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多粒子纠缠类的凸优化
本文利用随机局部操作和经典通信（SLOCC）来表征多粒子纠缠，并提出两种用于 SLOCC 类别的凸优化算法，其中第一种算法使用简单的梯度方法，而另一种算法则使用加速的投影梯度方法，最终使用实验数据展示了这些算法的应用。
PDF7 years ago
深度学习在通信系统中的检测算法
本文介绍了一种新的通信系统设计和分析方法 —— 使用深度学习的检测算法在无法建立数学信道模型的分子通信系统中实现良好的检测性能，实验结果显示深度学习算法显著优于之前使用在无信道知识的情况下的简单检测器。
PDF7 years ago
处理数据不一致性和模型不充分性的统计校准 / 预测模型的关键综述
本文在贝叶斯框架下，回顾和评估标准和最先进的统计模型，并在合成和真实数据集上进行测试，以用于校准 Lennard-Jones 参数的 Chapman-Enskog 模型中温度依赖粘度的校准。
PDF8 years ago
混沌态的分类方案
提出了一种适用于数值和实验数据集的混合态状态的通用特征化方案，该方案基于两种相关性度量，可以对混合态进行有意义的定义，并将其分类为静止、湍流和呼吸三类，此外还可以根据这两个度量的时间稳定性进行进一步细分。我们证明了这种方法既与以前认识的混合
PDF8 years ago
电机的基于能量建模
本文提出了一种基于能量考虑和电机结构对称性的电机建模新方法，以永磁同步电机为例展开讨论，并将其扩展到同步异步电动机，通过该方法能够恢复传统电机模型且避免繁琐的计算，此外还考虑了非正弦绕组或饱和等效应用并提供了实验数据。
PDF10 years ago
HepSim: 高能物理实验预测的数据库
讨论了使用蒙特卡洛发生器进行高能碰撞截面和动力学分布计算的文件库，以促进理论计算数据的有效保存和归档，包括 Monte Carlo 事件样本的公共可访问的 HepSim 数据库并自带软件包以及讨论了用于最终用户分析的网络数据流传输。
PDF10 years ago
来自实验和观测数据混合的因果发现
本文介绍了一种贝叶斯方法，用于将任意混合的观测和实验数据相结合，以学习因果贝叶斯网络，其中观测数据是被动观察的，实验数据是实验者通过操纵一个或多个变量来获得的。该学习方法已应用于基于 ALARM 因果贝叶斯网络生成的各种混合实验数据，其用于
PDF11 years ago
非线性拟合为何如此具有挑战性？
本文讲述通过考虑模型预测的完备空间，可以在参数空间中找到必须取得的最优拟合，并提出将测地线加速器用于 Levenberg-Marquardt 算法中以提高其收敛性。
PDF15 years ago