Thermo Scientific™Phusion™高保真DNA聚合酶启用了高性能PCR。自推出以来,Thermo Scientific™Phusion™产品已不断改进,以应对更多的应用和挑战。最新的添加(Thermo Scientific™Phusion™加上DNA聚合酶)适用于许多应用,因为它的高忠诚度,鲁棒性,抑制剂耐受性和通用引物退火。
单独捕获的里德堡原子作为可扩展量子模拟和可编程量子计算机开发平台具有巨大潜力。具体而言,里德堡阻塞效应可用于通过编码物理量子比特的低位电子态来促进快速量子比特间相互作用和长相干时间。为了使现有的基于里德堡原子的平台更接近容错量子计算,我们在五个原子系统中展示了高保真状态和电路准备。我们特别展示了量子控制可用于可靠地生成完全连接的簇状态,并模拟基于 Laflamme 等人的“完美量子纠错码”的纠错编码电路 [Phys. Rev. Lett. 77, 198 (1996)]。我们的结果使这些想法及其实现可直接用于实验,并展示了对实验误差的良好噪声容忍度。通过这种方法,我们推动了量子控制在小型子系统中的应用,结合标准的基于门的量子电路,直接、高保真地实现少量子比特模块。
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本,从而产生仅包含动态不确定性的不确定系统阵列。然后在这个不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器之间的交替。控制器调整使用结构化控制设计技术执行。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真模型和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现稳健稳定。所提出的结构化设计方法产生了一个单一的、低阶的、线性时不变 (LTI) 控制器,可将颤振速度提高 15%。提供了额外的稳健性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是,这通常需要很高的计算成本,而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程,但它们的计算成本也很高。机器学习模型(例如神经网络)在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此,在初始训练阶段之后,它们充当降阶模型,在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行,因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里,主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中,我们提出了一个循环神经网络,它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出,同时显著加快评估时间。此外,我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后,我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
产品名称:Q5® 高保真 DNA 聚合酶 产品编号:M0491S 浓度:2,000 U/ml 单位定义:一个单位定义为在 74°C 下 30 分钟内将 10 nmol dNTP 掺入酸不溶性物质的酶量 包装批号:10272599 有效期:07/2026 储存温度:-20°C 储存条件:专有 规格版本:PS-M0491S/L v2.0
使您的活动在俯瞰独立广场的活动中令人难忘。享受5,000平方英尺的现代现代空间,可欣赏一架历史悠久的航天飞机飞机,渡过高保真的班车复制品。该建筑物配备了私人洗手间,餐饮厨房和视听设备。轻松访问中心的主楼,它还允许客人溢出到飞机周围的草坪上。
1 10 控制与门(1 至 2 个量子比特) 混合超导-半导体单重态-三重态量子比特的高保真两量子比特门 1 11 控制与门(1 至 2 个量子比特) 硅自旋量子比特中的组合 SWAP 门 1 12 控制与门(1 至 2 个量子比特) 用于半导体自旋量子比特的基于穿梭的完整量子门 1 13 控制与门(1 至 2 个量子比特) 基于测量的编码自旋量子比特状态操控方法 2 4 控制与门(1 至 2 个量子比特) 半导体自旋量子比特的系统高保真操作和传输 2 5 控制与门(1 至 2 个量子比特) 仅使用柱塞门对称控制交换耦合 2 6 控制与门(1 至 2 个量子比特) 量子系统中的非绝热几何门平面锗量子点器件 2 7 控制和门(1 至 2 个量子比特)基于门集层析成像的数值噪声模拟 2 8 控制和门(1 至 2 个量子比特)半导体量子点中自旋量子比特的多种双量子比特门集
数字孪生范式旨在融合从传感器数据、物理模型和正在使用的机械部件的操作数据中获得的信息,以便就部件的健康管理和操作做出明智的决策。在本文中,我们讨论了一种基于数字孪生的机械系统操作规划方法,以实现:a)具有成本效益的维护计划,以及b)系统的弹性运行。由于机械系统的属性及其运行参数、负载和环境本质上是随机的,我们的方法包括概率损伤诊断、概率损伤预测和不确定性下的系统优化。作为一个说明性示例,我们考虑金属部件中的疲劳裂纹扩展问题。我们讨论了一种基于超声导波的概率裂纹诊断框架,该框架可以处理诊断过程中的随机和认知不确定性。我们建立了一个高保真有限元模型来模拟压电效应和超声导波传播。我们使用对物理孪生进行诊断实验获得的测试数据来校准诊断模型中的误差。我们使用修正后的诊断模型对裂纹扩展进行贝叶斯诊断,考虑到被测量噪声破坏的数据,并融合来自多个传感器的信息。我们建立了一个基于有限元的高保真单轴裂纹扩展模型