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World File Search System一阶导数
浅海岸底栖基质遥感 - MDPI
摘要：鳗草 (Zostera marina) 是潮间带和潮下带生态系统的关键组成部分。然而，人类活动的压力已导致其种群在全球范围内下降。划定和持续监测鳗草分布是了解这些压力和提供有效的沿海生态系统管理的重要组成部分。此类空间监测的一种拟议工具是远程图像，它可以经济高效地频繁覆盖大片且难以接近的区域。但是，要有效应用这项技术，需要了解鳗草及其相关基质的光谱行为。在本研究中，原位高光谱测量用于定义关键光谱变量，这些变量可在 Z. marina 和相关水下基质之间提供最大的光谱分离。对于原位水面反射数据集的鳗草分类，所选变量为：斜率 500–530 nm，一阶导数 (R') 在 566 nm、580 nm 和 602 nm，总体准确率为 98%。当原位反射数据集经过水校正时，所选变量为：566:600 和 566:710，总体准确率为 97%。使用现场光谱仪识别鳗草的深度限制平均为 5.0 至 6.0 m，范围为 3.0 至 15.0 m，具体取决于水柱的特性。涉及高光谱机载图像底栖分类的案例研究表明，变量选择的主要优势是满足统计上更复杂的最大值的样本量要求
数学-II - 分支学科名称学科代码年级...
第一单元 傅里叶级数：傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换：傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换：拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程：方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程：偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程：具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分：向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
16O+92Zr反应的准弹性散射截面
如今，围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒，并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实，聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布，聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出，可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外，大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布，并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知，聚变过程可以用穿透概率来解释，基于量子力学隧穿，而准弹性散射与反射概率有关。重离子准
支持信息
图 S1。a 两个不同周期的实验设定电流（橙色和黄色线）和一阶导数（橙色和黄色符号）与电压的关系。设定点建立在电流导数最大值处（橙色和黄色方块）。b 两个示例周期的实验设定电流（橙色和黄色线）与电压的关系。这种新方法寻求两个连续点（橙色和黄色符号）中的最大电流增加，以确定设定点。c 两个示例周期的实验设定电流（橙色和黄色线）与电压的关系。该技术使用直线（虚线）连接达到顺从电流的点和第一个测量电流，最大距离标记设定电压。d 两个不同周期的实验复位电流（橙色和黄色线）和一阶电流导数（橙色和黄色符号）与电压的关系。通过确定最小电流导数来确定复位点。e 两个示例周期的实验复位电流（橙色和黄色线）与电压的关系。该技术寻求两个连续点中的最大电流减少，以确定复位点。 f 两个示例周期的实验复位电流（橙色和黄色线）与电压曲线。最大电流值被设定为复位点。 g 实验复位电流（橙色和黄色线）和一阶电流导数（符号）与电压曲线。导数的第一个负值点被设定为复位点。
GaAs/AlGaAs 核壳纳米线中 GaAs 近带边跃迁的增强光学吸收：对纳米线太阳能电池的影响
摘要：密集的核-壳纳米线阵列具有作为超吸收介质用于制造高效太阳能电池的巨大潜力。通过对室温光反射 (PR) 光谱的详细线形分析，采用 GaAs 复介电函数的一阶导数高斯和洛伦兹模型，我们报告了具有不同壳厚度的独立 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收特性。纳米线 PR 光谱的线形分析返回了能量在 1.410 和 1.422 eV 之间的双重共振线，这归因于 GaAs 纳米线芯中的应变分裂重空穴和轻空穴激子吸收跃迁。通过对 PR 特征的 Lorentzian 分析评估的激子共振光振荡器强度表明，与参考平面结构相比，纳米线中的 GaAs 带边光吸收显著增强（高达 30 倍）。此外，将积分 Lorentzian 模量的值归一化为每个纳米线集合内的总 GaAs 核体积填充率（相对于相同高度的平面层估计在 0.5-7.0% 范围内），从而首次实现了 GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线的 GaAs 近带边吸收增强因子的实验估计，该因子在 22-190 范围内，具体取决于纳米线内核-壳结构。如此强的吸收增强归因于周围的 AlGaAs 壳（在目前的纳米结构中，其平均厚度估计在 ∼ 14 到 100 纳米之间）对入射光进入 GaAs 核的波导改善。关键词：III-V 化合物、GaAs-AlGaAs 核-壳纳米线、光反射光谱、近带边跃迁、增强光吸收、纳米线太阳能电池■简介
通过连续时间选择均值 - 变化投资组合...
强化学习（RL）是机器学习中的一个活跃子区域，已成功应用于解决复杂的决策问题，例如玩棋盘游戏[31，32]和视频游戏[22] [22]，自主驾驶[18，21]，以及最近，将大型语言模型和文本生成模型与人类的preference preferfection and-to anclight [18，21]。RL研究主要集中在离散时间和空间中的马尔可夫决策过程（MDP）上。有关MDP的理论和应用的详细说明，请参见[34]。Wang，Zariphopoulou和Zhou [40]是第一个使用受控扩散过程的RL制定和开发RL的熵调查的，探索性控制框架的人，该过程固有地与连续状态空间和可能的连续作用（可能连续的动作（控制）空间）。在此框架中，随机放松控制被用来表示探索，从而捕获了RL核心的“反复试验”概念。随后的工作旨在通过Martingale方法[14、15、16]和政策优化在连续时间内为无模型RL奠定理论基础[44]。在这里，“无模型”是指潜在的动力学是扩散过程，但是它们的系数以及奖励函数是未知的。[14，15，16]的关键见解是，可以从基于连续时间RL的Martingale结构中得出学习目标。这些论文中的理论结果自然会导致一般RL任务的各种“无模型”算法，因为它们直接直接学习最佳策略而无需尝试学习/估计模型参数。这些算法中的许多算法恢复了通常以启发式方式提出的MDP的现有RL算法。然而，对MDP的RL研究占据了中心阶段的算法的融合和遗憾分析仍然缺乏扩散率。To our best knowledge, the only works that carry out a model-free convergence analysis and derive sublinear regrets are [12] for a class of stochastic linear–quadratic (LQ) control problems and [11] for continuous-time mean–variance portfolio selection, both of which apply/apapt the policy gradient algorithms developed in [15] and exploit heavily the special structures of the problems.本文的目的是通过对[16]中引入的（小）Q学习的定量分析以及通常非线性RL问题的相关算法来填补这一空白。（big）Q-学习是离散时间MDP RL的关键方法，但Q功能在连续的时间内崩溃，因为它不再依赖于时间步长无限时间小时的操作。[16]提出了Q功能的概念，Q功能是Q功能在时间离散化方面的第一阶导数。