在本文中,我们引入了具有梯度流结构的连续性方程的半隐式或隐式有限差分格式。这类方程的例子包括线性 Fokker-Planck 方程和 Keller-Segel 方程。这两个提出的格式在时间上是一阶精度的,明确可解,在空间上是二阶和四阶精度的,它们是通过经典连续有限元法的有限差分实现获得的。全离散格式被证明是正性保存和能量耗散的:二阶格式可以无条件地实现这一点,而四阶格式只需要一个温和的时间步长和网格尺寸约束。特别地,四阶格式是第一个可以同时实现正性和能量衰减性质的高阶空间离散化,适用于长时间模拟并获得精确的稳态解。
摘要:富含Li的锰(LRMO)阴极材料被认为是下一代锂离子电池(LIB)最有前途的候选者之一,因为它们的特异性很高(250 mAh g-1)和低成本。但是,骑自行车期间不可避免的不可逆转的结构转化会导致不可逆的容量损失,速率性能差,能量衰减,电压衰减等。基于对LRMO的最新研究,本综述强调了LRMO在晶体结构,充电/放电机制研究以及解决当前关键问题的前景方面的研究进度。同时,本综述总结了特定的修改策略及其优点和缺点,即表面涂料,元素掺杂,微/纳米结构设计,高处熵的引入等。此外,提出和讨论了LRMO的未来发展趋势和业务前景,这可能会激发研究人员为LRMO的未来发展创造更多的机会和新想法,以实现高能量密度和延长寿命的LIBS的未来发展。
量子信息处理任务需要外来量子状态作为先决条件。它们通常使用针对特定资源状态的许多不同方法制备。在这里,我们基于由随机耦合的费米子节点组成的驱动量子网络提供多功能的统一准备方案。然后,借助线性混合,将权重和相位训练以获得所需的输出量子状态,然后将这种系统的输出进行超大。我们明确表明我们的方法很健壮,可以用来创建几乎完美的最大纠缠,中午,W,集群和不和谐状态。此外,该处理包括系统中的能量衰减以及去极化和去极化。在这些嘈杂的条件下,我们表明,通过调整可控参数并为量子网络的驱动提供高度的强度,可以通过高度实现目标状态。最后,在非常嘈杂的系统中,噪声与驱动强度相当,我们通过在较大的网络中混合更多状态来展示如何集中纠缠。
为了使超导量子比特成为大规模量子信息处理的可行平台,需要高保真度的读出。本论文研究了描述初始化和读出序列中的系统和时间演化的底层物理,以研究不同的物理参数如何影响状态准备和测量 (SPAM) 误差。通过校准单个超导量子比特,使用随机主方程建立了一个模拟模型来模拟量子比特谐振器系统的色散近似。该模型能够生成具有与实验室测量相似的分布和 SPAM 保真度的 IQ 测量的真实图。该模型用于估计三个因素对不保真度的贡献:非零温度、测量过程中的能量衰减和低效测量。我们得出结论,非零温度是所分析系统的最大贡献者。该模型进一步用于模拟具有边际改进的系统。这为讨论如何改进超导量子比特读出提供了基础。