The disordered Dicke model

We introduce and study the disordered Dicke model in which the spin-boson couplings are drawn from a random distribution with some finite width. Regarding the quantum phase transition we show that when the standard deviation $\sigma$ of the coupling strength gradually increases, the critical value of the mean coupling strength $\mu$ gradually decreases and after a certain $\sigma$ there is no quantum phase transition at all; the system always lies in the super-radiant phase. We derive an approximate expression for the quantum phase transition in the presence of disorder in terms of $\mu$ and $\sigma$, which we numerically verify. Studying the thermal phase transition in the disordered Dicke model, we obtain an analytical expression for the critical temperature in terms of the mean and standard deviation of the coupling strength. We observe that even when the mean of the coupling strength is zero, there is a finite temperature transition if the standard deviation of the coupling is sufficiently high. Disordered couplings in the Dicke model will exist in quantum dot superlattices, and we also sketch how they can be engineered and controlled with ultracold atoms or molecules in a cavity.Comment: 11 pages, 6 figure

Periodically and quasiperiodically driven-anisotropic Dicke model

We analyze the anisotropic Dicke model in the presence of a periodic drive and under a quasiperiodic drive. The study of drive-induced phenomena in this experimentally accesible model is important since although it is simpler than full-fledged many-body quantum systems, it is still rich enough to exhibit many interesting features. We show that under a quasiperiodic Fibonacci (Thue-Morse) drive, the system features a prethermal plateau that increases as an exponential (stretched exponential) with the driving frequency before heating to an infinite-temperature state. In contrast, when the model is periodically driven, the dynamics reaches a plateau that is not followed by heating. In either case, the plateau value depends on the energy of the initial state and on the parameters of the undriven Hamiltonian. Surprisingly, this value does not always approach the infinite-temperature state monotonically as the frequency of the periodic drive decreases. We also show how the drive modifies the quantum critical point and discuss open questions associated with the analysis of level statistics at intermediate frequencies.Comment: 13 pages, 9 figure

Low Levels of Genetic Divergence across Geographically and Linguistically Diverse Populations from India

Ongoing modernization in India has elevated the prevalence of many complex genetic diseases associated with a western lifestyle and diet to near-epidemic proportions. However, although India comprises more than one sixth of the world's human population, it has largely been omitted from genomic surveys that provide the backdrop for association studies of genetic disease. Here, by genotyping India-born individuals sampled in the United States, we carry out an extensive study of Indian genetic variation. We analyze 1,200 genome-wide polymorphisms in 432 individuals from 15 Indian populations. We find that populations from India, and populations from South Asia more generally, constitute one of the major human subgroups with increased similarity of genetic ancestry. However, only a relatively small amount of genetic differentiation exists among the Indian populations. Although caution is warranted due to the fact that United States–sampled Indian populations do not represent a random sample from India, these results suggest that the frequencies of many genetic variants are distinctive in India compared to other parts of the world and that the effects of population heterogeneity on the production of false positives in association studies may be smaller in Indians (and particularly in Indian-Americans) than might be expected for such a geographically and linguistically diverse subset of the human population

Adaptive multi-robot control through on-line parameter identification at system level

