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World File Search System记忆效应
非马尔可夫量子动力学：这是什么意思？
摘要：在过去十年中，非马尔可夫开放系统动力学研究变得越来越流行，并得到了来自不同研究团体的贡献。这种兴趣源于如何定义和量化量子领域的记忆效应、如何利用和开发基于它们的应用程序等基本问题，以及控制开放系统动力学的最终极限是什么。我们在这里对定义和量化量子非马尔可夫性的基本方法进行了简单的理论介绍，并强调了它们的联系和区别。除了对开放量子系统研究发展的重要性之外，我们还讨论了这一进展对其他领域的影响，例如随机过程和量子信息科学的形式研究，并总结了最近发展可能的未来方向。
材料化学和物理 - ntu> irep
这项研究介绍了用碳黑色）复合材料介绍了PETG-CB（聚（乙二醇乙二醇）乙二醇，这是一种新的形状存储聚合物4D，使用融合沉积模型（FDM）方法打印。纳米复合材料，以增强4D打印应用中PETG的功能性能。采用微观和宏观尺度上的全面表征，包括动态热机械分析（DMTA），扫描电子显微镜（SEM）和机械测试，以评估粘弹性行为，显微结构完整性，以及在热刺激下的质量强度。实验结果表明，CB添加显着改变了玻璃过渡温度并提高机械性能，1％CB复合材料表现出最佳的拉伸强度和增强的形状记忆效应。SEM分析证实了CB的均匀分布
Filippo Caruso 的简历 - qdab 集团
我的研究活动主要基于量子动力系统的理论分析和数值分析。自攻读博士学位以来，我的研究主要集中在以下几个主题上（按时间顺序）：i）噪声作为量子信息科学的障碍（PhD）[6]，ii）噪声的记忆效应和空间相关性的理论表征（EU MC-IEF）[6，13]，iii）生物分子系统中的量子效应以及噪声在量子传输中的反直觉优势作用[14-15]，iv）在原子系统中观察类似效应[9，10]（EU MC-CIG），v）利用光子平台模拟噪声辅助量子传输现象（FIRB-MIUR）[1，3，4，7，12]，vi）超快速光谱和天然和人工光收集复合物的最优控制[5，11]，vii）基于测量和相干控制以保护脆弱原子的动力学芯片设备[2, 8]。
li -ion电池世界的未来-Ross Mixers
与其他高质量可充电电池技术（镍 - 卡德蒙或镍金属氢化物）相比，锂离子电池具有许多优势。它们具有当今任何电池技术的最高能源密度之一（100-265 WH/kg或250-670 WH/L）。此外，锂离子电池电池可输送高达3.6伏，比Ni-CD或Ni-MH等技术高3倍。这意味着他们可以为高功率应用提供大量电流，其中具有锂离子电池的维护相对较低，并且不需要定期的循环以保持电池寿命。锂离子电池没有记忆效应，这是一个有害的过程，反复的部分放电/充电周期会导致电池“记住”较低的容量。这是比Ni-CD和Ni-MH的优势，它显示了此效果。li-ion电池的自我放电率低约为每月1.5-2％。它们不含有毒的镉，这使其比Ni-CD电池更容易处置。
表征有限温度下量子多体系统的绝热性
量子绝热定理是时间相关量子系统的基础，但能够定量表征多体系统中的绝热演化却是一项挑战。这项工作表明，使用适当的状态和粒子密度度量是一种可行的方法，可以定量确定量子多体系统动态中的绝热程度。该方法还适用于有限温度下的系统，这对于量子技术和量子热力学相关协议非常重要。通过与将量子绝热标准扩展到有限温度所获得的结果进行比较，讨论了考虑记忆效应的重要性：结果表明，这可能会产生构造上为准马尔可夫的错误读数。由于所提出的方法可以通过仅跟踪系统局部粒子密度来表征绝热演化的程度，因此它可能适用于非常大的多体系统的理论计算和实验。
表征有限温度下量子多体系统的绝热性
量子绝热定理是时间相关量子系统的基础，但能够定量表征多体系统中的绝热演化却是一项挑战。这项工作表明，使用适当的状态和粒子密度度量是一种可行的方法，可以定量确定量子多体系统动态中的绝热程度。该方法还适用于有限温度下的系统，这对于量子技术和量子热力学相关协议非常重要。通过与将量子绝热标准扩展到有限温度所获得的结果进行比较，讨论了考虑记忆效应的重要性：结果表明，这可能会产生构造上为准马尔可夫的错误读数。由于所提出的方法可以通过仅跟踪系统局部粒子密度来表征绝热演化的程度，因此它可能适用于非常大的多体系统的理论计算和实验。
验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。
移动电动汽车充电单元的热力机制的建模
正在进行大量研究以开发具有更高容量和特定能量的安全耐用电池[3，4]。储能系统的演变导致了锂离子电池的开发。目前，锂离子电池已成为主要技术，尤其是在电动汽车市场，由于其高能量和功率，长寿周期以及缺乏记忆效应[5]。通常，锂离子电池以串联和/或并行连接，以创建具有所需电压和容量的储能系统。在操作过程中，一个隔室中许多细胞的组装会导致温度升高，从而导致局部磨损甚至爆炸（如果无法解决）[6，7]。Li-ion电池的最佳工作温度范围在0到35°C，可安全使用[8，9]。因此，需要一个空调系统来消除多余的热量并确保移动电动汽车充电单元（MECU）内的温度均匀分布。锂离子电池对高温和低温敏感。因此，保持热管理以保持细胞温度
量子存储中的量子存储量
我们考虑了两方使用的量子继电器，以执行几种连续变化的量子通信方案，从纠缠分布（交换和蒸馏）到量子传送，以及量子键分布。这些方案的理论适当地扩展到了一个非马克维亚的脱位模型，其特征在于玻色子环境中相关的高斯噪声。在最坏的情况下，双方纠缠在继电器中完全丢失了，我们表明，通过环境中的经典（可分离）相关性可以重新激活各种协议。实际上，这些相关性能够保证较弱的纠缠形式（Quadripartite）的分布，该分配可以通过继电器将其定位为较强的形式（双方），而当事方可以利用。我们的发现是由原则证明实验确定的，在第一次我们表明环境中的记忆效应可以大大增强量子继电器的性能，远远超出了单一重型仪的量子和私人通信。
通过无偏统计分析来分析 CsPbBr3 钙钛矿量子点的间歇性
摘要：我们应用无偏贝叶斯推理分析方法分析了 CsPbBr 3 钙钛矿量子点的强度间歇性和荧光寿命。我们应用变点分析 (CPA) 和贝叶斯状态聚类算法来确定切换事件的时间以及以统计无偏方式发生切换的状态数，我们已对其进行了基准测试，以适用于高度多状态的发射器。我们得出结论，钙钛矿量子点显示出大量的灰色状态，其中亮度一般与衰减率成反比，证实了多个复合中心模型。我们利用 CPA 分区分析来检查老化和记忆效应。我们发现，量子点在跳转到暗状态之前往往会返回到亮状态，并且在选择暗状态时，它们往往会探索可用的整个状态集。■ 简介