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World File Search System静态问题
2022-2024 年 PGDM 课程大纲和课程安排
使用数学方法和数据分析作为分析复杂问题并帮助做出明智决策的手段。微积分是数学的一个内在领域，尤其是在许多机器学习算法中，您不能跳过这门课程来学习数据科学的精髓。数据科学家几乎将微积分用于每个模型。本课程的主要目标是为学生提供解决定量管理决策问题的相关工具和技术，所有这些都通过实际场景和实际应用进行教学。本课程旨在教学生使用所学的数学工具掌握比较静态问题。每周将提供家庭作业。将定期进行测验以评估学生对学科内容的努力程度。本课程的目标是获得学生在数学领域的知识，并使他们准备好分析模拟和真实的经济状况。学生通过具体的例子和练习学习如何使用和应用数学。此外，本课程旨在展示什么是可靠的证明。提出证明的能力可以得到训练和提高，在这方面，本课程是有帮助的。它将展示数学概念的深厚知识如何有助于理解现实生活状况。
工程力学静态公式PDF
这个关于工程机制的全面教科书系列伴随着一系列分步解决的机械问题，帮助读者巩固了他们的技能并快速学习。每章都包含一个重要公式的摘要，以进行有效使用。这本书在sn.pub/extras上提供了补充材料。电子书包含超过160个完全解决的静态问题，为工程学生提供了提高他们的技能并获得解决工程问题的经验的机会。它强调寻找解决方案路径并制定基本方程式，涵盖了诸如平衡，重心，桁架，梁，框架，拱形，电缆，工作和势能，静态和动力学摩擦以及惯性矩等主题。作者，Dietmar Gross，JörgSchröder，Peter Wriggers和Wolfgang Ehlers是该领域的著名专家。Gross获得了Rostock大学的工程文凭和博士学位，而Schröder在汉诺威大学学习了土木工程。Wriggers在搬到汉诺威大学之前在达姆施塔特担任土木工程机械师主席，而埃勒斯（Ehlers）是达姆斯塔特大学（University of Darmstadt）的连续机械师教授。他们的研究兴趣集中在现代固体力学，高级材料和连续机械上，重点是理论和以计算机为导向的方法。RalfMüller拥有技术大学的力学文凭和工程学博士学位。他还曾在巴黎的皮埃尔·玛丽（Pierre et Marie Curie）大学担任博士后，并在达姆施塔特大学（University of Darmstadt）担任大三学生，在那里他承担了自己的习惯。自2009年以来，他一直是Kaiserslautern大学应用力学教授，专注于连续力学，微观和配置力学以及数值方法。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。