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World File Search System谐波分析
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
基于正弦脉冲 - 调制基于Z -Source逆变器的定量谐波分析方法
摘要射击（ST）状态对于基于正弦脉冲宽度调制（SPWM）的Z-Source逆变器的运行至关重要。然而，不可避免地插入射门状态会导致输出谐波，这极大地受到其分布的影响，尤其是对双极调制方案。通过定量分析，本文提出了单相Z-Source逆变器的输出谐波与射击状态之间的数学关系。提出了一种基于双倍转化的调整 - 转换方案，以估计使用不同的射击状态插入方法的输出谐波。在两种双极调制控制方法下使用200 W单相Z-Source转换器进行的模拟和硬件实验验证了所提出的理论的精度。定量分析将有助于设计Z-Source Converter的控制策略和调制方案。
活塞销的受迫频率响应分析
本研究对活塞销进行了受迫频率响应分析。使用 Ansys Mechanical 19.2 程序对活塞销进行了振动分析。有限元分析完成后，根据模态结果可知，前 12 个模态模型的固有频率范围为 38721 至 79346 赫兹。根据模态分析结果，活塞销在工作过程中不会发生共振。因此，需要进行包括模态分析在内的频率扫描，以检测可能与模态分析中获得的前 12 个模态的固有频率一致的共振频率。因此，使用模态叠加法对谐波分析进行了求解，间隔为 50 个，步长为 1000 Hz，范围为 30000-80000 Hz。为了抑制共振频率，使用六种不同的恒定阻尼比重复进行谐波分析，并对结果进行了比较。
Andrew B.诺贝尔Andrew B.诺贝尔
期刊：统计年鉴；概率理论和相关领域；美国国家科学院论文集； IEEE信息理论，模式分析和机器智能以及计算生物学和生物信息学的交易；机器学习；机器学习研究杂志；多元分析杂志； Annales de l'Institut Henri Poincar´e；电子统计杂志；应用和计算谐波分析；统计和概率信；应用概率的年鉴；统计数学研究所的年鉴；伯诺利；生物信息学；动力系统；统计数据; Neerlandica统计；计算统计；理论概率杂志；理论统计杂志；斯堪的纳维亚统计杂志；非参数统计杂志。
课程概要描述
交流信号源 - 振荡器 - 振荡器的选择 - 巴克豪森标准。音频振荡器（维恩电桥振荡器 - 相移振荡器） - 射频振荡器（考毕兹振荡器 - 哈特利振荡器） - 晶体振荡器。信号发生器 - 扫频发生器 - 脉冲和方波发生器 - 函数发生器 - 衰减器。谐波分析 - 波形频谱 - 使用傅立叶变换器的谐波失真分析。谐波分析仪器 - 谐波失真分析仪。波形分析仪 - 频谱分析仪。传感器 - 传感器的分类 - 传感器的选择 - 应变传感器 - 位移传感器 - 电容式传感器 - 电感式传感器 - 压电传感器 - 温度传感器 - 光电传感器。数据采集系统 - 信号调理电路 - 数模转换器和模数转换器。数据采集系统和计算机控制测量。
CS 2243 - 数据科学算法（秋季'24）
这是现代机器学习和数据科学中算法挑战的研究生主题课。我们将介绍许多域（生成建模，深度学习理论，稳健的统计，贝叶斯推论）和算法设计框架（频谱/张量方法，梯度下降，消息传递，MCMC，扩散），重点介绍可提供的可预期保证。该理论借鉴了随机演算，谐波分析，统计物理，代数等的一系列技术。我们还将探讨在建立这一理论和突出的范式（平均案例复杂性，平滑的复杂性，甲壳）方面所面临的无数建模挑战，以超越传统的最坏情况分析。以下是暂定时间表。标有星号的主题是今年提供的课程。
Magdalena Musat 教授简历 职位
2023 算子代数及其应用研讨会：与逻辑的联系，菲尔兹研究所，多伦多。2023 C ∗ -代数：张量积、近似和分类，E. Kirchberg 纪念，明斯特。2023 非交换谐波分析和量子信息，米塔格莱弗研究所。2023 算子代数的现代趋势，Ed Effiros 纪念，加州大学洛杉矶分校。2023 座谈会，加州大学圣地亚哥分校，概率算子代数研讨会，加州大学伯克利分校。2022 加拿大算子代数研讨会 (COSy)，渥太华，全体会议发言人。2022 北英国泛函分析研讨会 (NBFAS)，英国纽卡斯尔，全体会议演讲。2022 北方的非交换性，查尔姆斯大学，哥德堡，全体会议发言人。 2021 函数分析研讨会，加州大学洛杉矶分校。2021 量子概率和非交换谐波分析，莱顿洛伦兹中心。2021 算子研讨会，首尔国立大学。2021 国际算子理论与应用研讨会 (IWOTA)，兰卡斯特，半全体会议。2021 团体聚会 C*-代数庆祝 Siegfried Echterhoff 60 岁生日，明斯特。2021 算子代数暑期学校，渥太华大学。讲座系列（4 × 60 分钟）。2021 算子代数特别周，华东师范大学算子代数研究中心，上海。2021 量子信息论中的非局部博弈，AIM 研讨会。2019 C*-代数研讨会，Oberwolfach 数学研究所。 2019 多面 Connes 嵌入问题，班夫 BIRS 研讨会。2019 巴塞罗那 CRM 几何、拓扑和代数高级课程（2 × 60 分钟）。2019 专题计划算子代数、群和 QIT 的应用，ICMAT，Lect 系列 5 × 90 分钟。2019 数学图像语言研讨会，哈佛大学。2019 二十一世纪的算子代数，宾夕法尼亚大学，费城。2019 悉尼的子因子：算子代数、表示论、量子场论，新南威尔士大学悉尼。2019 Connes 嵌入问题和 QIT，奥斯陆大学冬季学校，讲座系列（4 x 60 分钟）。2018 2018 概率算子代数研讨会，加州大学伯克利分校。2018 座谈会，隆德大学。2017 量子信息理论中的专题程序分析，IHP Paris，讲座系列（2 x 90 分钟）。2017 C ∗ -代数中的青年女性（YMC ∗ A），哥本哈根大学，主讲师。2016 当前量子信息理论中的数学方面，韩国大田。2015 乔治布尔数学科学会议，科克。2015 加拿大算子代数研讨会（COSy），滑铁卢，全体发言人。2014 加拿大算子代数研讨会（COSy），多伦多，全体发言人。2013 Banach 代数及其应用，查尔姆斯大学，哥德堡，全体发言人。 2013 年算子空间、谐波分析和量子概率研讨会，马德里。2012 年北英泛函分析研讨会 (NBFAS)，英国牛津，讲座系列（3x 60 分钟）。2012 量子信息理论中的算子结构，BIRS，班夫。2011 EMS-RSME 联合数学周末，毕尔巴鄂。2011 C ∗ -代数和相关主题会议，RIMS，京都。2011 大平原算子理论研讨会 (GPOTS)，亚利桑那州坦佩，全体会议发言人。
量子信息理论通过量子组上的傅立叶乘数
在本文中，我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论，我们的结果使用了一个新的，精确的描述，对1 的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。 的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。