Las instalaciones industriales y de almacenamiento están pobladas por equipos de vehículos guiados automáticos (AGVs por sus siglas en inglés), que se encargan de la logística interna. Las soluciones implementadas, del estado del arte para los procesos de toma de decisiones en la planificación y el control de este tipo de sistemas de robots múltiples (MRSs por sus siglas en inglés) no abarcan el análisis en tiempo real de los comportamientos de los robots y el medio ambiente. Las condiciones de las partes de los robots móviles (MRs por sus siglas en inglés), el estado de carga de las baterías y las condiciones del piso cambian y tienen una gran influencia en los comportamientos. Este trabajo propone un modelo de comportamiento parametrizado que toma en cuenta estos factores y calcula con precisión los costos de transporte a lo largo del tiempo. Al usarlo, el cálculo de los tiempos de recorrido de las rutas proporciona resultados más cercanos a la realidad que con otros métodos basados ​​en longitudes ponderadas, lo que ayuda a tomar mejores decisiones para el control y la administración del sistema. En este trabajo, hemos considerado un modelo de planta que se asemeja al de una fábrica, con varios bloques (unidades de almacenamiento, maquinaria, etcétera) que definen las carreteras y los cruces por los que se mueven los MRs. En este modelo, un grafo, con nodos como puertos (para cargar, descargar, verificar la carga, etcétera), uniones o bifurcaciones, y bordes como las conexiones entre ellos, representa la red de tráfico. Los robots llevan a cabo la tarea de recorrer los bordes para transportar materiales. El tiempo de recorrido de los bordes por MRs se propone como uno de los parámetros de costo. Se ha diseñado un modelo dependiente del estado bilineal para la predicción en tiempo real de los tiempos de recorrido. Los tiempos de viaje se estiman en línea usando este modelo a través de un Filtrado de Kalman. Las trayectorias se calculan constantemente por 100 veces y el promedio de los costos totales de ruta de dichas rutas se compara con el de las rutas obtenidas por los costos heurísticos. Los experimentos muestran que el promedio de los costos totales de rutas para las rutas obtenidas a través de los tiempos de viaje estimados en línea son un 15% menores que los de las rutas obtenidas por los costos heurísticos. Sin embargo, una buena estimación de los tiempos de viaje requiere datos históricos, obtenidos en instancias cercanas. No obstante, hay situaciones en las que los tiempos de viaje, para uno o más bordes durante toda la duración de la operación, no están disponibles para un robot individual. La propensión de esta ocurrencia radica en el hecho de que un borde puede no haber sido recorrido ni siquiera una vez por el robot, o el tiempo de viaje para ese borde se ha registrado en el pasado no reciente. Entonces, es imperativo que ese robot reúna los tiempos de viaje necesarios, de otros robots en el sistema como una observación de referencia. Pero, estas observaciones son de otros robots en diferentes condiciones de batería que el robot en cuestión. Aún así, el modelo puede predecir el tiempo de viaje del robot utilizando la observación de otros robots y su propio cambio o exploración en los tiempos de viaje hasta la instancia actual. El quid de este proceso es predecir los tiempos de viaje actuales en el robot utilizando el tiempo de viaje de otros para el mismo borde. El mecanismo de intercambio de información entre un robot y otros en el sistema se ha diseñado en forma de un conocimiento común basado en la ontología. Esta estructura de ontología es idéntica en cada robot y contiene los tiempos de viaje de los bordes con contextos adjuntos a cada dato sobre las posturas, los nodos que ese borde particular conecta y otras informaciones. Esta ontología ayuda a buscar y compartir información formando una base de conocimiento colectiva. Esto ayuda mucho al MR a estimar los tiempos de recorrido con mayor precisión. Esto afecta la planificación de rutas para encontrar rutas con un menor costo de ruta total. El promedio del costo total de 100 rutas generadas a través de los tiempos de recorrido obtenidos con el uso de información compartida es un 40% menor que el de las rutas generadas a través de los tiempos de recorrido sin compartir información.Teams of automatic guided vehicles (AGVs) populate industrial and warehousing facilities and take care of the internal logistics. State-of-the-art, implemented solutions for decision-taking processes in planning and control of such kind of multi-robot systems (MRSs) do not encompass real-time analysis of behaviors of robots and environment. Conditions of parts of the mobile robots (MRs), state of charge of batteries and floor conditions change and have strong influence on behaviors. This work proposes a parameterized behavioral model which takes these factors into account and accurately estimates transportation costs over time. By using it, computation of path travel times gives results closer to reality than by other methods based on weighted lengths, thus helping to take better decisions for system control and management. In this work, we have considered a plant model that resembles that of a factory, with several blocks (storage units, machinery and so on) that define the roads and crossings where MRs move. In this model, a graph, with nodes being ports (for loading, unloading, load checking, et cetera) or junctions and bifurcation and edges being the connections among them, represents the traffic network. The robots carry out the task of traversing edges to carry materials. The travel time of edges by MRs is proposed as one such cost parameter. A bi-linear state dependent model has been devised for real-time prediction of travel times. The travel times are estimated online using this model through Kalman Filtering. The paths are computed constantly for 100 times and average of total path costs of these paths are compared with that of paths obtained by heuristics costs. The experiments show that average total path costs of paths obtained through on-line estimated travel times are 15% less that of paths obtained by heuristics costs. Nevertheless, a good estimation of travel times requires historical data, obtained at close instances, but there are situations when travel times for one or more edges for the entire duration of operation are not available to an individual robot. The proclivity of this occurrence lies in the fact that edge may not have been traveled even once by the robot, or travel time for that edge have been recorded not in recent past. Then, it is imperative for that robot to gather the necessary travel times from others in the system as a reference observation, but these observations are from other robots in different battery condition than itself. Still, the model can predict travel time for the robot using other robots’ observation and its own change or exploration in the travel times until the current instance. The crux of this process is to predict current travel times in the robot using others’ travel time for the same edge. The mechanism of information sharing between one robot to others in the system has been devised in a form of a common ontology-based knowledge. This ontology structure is identical in each robot which contains the travel times of edges with contexts attached to each data about the stances, the nodes of the edge connects and other information. This ontology helps to fetch and share information forming a collective knowledge base. This greatly helps the MR to estimate travel times more accurately. This affects route planning to find paths with lesser total path cost. The average of total cost of 100 paths generated through travel times obtained with sharing is 40% less than that of paths generated through travel times without sharing

