摘要:使用归一化的流和重新加权,Boltzmann发电机可以从玻尔兹曼分布中启用平衡采样,该分布由能量函数和热力学状态定义。在这项工作中,我们引入了热力学插值(TI),该插值允许以可控制的方式生成采样统计。我们引入了直接在环境配置空间中工作的Ti风味,在不同的热力学状态或通过潜在的,正态分布的参考状态绘制。我们的环境空间方法允许规范任意目标温度,从而确保训练集的温度范围内的普遍性,并证明了外推的潜力。我们验证了TI对表现标准化和非平凡温度依赖性的模型系统的有效性。最后,我们演示了如何通过各种自由能扰动方法组合基于Ti的采样来估计自由能差,并提供相应的近似动力学速率,通过发电机扩展动态模式分解(GEDMD)估计。■简介
对项目的描述:Isuroon的翻新项目的目的是增强我们的建筑空间来改善计划的交付,为我们的法律和心理健康客户/员工提供额外的私密性,并为烹饪演示/课程和Doula培训重新配置空间。通过学习如何使用减少糖和盐来制备营养餐,以及通过改善索马里/东非移民妇女的出生结果来预防慢性疾病,例如糖尿病和高血压等慢性疾病,例如糖尿病和高血压。翻新项目涉及通过添加/更换墙壁,门口,窗户,家具,天花板,照明,绘画和地板来重新配置我们的空间。在该项目完成时,Isuroon将设有额外的办公空间,会议室,休息室,半商业厨房,储藏室,存储空间,会议室和呼叫中心。为该项目提供资金将是纳税人资金的宝贵用途,因为该组织通过清真食品架子,房屋所有权培训,金融教练,精神卫生诊所,法律诊所,青年领导力发展计划,基层倡导和其他资源来改善社区居民的生活。
很难从教科书量子理论中发现的有限成分中提取可靠的因果区域。最后,贝尔布布利(Bellbly)警告说,他的同名定理是基于标准,即“应以最大的怀疑来看待”。很明显,通过在波功能范式之外走出来,可以从老式的配置空间以及“单稳态”定律中重新重新制定量子理论。这些统一定律采用了定向条件概率的形式,事实证明这为编码微物理因果关系提供了好客的基础。这种联合重新制定提供了量子理论,它具有更简单,更透明的公理基础,合理地解决了测量问题,并缩减了有关叠加,干扰和纠缠的各种异国情调的主张。利用这种重新制定,本文介绍了一个新的因果区域原则,该原则旨在改善贝尔的标准,并直接表明,根据这一新原则,保留在Spacelike分离中的系统不能相互影响。因此,这些结果导致对量子理论的一般隐藏变异解释,该解释与因果区域兼容。
在机器人技术中,高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合,以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA,即“使用萤火虫算法增强的 RRT”,使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法,最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明,在许多机器人情况下,ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少,统计分析显示平均减少。这样的结果表明,所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
摘要:研究加速框架中单个量子粒子(即量子波包)的层析成像。我们在移动参考系中写出薛定谔方程,其中加速度在空间中均匀分布,并且是时间的任意函数。然后,我们将这个问题归结为在存在均匀力场但具有任意时间依赖性的情况下,惯性框架中波包的时空演化研究。我们证明了高斯波包解的存在,其中位置和动量不确定性不受均匀力场的影响。这意味着,与无力运动的情况类似,不确定性乘积不受加速度的影响。此外,根据埃伦费斯特定理,波包质心根据粒子受到均匀加速度影响的经典牛顿定律移动。此外,与自由运动一样,波包在配置空间中表现出衍射扩散,但在动量空间中则没有。然后利用Radon变换确定加速框架中高斯态演化的量子断层扫描图,最后利用相关断层扫描空间中的光学和单纯形断层扫描图演化来表征加速框架中的波包演化。
在1927年索尔维会议之后,将近一个世纪,量子力学的最终本体论问题仍然没有解决。本质上,量子理论的所有公式都取决于波函数或状态向量的使用(或数学上等效的结构)。,但研究人员不同意国家向量是否是现实的完整而准确的表示,它是否代表了现实的一部分,但需要通过其他变量来增强现实的一部分才能完成,还是它是一种认知的工具,而不是完全代表现实的工具。,他们进一步不同意国家向量是否应该被认为是某种抽象的希尔伯特空间的要素,或者是否应以更直接的物理方式(例如,在诚实的三维“空间”中)对矢量的特定代表或该矢量的特定表示,是否存在某种基本的本体论状态。在这里,我想主张这些替代方案中极端立场的合理性,世界上的基本本体论完全由抽象的希尔伯特(Hilbert Space)中的向量代表,并根据统一的schr'odinger Dynamics及时演变。从颗粒和田地到空间本身的其他所有内容都被正确地认为是从那种严峻的成分组中出现的。这种方法被称为“疯狂的埃弗里特主义”(Carroll&Singh,2019年),尽管“希尔伯特太空原教旨主义”同样准确。让我们看看一个人最终会如何被一种意识形态所吸引,这种意识形态与我们对世界的直接经验完全不同。然后,我们认为波函数会根据当我们首先教授量子力学时,我们会向我们展示如何通过采用经典模型并量化它们来构建量子理论。