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World File Search System统计力学
附录C：熵
“熵”是一种在科学和数学多个领域中用于量化对复杂系统缺乏知识的概念。在物理学中，其最常见的形式是热力学熵，它描述了大型物理系统的微观构造或“微晶格”的不确定性。在被称为信息理论的数学领域，信息熵（也称为Shannon熵在其发明家C. Shannon之后）描述了有关传输信息的内容的不确定性。20世纪理论物理学中最深刻的发展之一是E. T. Jaynes的发现，即可以根据信息理论提出统计力学。因此，基于热力学和基于信息的熵概念是相同的。有关此连接的详细信息，请参见Jaynes（1957）和Jaynes（1957a）。本附录总结了古典物理学中熵的定义，以及它与其他物理量的相关性。
统计流体力学：动力学方程和线性响应
目前，基于纳维-斯托克斯方程的主流流体力学尚未考虑具有随机热运动的离散流体分子的统计性质，其中流体被视为连续体，分解为许多宏观上无限小（但微观上足够大）的质量单元，其运动仅以质心速度为特征。在这里，我们通过考虑宏观上无限小体积单元内离散分子的统计速度分布及其质心速度，提供了一种解决流体动力学的统计力学方法。提出了控制物理变量演变的动力学方程，获得了格林函数，并应用线性响应理论研究了外部热扰动的物理情况。发现热的传播、质心运动和声音在统计流体动力学中是内在集成的。这项工作为统计流体力学的应用奠定了基础。
开放空间中测量引起的幂律负性......
与环境耦合的一般多体系统由于退相干而失去量子纠缠，并演变为仅具有经典相关性的混合状态。在这里，我们表明测量可以稳定开放量子系统内的量子纠缠。具体而言，在边界处失相的随机单元电路中，我们从数值和分析上发现，以较小的非零速率进行的投影测量会导致系统内出现 L 1 / 3 幂律缩放纠缠负性的稳定状态。使用对随机环境中定向聚合物统计力学模型的解析映射，我们表明幂律负性缩放可以理解为由于随机测量位置而导致的 Kardar-Parisi-Zhang (KPZ) 波动。进一步增加测量速率会导致相变到面积律负性相，这与无退相干的受监控随机电路中的纠缠转变具有相同的普遍性。
量子系统中基于构造函数的不可逆性的出现：理论与实验
引言。不可逆性从时间对称物理定律中产生是当代物理学的核心问题。事实上，物理学中存在几种解决不可逆性的方法：统计力学方法[1-3]；信息论对逻辑上不可逆任务的描述[4-6]；经典和量子热力学第二定律[2,7-9]。在所有这些情况下，描述不可逆现象的定律和微观动力学的时间反演对称性之间都会产生矛盾。在本文中，我们将不可逆性表达为这样一种要求：一种转变是可能的（即，它可以被一个循环运行的系统无限好地实现），而它的逆转变则不能。考虑到焦耳的实验[2]，可以直观地理解这种不可逆性的起源：虽然只能通过机械方式将一定体积的水加热，但不可能通过相同的方式将其冷却。更一般地，如果一个变换可以通过一个循环工作的机器任意地实现，那么对于逆变换，情况可能就不一样了，即使在
随机神经网络中的突发效应特刊...
