XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System风形
混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
使用分形尺寸作为孔隙率
摘要。在目前的工作中研究了空间持有人颗粒（SHP）分形分布对浸润制造的铝泡沫孔隙率的影响。物理模型用于估计铝泡沫孔隙率，模拟具有不同粒径和相对数量的双峰混合物的SHP分布。将这些模型的结果与数学模型进行了比较，并将使用332个Al-Al-Aloy碱基材料和NaCl晶粒作为SHP制造的实验铝泡沫获得的结果。实现泡沫结构表征，以获得孔隙率，密度，壁厚和分形尺寸，而机械表征则集中在压缩年轻模量上。表明，可以生产具有不同分形孔隙率和多种单位细胞的泡沫，最大约为68％。还发现，随着细颗粒分数的增加，孔壁厚度显着降低。此外，所有模型都以最大的孔隙率呈现出峰值，其值增加并转移到低颗粒分数，大小比的增加。对于低粒径比的实验泡沫也观察到了这种行为。然而，对于更高的大小比率，孔隙率显示出归因于混合过程的不规则行为。
减少风阻的导线的开发和...
架空输电线支撑结构强度的设计受风阻影响很大，其设计主要是为了承受台风期间线路和支撑塔本身承受的荷载（设计风速 40 米/秒）。当它们位于台风经过时会产生强烈局部风的地形中时，会增加风荷载 1)，这往往会增加建设成本。导线上的阻力通常占总阻力的 50-70%，导线阻力的任何减少都会减少支撑塔上的负载，从而可以在不影响可靠性的情况下降低成本。作者注意到，圆柱体的阻力系数开始下降时的风速会因表面粗糙度而降低 2) ，而高尔夫球由于表面有凹坑而飞得更远 3) ，因此得出结论：通过关注导体的表面形态，可以在输电线设计的风速范围内降低导体的阻力系数。因此，我们提出了具有减小阻力的导体，其表面设有凹槽（LP 810 毫米 2 减小阻力的导体和 LNP 810 毫米 2 减小噪音和阻力的导体）。我们还进行了高达 80 的风洞实验
风与超越。第三卷：其他路径，其他飞行路线
飞机是历史上最巧妙、最了不起的发明之一。它无疑是改变世界最深远的发明之一。空气动力学的理念如何诞生，科学技术如何发展，将飞机打造成革命性的机器，这就是这部多卷本著作《风及其它：美国空气动力学史纪录片之旅》所讲述的史诗故事。继第一卷记述了飞机的发明和美国航空研究机构的建立，第二卷记述了 20 世纪 20 年代和 30 年代的飞机设计革命和对改进机翼的追求之后，本卷探讨了飞艇、水上飞机和旋翼飞机的空气动力学。2005 年，技术史学会为《风及其它：美国空气动力学史纪录片之旅》颁发了第一届尤金·S·弗格森奖，以表彰其杰出的原创参考文献。引文部分如下：
风能与海洋能产业名录...
由 SER 发布，2015 年 10 月 - 设计/制作：raphael.simonnet@gmail.com - 编者注：本目录中发布的信息由公司提供。他们不以任何方式承担可再生能源联盟的责任。后者不对公司文件的内容负责 - 图片来源：封面（从左到右）： 从左到右：©AREVA、©DCNS、©LBI、©Cyril ABAD – ALSTOM、©AREVA。 ISSN 号：2430-9141
风能为明尼苏达州带来经济效益
资料来源： 1.“明尼苏达州的风能”美国清洁能源协会。2024 年 9 月。https://cleanpoweriq.cleanpower.org/ 2.“通过您土地上的风力涡轮机赚取收入”。2024 年 6 月。https://www.landgate.com/news/earn-income- from-wind-turbines-on-your- land#:~:text=The%20payments%20will%20vary%20based,between%20$50%2C000%20to%20$80%2C000/year.