想象我们在某个相空间上定义了一个经典的前体理论,在数学上以符号歧管γ表示,其进化由某些哈密顿函数H:γ→r确定。我们在相空间上选择一个“极化”,这等于根据规范坐标Q(定义“配置空间”)和相应的规范矩p对其进行协调,每个符号可能代表多个维度。这是一个相当通用的设置;对于在d维欧几里得空间中移动的n点粒子,配置空间与r dn是同构的,但是我们也可以考虑范围的理论,对此,坐标仅仅是整个空间中域的值。构造相应量子理论的一种方法是引入单独坐标的复杂值波函数ψ(q)∈C。波函数必须是可正常的,从某种意义上说,它们是正方形的,rψ∗ψdq <∞,其中ψ∗是ψ的复杂偶联物。现在,动量由线性算子ˆ P表示,其形式可以从规范的换向关系[ˆ q,ˆ p] = iℏ(其中操作符Q仅通过Q乘法)。这使我们能够将经典的哈密顿量提升为一个自动接合操作员ˆ H(ˆ q,ˆ p)(超过潜在的操作员订购的歧义)。
可满足性模理论 (SMT) 求解器是许多技术的核心引擎,例如符号执行。因此,确保 SMT 求解器的稳健性和正确性至关重要。虽然模糊测试是一种确保 SMT 求解器质量的有效方法,但我们观察到之前的模糊测试工作仅侧重于生成各种一阶公式作为输入,而忽略了 SMT 求解器的算法配置空间,这导致许多深藏不露的错误未被及时报告。在本文中,我们提出了 Falcon,一种同时探索公式空间和配置空间的模糊测试技术。将这两个空间结合起来会显著扩大搜索空间,使有效检测错误变得更加困难。我们通过利用两个空间之间的相关性来减少搜索空间,并引入自适应变异策略来提高搜索效率,从而解决了这个问题。经过六个月的广泛测试,Falcon 在两款最先进的 SMT 求解器 CVC4 和 Z3 中发现了 518 个已确认的错误,其中 469 个已经修复。与两款最先进的模糊测试器相比,Falcon 在 24 小时的测试中检测到了 38 个和 44 个以上的错误,并且覆盖率大幅提高。
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境互动的复杂任务来帮助人类,例如建筑、包裹递送和搜索救援。这些系统由单个或多个飞行器组成,可以配备被动连接机制,例如刚性连杆或电缆,以执行运输和操作任务。然而,它们本质上很复杂,因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外,电缆悬挂负载系统的复杂性因取决于电缆变化的张力条件的混合动力学而进一步增加。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器,它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外,它还包括一个新颖的通用模型,该模型考虑了带有电缆悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学,以紧密模拟现实世界的系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。通过对模拟结果和采用不同车辆配置的真实实验进行比较,可以证明模拟器结果相对于真实世界设置的保真度,以及其对快速原型设计和空中运输及操作系统向真实世界部署的过渡的益处。
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境交互的复杂任务来帮助人类,例如建筑、包裹递送和搜索和救援。这些系统由单个或多个飞行器组成,可以配备被动连接机制,例如刚性连杆或电缆,以执行运输和操作任务。然而,它们本质上很复杂,因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外,根据电缆变化的张力条件,混合动力学进一步增加了具有电缆悬挂负载的系统的复杂性。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器,它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外,它还包括一个新颖的通用模型,用于考虑具有缆绳悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学,以紧密模拟真实世界系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。模拟与不同车辆配置的真实世界实验之间的比较显示了模拟器结果相对于真实世界设置的保真度,以及它对快速原型设计和空中运输和操纵系统向真实世界部署的过渡的好处。
摘要 - 合作移动操作是机器人技术中越来越重要的主题:就像人类需要在许多任务上进行协作一样,机器人需要能够一起工作,例如,在非结构化环境中运输重型或笨拙的物体。但是,移动多机器人系统提出了独特的挑战,例如运动计划的更大配置空间,稳定性问题,尤其是对于轮式移动机器人,非全面约束。为了应对这些挑战,我们提出了一个基于用于轮式移动操作的直接转录公式的多机器人双级优化系统。我们的配方使用静态力,计算出较低级别的稳定性目标,以告知较高级别的车轮轨迹计划。这允许有效的计划,同时确保安全执行并改善实际机器人的开环绩效。我们证明了我们的模型能够解决具有挑战性的运动规划任务,并评估其在ClearPath Husky Mobile平台上改进的现实世界的能力。最后,我们将系统与先前呈现的混合真实接口集成在一起。索引术语 - 多种移动机器人或代理商的多数机器人系统,合作机器人,机器人技术和施工中的自动化的路径规划,车轮机器人