A new perspective on how cosmological correlations change based on kinematic parameters
为了研究宇宙的起源和进化，物理学家依赖于描述时空中不同事件或领域之间统计关系的理论，通常称为宇宙学相关性。运动学参数本质上是指定宇宙学相关性的数据 - 颗粒的位置或宇宙学波动的波数。
Can deep learning techniques predict sudden state transitions in nonlinear dynamical systems?
非线性动力系统是可能经历突然转变的系统，这种转变不是由于其状态或稳定性的变化，而是由于外部条件或参数变化的速率而发生的。这些突然转变被称为噪声诱导和速率诱导的倾覆，它们使得预测系统随时间的变化方式变得更加困难。
