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生成边缘化模型
我们引入了边缘化模型（M A MS），这是一个新的生成模型系列，用于高维离散数据。他们通过明确建模所有诱导的边际分布来提供可扩展和灵活的生成建模。边缘 - ization模型可以通过神经网络的单个正向通行的Arbi-Trary边缘概率快速近似，该概率克服了任意边缘推理模型的主要局限性，例如任何阶段的自动性自动化模型。MS还解决了在基于能量的训练的概述下，在训练任何阶段生成模量中遇到的可伸缩性瓶颈，在基于能量的培训的概述下，其目标是将学习分布与给定的DESIER概率匹配（由无标准的对数字概括性函数（例如能量或奖励功能）指定）。我们提出了学习边际的可扩展方法，该方法基于“边缘化自洽”的概念。我们将提出模型对各种离散数据分布（包括图像，文本，物理系统和分子）的有效性，以实现最大可能性和基于能量的培训设置。a MS在评估两个设置的边缘概率时达到了宏伟的加速顺序。对于基于能量的培训任务，M MS可以超出先前方法的规模，使高维问题的任何阶段生成型。代码可在github.com/princetonlips/mam上找到。
多资产策略和资产配置
Alexander Rudin：我们将系统化的多资产策略视为“连贯的理念组合”。换句话说，我们的目标是创建多元化且自洽的策略。多元化至关重要，因为没有任何一种灵丹妙药能够永远奏效。一套理念，如果结合起来运用，通常会产生更好的投资结果。我们也努力使我们的策略“连贯”。这意味着资产类别在结构上是相互关联的，我们希望将这些联系融入我们的模型中。信用利差和股票就是一个很好的例子：它们都代表了市场对公司盈利的看法，并且都主要受市场风险情绪的驱动。因此，我们力求对股票和信用利差使用类似的情绪指标。既然我们在讨论投资理念，那么还有两个原则值得一提。第一，我们强烈倾向于清晰的经济逻辑支持的信号，而不是经验发现的信号。第二，我们重视简单性而非复杂性；每增加一个复杂程度，都必须以可衡量的业绩提升来证明其合理性。原因在于，在多元资产策略领域，我们不会投资单只证券，而且交易通常持续数月。这使得我们可用的数据量相当小。如果我们仅仅从数据入手，或者让模型过于复杂，我们不可避免地会过度拟合数据，并“发现”一些实际上并不存在的东西。
氨-空气火焰条件下等离子流的一维建模
摘要 本文对氨-氧-氮-水混合物中的流光进行了自洽一维建模。开发并验证了一种包含物质输运、静电势和详细化学性质的流体模型。然后使用该模型模拟由纳秒电压脉冲驱动、在不同热化学条件下由一维层流预混氨-空气火焰产生的雪崩、流光形成和传播阶段。成功证实了 Meek 标准在预测流光起始位置方面的适用性。由于电离率不同，流光形成和传播持续时间随热化学条件的不同而存在显著差异。热化学状态还影响击穿特性，通过保持背景减小电场恒定来测试击穿特性。详细的动力学分析揭示了 O（1 D）在关键自由基（如 O、OH 和 NH 2 ）生成中的重要性。此外，还报道了 NH 3 的解离电子激发对 H 和 NH 2 自由基产生的贡献。不同热化学状态下各种非弹性碰撞过程的电子能量损失分数的空间和时间演变揭示了燃料解离所消耗的输入等离子体能量以及雪崩和流光传播阶段主要过程的巨大变化。本研究报告的方法和分析对于开发用于氨点火和火焰稳定的受控纳秒脉冲非平衡等离子体源的有效策略至关重要。
应用催化b -UCL发现
在Ni前体浸渍之前，在N 2等离子体中处理了一系列CEO 2支持，以评估这种影响对金属支持界面和催化性能的影响。使用一套表征方法确定了这种影响，包括X射线衍射（XRD），H 2温度编程还原（H 2 -TPR），EXATU和原位X射线吸收光谱（XAS）和原位Kerr-Gert-Gert-Gert-Gert-Gert-Gert-Gated Raman。联合和自洽的结果表明，CEO 2的血浆处理可以导致氧气空位数量越来越多，并且在样品中处理了1小时的长距离顺序损失，从而在Ni Metal Nanoparticles和Bulk Bulk CEO 2之间实现了高度有缺陷的CEO X膜。然而，这位高度有缺陷的CEO X表面显着增强了Ni-CEO X的相互作用，从而导致许多与支持的较小Ni NP，从而改善了CO 2甲烷的催化性能。原位弥漫性反射率红外傅立叶变换光谱（漂移）表明，缺陷密集的ni-ceo X界面形成了更具骨质的桥接碳酸盐（Vs. Bidentate Chelate）的形成，它们在反应过程中更容易消耗，表明了重要的参数以实现重要的参数（ch 4 00 c）。
电子加速度由低杂交饮用不稳定性驱动 - 延长的准线性模型
上下文。密度不均匀性在空间和天体物理等离子体中无处不在，尤其是在不同培养基之间的接触边界处。它们通常对应于在各种空间和时间尺度上表现出强大动态的区域。的确，密度不均匀性是一种可以驱动各种不稳定性的自由能来源，例如低杂交饮用的不稳定性，进而将能量通过波颗粒相互作用转移到颗粒并最终加热等离子体。目标。我们的研究旨在量化低杂交饮用不稳定的效率，以加速或热电子与环境磁场平行。方法。我们结合了两种互补方法：全运动和准线性模型。结果。我们报告了由低杂交饮用不稳定的3D-3V全动作数值模拟的发展驱动的电子加速度的自洽证据。观察到的加速度的效率无法通过标准的准线性理论来解释。因此，我们开发了一种扩展的准线性模型，能够在长时间尺度上定量预测低杂交闪光与电子之间的相互作用，现在与全动光模拟结果一致。最后，我们将此新的，扩展的准线性模型应用于特定的不均匀空间等离子体边界，即汞的磁化。此外，我们讨论了我们对电子加速度的定量预测，以支持未来的Bepicolombo观测值。
降低了具有形状函数的级级电化学模型，以快速，准确的预测
