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World File Search System非整数
基于非整数一般 II 型模糊系统的直流纳米电网稳定性
摘要 — 本文提出了一种基于动态一致性算法的非线性 IV 下垂控制，用于平衡直流纳米电网 (DCNG) 中储能系统 (ESS) 的充电状态。动态一致性算法 (DCA) 提供了一种协调的二次控制，在分布式发电 (DG) 单元之间共享信息，以根据 ESS 的容量和充电状态 (SoC) 调节每个 DG 的输出功率。此外，在二次控制级应用了一种新型高带宽分数阶广义 2 型模糊逻辑比例积分微分 (FOGT2FPID) 控制器，以确保快速准确的电压调节和 DCNG 中的 SoC 平衡。在一次控制级，非线性 IV 下垂控制方法可在 DG 之间提供快速动态和准确的功率共享。此外，所提出的控制方法可以提供可靠性、模块化和灵活性。与传统方法相比，所提出的控制器可以防止 DG 的过流故障和突然断开。此外，它可以通过平衡 DCNG 中的 SoC 来提供电压调节。实验结果显示了使用奥尔堡大学微电网实验室的设施在不同场景下验证所提出的控制方案的有效性。
无无序的朗道能级增宽、无相互作用的非整数平台——量子霍尔效应的另一种模型
我回顾了量子霍尔效应的替代模型的一些方面，该模型不基于无序势的存在。相反，在存在交叉电场和磁场的情况下，采用电子漂移电流的量化来构建非线性传输理论。替代理论的另一个重要组成部分是二维电子气与导线和施加电压的耦合。通过在外部电压固定 2D 子系统中的化学势的图像中工作，实验观察到的电压与量子霍尔平台位置之间的线性关系找到了自然的解释。此外，经典霍尔效应成为量子霍尔效应的自然极限。对于低温（或高电流），非整数子结构将较高的朗道能级分裂为子能级。电阻率中子结构和非整数平台的出现与电子-电子相互作用无关，而是由（线性）电场的存在引起的。一些结果分数恰好对应于半整数平台。
无标题 - NPL 出版物
需要说明几点。首先，在统计分析中，使用非整数值 m 可能更有利，即严格等式 p( TO + m~ T) = Po 成立。这样，通过使用更准确的 N = lM/mJ 值，可以更准确地确定诸如平均值、标准偏差和置信区间等现场统计数据。其次，选择 1/e 作为 Po 值没有严格的依据，需要进一步研究。尽管如此，它仍被广泛使用，并且似乎可以产生与测量值高度一致的统计数据，即为等效 N 产生一个相当准确的值。[4]。已经提出了 Po 的其他值（例如0.1,0, ...）。无论如何，以下分析中提出的修正同样适用于其他选择，但 Po = 0 除外，因为这将产生 m = 00。
含两个不同分数阶RC梯形元件的分数阶电路分析
摘要：本研究在模拟以及使用分数阶电路的实际电气元件进行实验的背景下探讨了不同分数阶的课题。在研究适当参数的电阻电容 (RC) 梯形电路的两种解决方案时，考虑了电路的不同分数阶。基于连分数展开 (CFE) 近似法设计了两个分数阶 (非整数) 元件。对 CFE 方法本身进行了修改，以允许自由选择中心脉冲。还提出了在制作单个梯形电路时，如果没有具有程序指定参数的元件，则应通过串联或并联市售元件来获得它们。最后，使用状态空间方法对这种电路进行了理论分析，并通过实验进行了验证。
玻色-哈伯德模型中超出古兹维勒近似的量子涨落
我们基于从 Gutzwiller 平均场假设得出的作用的正则量化，开发了 Bose-Hubbard 模型的量子多体理论。我们的理论是对弱相互作用气体 Bogoliubov 理论的系统推广。该理论的控制参数定义为 Gutzwiller 平均场状态之上的零点涨落，在所有范围内都保持很小。该方法在整个相图中提供了准确的结果，从弱相互作用超流体到强相互作用超流体，再到 Mott 绝缘相。作为具体应用示例，我们研究了两点相关函数、超流体刚度、密度涨落，发现它们与可用的量子蒙特卡罗数据具有定量一致性。特别是，恢复了整数和非整数填充时超流体-绝缘体量子相变的两个不同普适性类。
2021 年 AIAA 航空和 AIAA 推进与能源论坛...
会议时间 (EDT)：11:15:00 https://virtualforums.aiaa.org/Category/59D0C523-600B-4C6C-A0C5-F481A78B8249 会议贡献者：kishore kammara、Rakesh Mathpal、Abhishek Bhesania、Vaibhav Arghode、菲利克斯Grigat、Fabian Hufgard、Stefan Löhle、Christian Dürnhofer、Stefanos Fasoulas、Fabian Zander、Pavol Matlovic、Juraj Toth、Ludovic Ferriere、Stefan Löhle、Ranjith Ravichandran、David Leiser、Jean-Denis Parisse、Jean-Denis Parisse、Guillaume Coria、Jean-米歇尔·拉梅特、尼古拉斯·戴林格、拉克什·马斯帕尔、赛·阿布舍克阿布舍克·佩达科特拉Bhesania、Vaibhav Arghode、Parvesh Kamboj 会议论文（如适用）：使用 Green-Kubo 方法提取有机材料的热导率、使用非整数系统识别估计碳酚烧蚀器表面的热通量、烧蚀陨石的高帧率发射光谱, 与...相互作用的烧蚀壁面表面化学反应的建模与模拟, 关于有机烧蚀材料热解反应动力学参数的提取与Mo... 会议标题：主动和被动流量控制装置和应用 I 技术论文会议 | FD-01 | 航空会议日期：2021-08-02
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'