Toward improved nutrition: The Atal Bal Arogya Evam Poshan Mission

Non-PRIFPRI1; POSHAN; CRP4PHND; A4NH; SAOCGIAR Research Program on Agriculture for Nutrition and Health (A4NH

Adaptive multi-robot control through on-line parameter identification at system level

Las instalaciones industriales y de almacenamiento están pobladas por equipos de vehículos guiados automáticos (AGVs por sus siglas en inglés), que se encargan de la logística interna. Las soluciones implementadas, del estado del arte para los procesos de toma de decisiones en la planificación y el control de este tipo de sistemas de robots múltiples (MRSs por sus siglas en inglés) no abarcan el análisis en tiempo real de los comportamientos de los robots y el medio ambiente. Las condiciones de las partes de los robots móviles (MRs por sus siglas en inglés), el estado de carga de las baterías y las condiciones del piso cambian y tienen una gran influencia en los comportamientos. Este trabajo propone un modelo de comportamiento parametrizado que toma en cuenta estos factores y calcula con precisión los costos de transporte a lo largo del tiempo. Al usarlo, el cálculo de los tiempos de recorrido de las rutas proporciona resultados más cercanos a la realidad que con otros métodos basados ​​en longitudes ponderadas, lo que ayuda a tomar mejores decisiones para el control y la administración del sistema. En este trabajo, hemos considerado un modelo de planta que se asemeja al de una fábrica, con varios bloques (unidades de almacenamiento, maquinaria, etcétera) que definen las carreteras y los cruces por los que se mueven los MRs. En este modelo, un grafo, con nodos como puertos (para cargar, descargar, verificar la carga, etcétera), uniones o bifurcaciones, y bordes como las conexiones entre ellos, representa la red de tráfico. Los robots llevan a cabo la tarea de recorrer los bordes para transportar materiales. El tiempo de recorrido de los bordes por MRs se propone como uno de los parámetros de costo. Se ha diseñado un modelo dependiente del estado bilineal para la predicción en tiempo real de los tiempos de recorrido. Los tiempos de viaje se estiman en línea usando este modelo a través de un Filtrado de Kalman. Las trayectorias se calculan constantemente por 100 veces y el promedio de los costos totales de ruta de dichas rutas se compara con el de las rutas obtenidas por los costos heurísticos. Los experimentos muestran que el promedio de los costos totales de rutas para las rutas obtenidas a través de los tiempos de viaje estimados en línea son un 15% menores que los de las rutas obtenidas por los costos heurísticos. Sin embargo, una buena estimación de los tiempos de viaje requiere datos históricos, obtenidos en instancias cercanas. No obstante, hay situaciones en las que los tiempos de viaje, para uno o más bordes durante toda la duración de la operación, no están disponibles para un robot individual. La propensión de esta ocurrencia radica en el hecho de que un borde puede no haber sido recorrido ni siquiera una vez por el robot, o el tiempo de viaje para ese borde se ha registrado en el pasado no reciente. Entonces, es imperativo que ese robot reúna los tiempos de viaje necesarios, de otros robots en el sistema como una observación de referencia. Pero, estas observaciones son de otros robots en diferentes condiciones de batería que el robot en cuestión. Aún así, el modelo puede predecir el tiempo de viaje del robot utilizando la observación de otros robots y su propio cambio o exploración en los tiempos de viaje hasta la instancia actual. El quid de este proceso es predecir los tiempos de viaje actuales en el robot utilizando el tiempo de viaje de otros para el mismo borde. El mecanismo de intercambio de información entre un robot y otros en el sistema se ha diseñado en forma de un conocimiento común basado en la ontología. Esta estructura de ontología es idéntica en cada robot y contiene los tiempos de viaje de los bordes con contextos adjuntos a cada dato sobre las posturas, los nodos que ese borde particular conecta y otras