本文提出了基于物理的，还原的电化学模型，这些模型比电化学伪2D（P2D）模型快得多，同时即使在高C速率的挑战性条件下，也提供了较高的精度，并且在电池中锂离子浓度的较高极化和强度的极化。尤其是通过使用形状函数来开发创新的方程式弱形式，从而将完全耦合的电化学方程和传输方程降低到普通微分方程，并为多项式系数的演变提供自洽的解决方案。结果表明，称为修订后的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D）的模型提供了对电池操作的高度可靠预测，包括动态驾驶轮廓。他们可以计算电池参数，例如终端电压，过电位，界面电流密度，锂离子浓度分布和电解质电位分布，相对误差小于2％。适用于适度高的C速率（低于2.5 C），RSPM的速度比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高C速率（高于2.5 C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显着提高电池管理系统的功能和性能，并加速电池设计优化。关键字：锂离子电池；减少阶模型；修订后的单粒子模型（RSPM）；快速计算P2D模型（FCP2D）;准确性;效率
REMIND2.1：气候和可持续性限制内的能源经济系统的转型和创新动力
摘要。本文介绍了区域投资与发展模型 (REMIND) 的全新开源版本 2.1。REMIND 作为一种综合评估模型 (IAM)，提供了全球能源-经济-排放系统的综合视图，并探索了自洽的转型路径。它描述了各种可能的未来及其与技术和社会经济发展以及政策选择的关系。REMIND 是一个多区域模型，结合了经济和能源部门的详细表示，在通用代数建模系统 (GAMS) 中实现。它使用非线性优化来推导出受气候和可持续性约束的能源经济系统在 2005 年至 2100 年时间范围内的福利最优区域转型路径。在代理人完全预见和外部影响内部化的假设下，最终的解决方案对应于分散的市场结果。 REMIND 能够分析气候变化缓解的技术选择和政策方法，尤其擅长代表新技术的推广，包括可再生能源及其在电力市场的整合。REMIND 代码被组织成模块，这些模块收集与特定主题相关的代码。通过明确定义的输入和输出变量集，不同模块之间的交互变得明确。每个模块都可以用不同的实现来表示，从而实现灵活的配置和扩展。REMIND 的空间分辨率
关于对角量子信道
量子信息论形成于近 30 年前，是一个自洽且多学科的研究领域，而它的起源可以追溯到 20 世纪 50 至 60 年代，当时香农信息论的基本思想得到了发展。在量子信息论中，信道及其容量的概念起着核心作用，它们衡量了信道的最终信息处理性能。有关量子信道的全面介绍，请参阅 [1]。量子信道是一种既能传输量子信息又能传输经典信息的通信信道。量子比特的状态就是量子信息的一个例子。量子信道是量子力学框架允许任意输入的最一般的输入-输出关系。从物理上讲，它们从一般开放系统的角度描述空间中的任何传输（例如通过光纤）和/或时间的演变（如量子存储器）。在数学上，它们的特征是线性、完全正映射，在薛定谔图中，以保留迹的方式作用于密度算符。对角量子信道在通信和物理中具有重要应用。有一些关于不同类型对角信道的研究，例如去极化信道[2-4，13]、转置去极化信道[5]和具有恒定 Frobenius 范数的对角信道（去极化、转置去极化、混合去极化经典和混合转置去极化经典）[6]，这些研究在
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息的传输。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。尽管本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码是通过在原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为，这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是不可能的。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子 [5] 推翻了这种天真的信念，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造方法。其中，QECC 的重要类别是所谓的 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码 [6]，[7] 和稳定
碳和硅杂质缺陷
摘要：硝酸盐（GAN）中的缺陷单光子发射器（SPE）近年来由于其提供的优势而引起了人们的关注，包括在室温下操作，狭窄的排放线宽和高亮度。尽管如此，由于可能在GAN中形成的许多潜在缺陷，单光子发射机制的确切性质仍然不确定。在这项工作中，我们对从头算计算进行的系统研究表明，碳和硅作为氮化碳中的常见掺杂剂可以与GAN中的固有缺陷相互作用，并形成新的高速缺陷单光子来源。我们的发现确定了三元缺陷n ga v n c n，其寿命短于1 ns，而小零光子线（ZPL）为864 nm。换句话说，此缺陷可以用作短波长窗口中的高速单光子源进行纤维通信。在尖锐的对比度中，Si支持的缺陷N GA V n Si N具有较高的无占缺陷能水平，该缺陷能水平进入传导带，因此不适合单个光子发射。已经对潜在的缺陷，热稳定性和单光子发射特性进行了系统的研究。分别采用了perdew-burke-ernzerhof交换相关功能和HEYD-SCUSERIA-ERNZERHOF交换相关功能的放松计算和自洽计算。这些发现表明了通过碳或硅掺杂剂的高性能单光子来源的潜力。