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World File Search System鞍点
光子晶体平板中的定向自发发射
摘要：自发发射是最基本的平衡过程之一，在这种过程中，激发量子的发射极因量子的波动而放松到基态。在此过程中，发出一个可以与附近发射器相互作用并在它们之间建立量子相关的光子，例如，通过超级和亚表达效应。修改这些光子介导的相互作用的一种方法是通过将光子晶体放在它们附近来改变发射极的偶极辐射模式。最近的一个例子是通过使用具有线性等音轮廓和鞍点的带状结构的光子晶体来生成强大的方向散发模式 - 增强超级和次级效应的关键。但是，这些研究主要使用了过度简化的玩具模型，俯瞰了电磁场在实际材料中的复杂性，包括几何依赖性，发射器位置和极化等方面。我们的研究深入研究了这些定向发射模式与上述变量之间的相互作用，从而揭示了未开发的计算量量子量子光学现象。
第一年工学学士学位课程的共同课程...
模块3[8L] 数列和级数：数列和级数收敛的基本概念；收敛检验：比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验（这些检验的语句和相关问题）、拉贝检验；交错级数；莱布尼茨检验（仅语句）；绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分：多元函数简介；极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值；函数的鞍点；拉格朗日乘数法及其应用；线积分的概念，二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分：标量变量的向量函数，向量函数的微分，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，向量点函数的散度和旋度，
对人工智能偏见和公平性的影响
蝴蝶效应这一概念源自混沌理论，强调微小变化如何对复杂系统产生重大且不可预测的影响。在人工智能公平性和偏见的背景下，蝴蝶效应可能源于多种来源，例如算法开发过程中的小偏差或倾斜的数据输入、训练中的鞍点或训练和测试阶段之间数据分布的变化。这些看似微小的改变可能会导致意想不到的、严重的不公平结果，对代表性不足的个人或群体产生不成比例的影响，并延续先前存在的不平等。此外，蝴蝶效应可以放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈回路，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性及其社会影响，彻底检查对算法或输入数据的任何更改是否可能产生意想不到的后果至关重要。在本文中，我们设想了算法和经验策略来检测、量化和减轻人工智能系统中的蝴蝶效应，强调了解决这些挑战以促进公平和确保负责任的人工智能发展的重要性。
第一年的普通课程B. Tech ...
模块-3 [8L]序列和序列：序列和序列收敛的基本概念；收敛的测试：比较测试，Cauchy的根测试，D'Alembert的比率测试（这些测试中的语句和相关问题），Rabbe的测试；交替系列；莱布尼兹的测试（仅说明）；绝对收敛和条件收敛。模块-4 [10L]几个变量功能的计算：几个变量的功能简介；极限和连续性，部分衍生物，均质函数和Euler定理最多三个变量，链条规则，隐式函数的差异，总差分及其应用，雅各布人最多三个变量最大值，minima；鞍座的鞍点； Lagrange乘数方法及其应用程序；线积分，双重和三个积分的概念。模块-5 [10L]矢量计算：标量变量的向量函数，向量函数的差异，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，矢量函数的差异和curl，
分支状态是量子宇宙的新兴结构
量子达尔文主义以退相干理论为基础，解释了量子宇宙中经典行为的出现。在此框架内，我们证明了关于经典现象学出现的两个重要见解，其中心点是量子不和谐作为关联量子性的量度。首先，我们表明系统和环境的联合状态的所谓分支结构是唯一与零不和谐相容的结构。其次，我们证明，对于小但非零的不和谐以及良好但不完美的退相干，全局纯态的结构必须任意接近分支形式，并且每个分支都表现出低纠缠度。我们的结果显著改进了之前的界限，并强化了现有的证据，即这类分支状态是唯一与量子达尔文主义所描述的经典现象学的出现相容的状态。为什么世界看起来是经典的？尽管在描述我们的量子宇宙方面取得了惊人的成功，但理解量子到经典的转变仍然是一个谜。核心问题源于理解宏观行为（主要是经典行为）从微观量子动力学的特殊性中出现的过程。量子力学发展了一个多世纪后，现在在探索经典极限时提供了大量可用的技术：ℏ → 0 接近（鞍点近似
![arxiv：2405.06334v3 [cond-mat.supr-con] 2025年1月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2482ef3dec5fee34439444cf0aa04d468364181f.webp)
arxiv：2405.06334v3 [cond-mat.supr-con] 2025年1月27日
在存在通用自旋轨道耦合（SOC）的情况下，我们提供了正常和超导金属中传输的统一描述。扩散状态中量子动力学理论的结构取决于一组基本约束 - 电荷共轭对称性，因果原理和材料的晶体对称性。这些对称性独特地固定了Keldysh非线性σ模型（NLSM）的作用，该模型在鞍点上产生了量子动力学USADEL型方程，该方程描述了系统的主要传输特征。我们的现象学方法让人联想到金茨堡 - 兰道理论，但对于整个温度范围内的超导体有效，描述了正常状态下的扩散运输，并且自然捕获了超导波动的影响。作为一种应用，我们得出了NLSM和相应的量子传输方程，其中包括晶体对称性允许的自旋轨道耦合的所有效果，例如，自旋霍尔，自旋电流交换或自旋 - 摩谷效应。我们的方法可以扩展到在时间逆转对称性损坏的系统以及混合界面的描述中，可以扩展到传输方程，在此，由于强大的界面SOC，可以增强自旋电荷互连。
