缺陷分类，并 Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the基于线性的渠道和基于规则的包裹算法，使用基于线性的渠道和基于规则的双钉算法在硅晶片制造中进行表面缺陷分类，并使用基于线性的信中的硅晶状体和基于规则的基于基于线性的基于线性的基于硅的渠道临床构造的硅化算法分类的硅晶片制造中的硅晶片制造中的表面缺陷分类，并使用基于线性的渠道和基于规则的算法的晶圆制造，使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法使用基于线性的频道和基于规则的算法的硅晶片制造中的表面缺陷分类，在硅晶片制造中，在硅晶片制造中使用基于线性的信道和基于基于规则的固定算法的硅晶片制造中的基于线性的基于线性的频道渠道晶体轴向循环和基于规则的基于基于规则的灯泡的局限性的线化算法在硅晶片制造中使用基于线性的旋转算法进行了表面缺陷分类，并 Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the Linear-Based Channeling and Rule-Based Binning Algorithms Surface Defect Classification in Silicon Wafer Manufacturing Using the基于线性的渠道和基于规则的包裹算法，使用基于线性的渠道和基于规则的双钉算法在硅晶片制造中进行表面缺陷分类，并使用基于线性的信中的硅晶状体和基于规则的基于基于线性的基于线性的基于硅的渠道临床构造的硅化算法分类的硅晶片制造中的硅晶片制造中的表面缺陷分类，并使用基于线性的渠道和基于规则的算法的晶圆制造，使用基于线性的渠道和基于规则的binning算法
量子比特和连续变量量子库计算中非线性的分析证据
复杂网络是社会、生物、物理和工程系统中的重要范式，用于理解新兴行为、弹性、可控性、影响力和传输等多种现象 [1-11]。人们广泛关注的一个问题是复杂网络中的信息动力学，以了解传播、存储和处理等方面 [12]。经典系统中已经考虑了这些方面，突出的例子包括万维网、大脑和机器学习中的神经网络。近年来，人们还探索了基于量子系统设计网络的可能性 [13,14]。据报道，复杂网络在量子通信 [15,16]、量子生物学 [17-19] 和新兴量子现象 [20-25] 中都有应用。在这些情况下，网络链接可以通过 (量子) 节点之间的相干耦合 [ 26 – 32 ] 以及通过量子关联 [ 21 ， 33 ， 34 ] 或传输信号 [ 35 – 37 ] 来建立，重点是高效、安全的能量和信息传输以及新出现的复杂现象。最近，人们也开始探索量子网络处理信息的能力。通过结合神经网络的性质和量子领域独有的特征，量子神经网络有望比经典神经网络提供多种优势，例如有效维度更高、内存容量呈指数级增长，以及训练和学习速度更快 [ 38 ， 39 ]。在此背景下，最近还提出了基于量子比特网络将储存器计算 (RC) 扩展到量子领域的首个提案 [ 40 ]。 RC 是一种三层（循环）神经网络，特别适合解决时间任务 [41]。近年来，经典 RC [41-43] 的几种实现已在光子学、自旋电子学、力学和生物系统 [44-53] 中得到实现。众所周知，通过利用高维物理系统、内部存储器和非线性，RC 可以实现良好的性能 [41,54]。至于系统规模，可以在经典系统中考虑大型储存器网络，或者在量子系统中作为一种有前途的替代方案。事实上，对于量子网络，即使节点数量减少也能显示出巨大的希尔伯特空间，这是扩展 RC 的主要动机之一
具有串联双线性的节能 delta-sigma ADC ...
Delta-sigma (ΔΣ) ADC 广泛用于信号采集和处理应用。因此，这种类型的 ADC 被用作编解码器和助听器，这些设备需要信号路径具有较大的动态范围 [1-4]。与奈奎斯特速率转换器相比，ΔΣ ADC 更易于设计，因为它们不需要具有严格参数的模拟组件。过采样转换器对输入信号带宽进行采样，因此无需使用抗混叠滤波器。通过中等过采样率和增加的采样率，可以设计高分辨率 ADC。这可以有效降低整个功耗，同时保持所需的分辨率 [5]。电压缩放适用于数字电路设计，以降低散热量，同时牺牲速度。已报道了几种解决该问题的技术，例如体驱动电路、SAR 操作、亚阈值操作 [6-9] 和过零电路 [10, 11]，但这些电路的性能非常低。delta-sigma ADC 是一种非常高效的结构，具有过采样和噪声整形特性。连续 ΔΣADC 的工艺缩放因子和带宽得到了改善。高性能模拟电路包括无运算放大器流水线 ADC [12, 13]、节能逐次逼近寄存器 (SAR) ADC [14, 15] 和数字校准技术 [16, 17]。为了在时域中处理信号，压控振荡器 (VCO) 起着重要作用 [18-24]。当触发器同步时，VCO 输出会在 VCO 中引入量化误差。
![b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二进制通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”](/simg/a/ac128cb05932b1f4f3d5abf2130821b0997b5122.webp)
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光学非线性的z扫描测量
1。引言有很大的兴趣找到具有较大但快速的非线性的材料。这一兴趣主要是在为全光开关和传感器保护应用的材料搜索中驱动的，它涉及非线性吸收（NLA）和非线性折射（NLR）。在许多情况下，材料的非线性光学特性的数据库不足以确定指导合成工作的趋势。因此，需要扩展此数据库。在本书中讨论了确定非线性系数的方法。Z扫描技术是一种可以在固体，液体和液体溶液中快速测量NLA和NLR的方法。1，2在本章中，我们首先对该技术及其各种衍生物进行了简要回顾。然后，讨论有关“薄”和“厚” 3，4,5,6的非线性介质Z-Scans，Eclips Z-Scan（EZ-SCAN）7，两色Z-SCANS 8,9，时间分辨时间分析的激发型Z- SCANS 10,11和顶级Z-Scans Z-Scans 12。最后，将概述使用这些技术确定的有机材料的非线性光学特性的测量值。
通过1-D分析线性的思想和方法简介...
矩阵解决方案。定理3.10。主矩阵解决方案。基本矩阵解决方案。wronsky决定因素。无限间隔的存在和唯一性 - Arnold P.168 21。一般不均匀线性方程。Theorem3.12。22。不要减少D'Alembert。问题3.27,3.28，3.30，