本期特刊包括一系列 12 篇文章，这些文章代表了第 15 届格拉纳达计算和统计物理研讨会上发表的一系列扩展贡献，该研讨会于 2019 年 9 月 17 日至 20 日在格拉纳达举行，由格拉纳达大学卡洛斯一世理论和计算物理研究所组织。大脑是一个高度复杂系统的典型例子，其中认知功能是源自大量微观元素成分（如神经元、突触和神经胶质细胞）的集体效应的突发现象的结果，这些元素成分又与更高空间尺度上的多个元素相互作用，从而形成具有良好细胞、功能和组织分化特征的微电路或解剖结构。正是出于这个原因，统计力学和现代复杂网络领域的工具和思想提供了严格而充分的框架来阐明大脑的集体特征
经典计算时代的多体定位
摘要 统计力学提供了一个框架，用于描述大型复杂多体系统的物理特性，仅使用几个宏观参数来确定系统的状态。对于孤立的量子多体系统，这种描述是通过本征态热化假设 (ETH) 实现的，该假设将热化、遍历性和量子混沌行为联系起来。然而，在强无序相互作用多体系统的动力学中，通过数值和实验发现的稳健多体局部化 (MBL) 机制，在有限的系统尺寸和演化时间下没有观察到热化趋势。虽然 MBL 机制的现象学已经确立，但核心问题仍未得到解答：在什么条件下 MBL 机制会产生 MBL 相，其中即使在无限系统尺寸和演化时间的渐近极限下也不会发生热化？本综述重点介绍了最近的数值研究，旨在阐明 MBL 相的状态，并确定了有关 MBL 相的关键未决问题。
Brenda M. Rubenstein 博士 - 布朗大学研究员
我是一名计算/理论化学家，对三大领域感兴趣：1) 开发新的量子和统计力学技术，用于在后 DFT 时代建模强相关分子和量子材料 [电子结构]；2) 设计新的替代（分子、量子和细胞）计算技术和算法 [替代计算]；3) 使用生物物理和统计方法预测蛋白质的进化，以及可以针对它们的药物 [生物物理学]。到目前为止，我的团队已经开发了各种新的、更准确和更高效的量子蒙特卡罗方法，展示了如何使用简单的有机分子来存储信息和计算，并预测了与耐药性有关的酶 β-内酰胺酶如何进化。其他过去和现在的研究兴趣包括计算生物学和神经科学、数据科学、信息论、计算线性代数、随机学和凝聚态物理学中的问题。我们经常与实验者合作，以实现我们关于量子材料、量子传感和替代计算策略的理论。
uniwersytetŚląski西里西亚大学
宏观系统的热力学是一种可追溯到19世纪的封闭理论。随着介观和纳米物理的发展，应制定基于量子力学的小型系统的热力学。 的确，在过去的几年中，这个热门话题不仅引起了人们的关注，这不仅是一种基本理论，而且还引起了其在构建小型热发动机，纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。 由于小型系统（几乎）总是表现出quan tum特征，因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。 作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能，因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。 在本文中，我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上：基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。 量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。 很明显，任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。随着介观和纳米物理的发展，应制定基于量子力学的小型系统的热力学。的确，在过去的几年中，这个热门话题不仅引起了人们的关注，这不仅是一种基本理论，而且还引起了其在构建小型热发动机，纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。由于小型系统（几乎）总是表现出quan tum特征，因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能，因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。在本文中，我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上：基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。很明显，任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。
计算科学博士 - UCI 总目录
CS 653 - 数据挖掘与知识 CS 666 - 高级分布式系统 CS 696 - 生物信息学中的编程问题 EE 645 - 天线与波传播 EE 657 - 数字信号处理 EE 658 - 高级数字信号处理 EE 665 - 多媒体无线网络 EE 740 - 物理电子学天线设计高级专题 MATH 693A - 高级计算优化 MATH 693B - 高级计算偏微分方程 MB 610A-B - 分子生物学高级专题 ME 610 - 有限元方法 PHYS 604 - 电磁学 PHYS 606 - 统计力学 PHYS 608 - 经典力学 PHYS 610 - 量子力学 STAT 657 - 统计和机器学习方法 STAT 658 - 高级数据分析 STAT 676 - 贝叶斯统计学 STAT 678 - 生存分析 STAT 700 - 数据分析 STAT 701 - 蒙特卡罗方法 STAT 702 - 数据挖掘
VLSI 设计.pdf
小时量子与统计力学、波粒子对偶和薛定谔方程、自由和束缚粒子、准低维结构量子阱、线、点、低维系统的能带结构、量子限制、2D、1D 和 0D 结构中的态密度、异质结构和带隙工程、调制掺杂、应变层结构纳米级 MOSFET CMOS 技术的挑战、高 k 电介质和栅极堆栈、未来互连。MOSFET 作为数字开关、传播延迟、动态和静态功率耗散摩尔定律、晶体管缩放、恒定场缩放理论、恒定电压缩放、广义缩放、短沟道效应、反向短沟道效应、窄宽度效应、亚阈值传导泄漏、亚阈值斜率、漏极诱导势垒降低、栅极诱导漏极泄漏。