博弈论 博弈的解决方案
回答：最大最小和最小最大最优标准基于以下原则：“如果玩家列出所有潜在策略中最坏的结果，那么他将选择与这些最坏结果中最好的结果相对应的策略。最大最小最优标准：最大最小标准涉及选择使可实现的最小收益最大化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最高的结果。因此，玩家从所有最小利润中选择最大值。因此，最大最小代表最大化你的最小利润。双人游戏中的获胜玩家会采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，最大最小是行最小值的最大值。最小最大最优标准：最小最大标准涉及选择使可实现的最大收益最小化的替代方案。玩家会查看每个策略或行动方案中最坏的结果，然后从中选择最低的结果。因此，玩家从所有最大损失中选择最小值。因此，minimax 代表最小化你的最大损失。双人游戏中的失败者采用这种策略。在双人游戏的收益矩阵中，Minimax 是最大值列的最小值。4. 什么是鞍点？
最优营销策略的博弈分析
2021年初，疫情病例不断增加，使得在线交易（市场）更加普遍，市场公司之间的竞争也更加激烈。营销策略竞争可以用博弈论的方法来检验。本研究旨在确定市场中的最佳营销策略，从而增加市场份额。从收益矩阵的数据处理来看，不存在最大值与最小值不相同的鞍点，因此纯策略不是最优策略。此外，使用POM-QM程序处理数据，以确定每个市场的最佳营销策略值。使用混合策略在市场之间进行博弈。在Shopee和Tokopedia的游戏中，最佳博弈值为9%。在第二场游戏Shopee和Lazada中，最佳博弈值为10%。在Shopee和Bukalapak的游戏中，最佳博弈值为8%。在Shopee和Blibli的游戏中，最佳博弈值为16%。在Tokopedia和Lazada的游戏中，最佳博弈值为10%。在Tokopedia和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为9%。在Tokopedia和Blibli游戏中，最佳游戏价值为9%。在Lazada和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为11%。在Lazada和Blibli游戏中，最佳游戏价值为13%。在上一款游戏中，Bukalapak和Blibli，最佳游戏价值为14%。
Lifshitz过渡和浆果曲率偶极子在非线性的作用
第二次谐波（2Ω）非线性霍尔效应（NLHE）[1,2]可以通过用基于大的基于晶体的同类产品代替古老的基于界面的设备，从而带来逻辑和能量收获技术的新范式[3]。另一方面，NLHE对费米表面的几何形状非常敏感。nhle可以在鞍点[4]和扁平带的位置提供丰富的信息，并直接探测原子上薄的Chern绝缘子中的拓扑相变[5]。在原子薄量子材料的异质结构中获取有关电子特性的信息至关重要，那里的结构对称性工程和热功能可调的复杂的准粒子带共存。在这项工作中，我们在反转对称性的高质量双层石墨烯（BLG）上进行了实验研究，这是掺杂（n）介电位移的函数（d）和温度（t）。我们的结果揭示了不可预见的外在散射和界面应变诱导的内在浆果曲率偶极子（BCD）的二二，其符号和幅度可以通过N和/或D在BLG的低能带边缘附近调节。远离带边缘，观察到NLHE由外部散射占主导地位。BLG中的第二个谐波产生效率V XX（Y）2Ω /VXXΩ2为〜50 V -1，在所有可伸缩材料中最高。此外，v xx（y）2Ω的符号变化的n -d分散轨迹轨迹在BLG中带走了与拓扑相关的LIFSHITTINTIONS。我们的工作将BLG建立为一个高度可调的平台，以生成NLHE，进而探测双层石墨烯中引人入胜的低能电子结构。
海上导管架结构变形和疲劳分析的结构可靠性方法系统综述
摘要：本文介绍了结构可靠性分析 (SRA) 方法的最新进展，旨在确定每种方法的关键应用及其拟议的变体、合格特征、优点和局限性。由于现代海上导管架结构的复杂性和规模日益扩大，越来越有必要提出一种准确有效的方法来评估其材料特性、几何尺寸和操作环境中的不确定性。SRA 作为一种不确定性分析形式，已被证明是结构设计中的有用工具，因为它可以直接量化输入参数的不确定性如何影响结构性能。在此，我们特别关注概率断裂力学方法，因为它准确地解释了在此类结构的设计中占主导地位的疲劳可靠性。成熟的分析/近似方法（例如一阶和二阶可靠性方法 (FORM/SORM)）被广泛使用，因为它们为实际问题提供了准确性和效率之间的良好平衡。然而，在高度非线性系统的情况下，它们并不准确。因此，人们使用共轭搜索方向法、鞍点近似、子集模拟、证据理论等方法对其进行了修改。以提高准确性。最初，直接模拟方法（例如蒙特卡洛模拟方法 (MCS)）及其各种方差减少技术（例如重要性抽样 (IS)、拉丁超立方抽样 (LHS) 等）对于具有非线性极限状态的结构来说是理想的，但对于计算非常低的失效概率的问题来说，它们表现不佳。总体而言，每种方法都有其优点和局限性，其中 FORM/SORM 是最常用的，但最近，由于计算能力的不断进步，模拟方法的使用越来越多。其他相关方法包括响应面法 (RSM) 和替代模型/元模型 (SM/MM)，它们是高级近似方法，非常适合具有隐式极限状态函数和高可靠性指标的结构。文献中也发现了高级近似方法和可靠性分析方法的组合，因为它们适用于复杂、高度非线性的问题。