informaciones. Esta ontología ayuda a buscar y compartir información formando una base de conocimiento colectiva. Esto ayuda mucho al MR a estimar los tiempos de recorrido con mayor precisión. Esto afecta la planificación de rutas para encontrar rutas con un menor costo de ruta total. El promedio del costo total de 100 rutas generadas a través de los tiempos de recorrido obtenidos con el uso de información compartida es un 40% menor que el de las rutas generadas a través de los tiempos de recorrido sin compartir información.Teams of automatic guided vehicles (AGVs) populate industrial and warehousing facilities and take care of the internal logistics. State-of-the-art, implemented solutions for decision-taking processes in planning and control of such kind of multi-robot systems (MRSs) do not encompass real-time analysis of behaviors of robots and environment. Conditions of parts of the mobile robots (MRs), state of charge of batteries and floor conditions change and have strong influence on behaviors. This work proposes a parameterized behavioral model which takes these factors into account and accurately estimates transportation costs over time. By using it, computation of path travel times gives results closer to reality than by other methods based on weighted lengths, thus helping to take better decisions for system control and management. In this work, we have considered a plant model that resembles that of a factory, with several blocks (storage units, machinery and so on) that define the roads and crossings where MRs move. In this model, a graph, with nodes being ports (for loading, unloading, load checking, et cetera) or junctions and bifurcation and edges being the connections among them, represents the traffic network. The robots carry out the task of traversing edges to carry materials. The travel time of edges by MRs is proposed as one such cost parameter. A bi-linear state dependent model has been devised for real-time prediction of travel times. The travel times are estimated online using this model through Kalman Filtering. The paths are computed constantly for 100 times and average of total path costs of these paths are compared with that of paths obtained by heuristics costs. The experiments show that average total path costs of paths obtained through on-line estimated travel times are 15% less that of paths obtained by heuristics costs. Nevertheless, a good estimation of travel times requires historical data, obtained at close instances, but there are situations when travel times for one or more edges for the entire duration of operation are not available to an individual robot. The proclivity of this occurrence lies in the fact that edge may not have been traveled even once by the robot, or travel time for that edge have been recorded not in recent past. Then, it is imperative for that robot to gather the necessary travel times from others in the system as a reference observation, but these observations are from other robots in different battery condition than itself. Still, the model can predict travel time for the robot using other robots’ observation and its own change or exploration in the travel times until the current instance. The crux of this process is to predict current travel times in the robot using others’ travel time for the same edge. The mechanism of information sharing between one robot to others in the system has been devised in a form of a common ontology-based knowledge. This ontology structure is identical in each robot which contains the travel times of edges with contexts attached to each data about the stances, the nodes of the edge connects and other information. This ontology helps to fetch and share information forming a collective knowledge base. This greatly helps the MR to estimate travel times more accurately. This affects route planning to find paths with lesser total path cost. The average of total cost of 100 paths generated through travel times obtained with sharing is 40% less than that of paths generated through travel times without sharing