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1.
目的是利用高维量子纠缠态为量子信道,讨论未知单粒子态的受控隐形传输问题。以三维量子纠缠态为信道,提出一个二维任意单粒子态的受控隐形传输协议。提出了以任意[d]-维量子纠缠态为量子信道,[t]-维任意单粒子态的隐形传输协议[(t相似文献   
2.
介绍了高维随机矩阵数学基础,重点是马尔琴科-帕斯图定理和单环定理;阐述了高维随机矩阵应用于状态评估的一般性方法,包括适用性条件、矩阵构造方法以及状态评估指标;讨论了单环定理的具体编程步骤;举了2个应用场景为例,分别是电力设备状态评估和电网运行状态评估。仿真结果表明,高维随机矩阵可用于评估系统状态,通过状态评估指标能有效反映出电力设备的健康状态和电网运行的故障状态。  相似文献   
3.
为了准确掌握配电网用户侧异常用电行为以及智能电表的故障情况,基于随机矩阵理论进行低压用户侧智能电表的数据分析与建模,以高维数据统计指标对用户侧的用电数据进行状态表征,在此基础上提出一种低压配电网用户侧异常用电及电表故障诊断分析方法。该方法通过对随机矩阵特征根平均谱半径(mean spectral radius,MSR)指标的分析,给出了随机矩阵原理应用于用户用电异常区域定位的具体步骤,同时也可以实现用户侧用电异常时刻点的特征发现。最后,以某用电台区智能电表历史与实时量测数据为实际算例,分别在不同采样时刻点与不同用户处设置用户窃电与电表损坏等异常用电类型进行计算分析,结果证明了所提方法的有效性与适用性。  相似文献   
4.
5.
传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明:在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高。  相似文献   
6.
7.
本文提出了研究准周期量子动力系统的计算方法.传统计算方法通常使用大的周期系统来近似计算准周期系统,这会产生丢番图逼近误差.我们的方法将准周期系统在高维周期结构中表示和计算,这样不仅可以避免丢番图逼近误差,而且可以将周期系统的高效算法,比如快速Fourier变换直接运用到新的算法中.我们将算法用于计算具有准周期势的线性薛定谔方程和准周期初值的非线性薛定谔方程.数值结果表明了算法的可靠性和高效性,并可以用于研究包含Anderson局域化、非线性光子准晶在内的准周期量子行为.  相似文献   
8.
高维模型表达(HDMR)技术在描述系统输出量与多输入量之间关系方面具有独特性能,而电网潮流状态量与网络多个节点注入量间正好符合相关属性。基于此,将HDMR技术应用于N-1有功响应静态安全域问题:通过典型样本辨识关键支路潮流与电源和负荷功率间的HDMR关系,并在其他支路发生断线时,结合灵敏度和补偿法对已辨识HDMR关系进行修正,以避免针对新的拓扑耗费大量时间进行模型重建;针对直流潮流应用于静态安全域分析精度不高的问题,用支路潮流HDMR关系替代常规潮流方程,以提高分析效率和精度。在已知部分发电机有功功率变化范围的情况下,提出一种计算其他关注节点子集功率变化安全域的方法,可重点监视其功率变化后系统是否仍处于安全状态。算例表明,HDMR模型可以拟合潮流关系,并能够应用于静态安全域问题。  相似文献   
9.
10.
采用LightGBM预测模型对空气质量预测问题进行研究,提出并设计一种基于预测性特征的空气质量预测方法,有效地预测北京市区内未来24 h核心表征空气质量的PM2.5质量浓度。在构建预测方案过程中,分析训练数据集特性开展数据清洗,利用随机森林与线性插值相结合的方法,解决数据大量缺失以及噪声干扰问题;提出使用预测性数据特征方法,同时设计相关统计特征,提高预测结果的准确性;采用滑窗机制挖掘高维时间特征,增加数据特征数量级;对预测模型的工作性能和结果进行详细分析,并结合基线模型进行对比评价。试验结果表明,基于预测性特征结合采用LightGBM预测模型的方案具有更高的预测精度。  相似文献   
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