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“医学和外科学、牙科和口腔修复学硕士学位课程单一入学考试”试题集。 Pietro Bontempi 博士
将石头放入水中，然后用秒表测量从石头掉落到看到石头接触水之间的时间。如果测得的时间为2秒，忽略空气摩擦，是否可以近似地算出悬崖的高度？
软基底如何通过裂纹前端下沉影响薄膜的屈曲脱层
随着可拉伸器件的发展，在软基底上具有刚性薄膜的工程部件越来越多。我们提出分析在双轴压缩应力状态下软基底上薄膜的屈曲脱层。该问题已通过欧拉柱屈曲分析进行了研究。本文介绍了在软基底上进行的实验，结果表明在某些情况下，“墨西哥帽”形状更能近似地表示屈曲形状。使用通过内聚相互作用粘合到弹性介质的非线性板的模型来描述脱层过程。结果表明，“墨西哥帽”形状改变了软基底的裂纹扩展行为。由 AIP Publishing 出版。[ http://dx.doi.org/10.1063/1.4979614 ]
ORA 实验室手册第三卷第 4 部分 - 基本统计和数据呈现 (III-
有效数字（或有效数位）用于近似地表示与报告数值结果相关的精度或不确定性。从某种意义上说，这是表达数字“已知程度”的最通用方式。正确使用有效数字在当今世界非常重要，电子表格、手持计算器和仪器数字读数几乎可以生成任何表观精度的数字，这可能与与测量相关的实际精度大不相同。一些简单的规则将使我们能够用正确的有效数字或数位来表达结果。这些规则的目的是确保最终结果包含的有效数字永远不会比用于计算它的数据更多。这既符合直觉，也符合科学：结果的好坏取决于用来计算它的数据（或更通俗地说，“输入的是垃圾，输出的也是垃圾”）。
量化管理理论 pdf - Squarespace
在研究领域，有两种广泛的信息获取和报告技术：定性和定量方法。定性研究的目标是更深入地了解现象。定量方法使用调查方法，从大量人群中近似地了解现象。它们概述了此研究领域中每项研究中经常使用的程序。每种方法都有优点和缺点，更适合特定类型的问题。定性研究定义定性研究用于了解人类行为、模式、经验、意图和态度；基于对人的观察和解释。它是一种探索性技术，用于处理根本不可能的复杂现象。定性方法定性数据收集方法侧重于深入详细地描述现象。在大多数情况下，这是通过访谈、开放式问题或焦点小组来完成的。在大多数情况下，只有有限数量的人参与这种类型的研究，因为它需要大量资源和时间才能完成。
带有混合储能系统的多电飞机的自适应在线电源管理
摘要 — 全电动飞机 (MEA) 因其更高效、更可靠的潜力而成为未来先进飞机的发展趋势。因此，最佳电源管理在 MEA 中起着重要作用，尤其是在使用混合储能系统 (HESS) 时。在本文中，我们提出了一种新型的 MEA 自适应在线电源管理算法，旨在最大限度地减少基于电池-超级电容器 HESS 的发电机的功率波动。该问题首先被表述为一个受约束的随机规划问题。然后，我们提出了一种在线算法，使用 Lyapunov 优化方法近似地解决该问题，该方法不需要任何统计数据和未来的电力需求知识。我们进一步提出了一种 MEA 自适应在线电源管理算法，将自适应策略与在线算法相结合。跟踪驱动的仿真结果证明了所提出的 MEA 电源管理算法的有效性、效率和适应性。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
稳定事实、相对事实
或者不能扩展到具有无限自由度的系统 [3]，否则。但该理论的普遍成功和所有现有的经验证据都强烈表明，真实的物理对象是“经典的”，这意味着它们不显示量子属性，只是近似地显示量子属性。严格来说，并不存在完全经典的物体，因为我们接触的一切都是由原子和光子组成的，它们遵循量子理论。在制定自然界的基本理论时，使用仅在近似范围内有效的有效概念是没有说服力的。因此，将量子理论解释为一种普遍理论的尝试，如多世界、隐变量等，并不依赖于对经典对象的假设。将量子理论解释为一种既不假设经典对象，也不假设不可观测的世界、不可观测的变量或不可观测的物理的普遍理论的一种可能性是关系量子力学 (RQM) [4, 5]。 RQM 将理论的解释建立在大量事实的基础上，稳定事实只是其中的一部分。这些被称为相对事实。
通过广义量子 Stein 引理实现相互作用量子自旋系统热操作的渐近可逆性
对于具有局部平移不变哈密顿量的任意空间维度的量子自旋系统，我们证明，如果状态是平移不变和空间遍历的，则通过热力学可行的一类量子动力学（称为热操作）从一个量子态到另一个量子态的渐近状态转换完全可以用 Kullback-Leibler (KL) 发散率来表征。我们的证明由两部分组成，用量子信息论的一个分支资源理论来表述。首先，我们证明，任何状态，对于这些状态，最小和最大 Rényi 发散度近似地坍缩为一个值，都可以在小的量子相干源的帮助下通过热操作近似可逆地相互转换。其次，我们证明，对于任何平移不变的遍历状态，这些发散度渐近地坍缩为 KL 发散率。我们通过对量子 Stein 引理的推广来证明这一点，该引理适用于独立同分布 (iid) 情况以外的量子假设检验。我们的结果表明，KL 发散率可作为热力学势，在热力学极限下，包括非平衡和完全量子情况，提供量子多体系统遍历态热力学可转换性的完整表征。
狭窄神经ODE的定量流近似特性
在本说明中，我们重新审视了形式的神经常见微分方程（节点）的流量近似特性问题κx = a（t）σ（w（t）x + b（t））。近似特性已被视为最近文献中流量的可控性概率。当参数的维度等于神经网络的输入时，神经极被视为狭窄，因此宽度有限。我们得出了狭窄节点在近似值的近似流中的关系。由于现有的浅神经网络近似特性的结果，这有助于使用狭窄的神经ODE近似地估算哪种动态系统的流量。虽然在文献中已经建立了狭窄节点的近似特性，但这些证明通常涉及广泛的构造或需要从控制理论中调用深层可控性定理。在本文中，我们提供了一种更简单的证明技术，它仅涉及ODES和Gr'onwall的引理。此外，我们提供了一个估计狭窄节点所需的开关数量，以模仿单层宽神经网络作为速度领域的节点的行为。
有效地将 QUBO 问题嵌入绝热...
摘要 像 D-Wave 2000Q 这样的绝热量子计算机可以近似地解决 QUBO 问题，这是一个 NP-Hard 问题，并且已被证明在多个实例中优于传统计算机 [52]。解决 QUBO 问题字面意思是解决几乎任何 NP-Hard 问题，如旅行商问题 (TSP)、航空调度问题、蛋白质折叠问题、基因型归因问题等，从而实现重大的科学进步，并可能为物流、航空、医疗保健和许多其他行业节省数百万/数十亿美元。然而，在量子计算机上解决 QUBO 问题之前，必须将它们嵌入（或编译）到量子计算机的硬件上，这本身就是一个非常困难的问题。在这项工作中，我们提出了一种有效的嵌入算法，让我们能够快速嵌入 QUBO 问题，使用更少的量子比特，并使目标函数值接近全局最小值。然后，我们将我们的嵌入算法的性能与目前最先进的 D-Wave 嵌入算法的性能进行比较，并表明我们的嵌入算法明显优于 D-Wave 嵌入算法。我们的嵌入方法适用于完美的 Chimera 图，即没有缺失量子位的 Chimera 图。